از جمله مسئولیتهای مهم و اثر بخش در واحدهای صنعتی، برنامهریزی و کنترل موجودی میباشد. در ایـن زمینـه، تعیـین تعـادل بهینـه بـین مقـدار موجودی، هزینههای سفارشدهی، نگهداری و خرید نقش بارزی در جلوگیری از اتـلاف سـرمایه و مواجـه شـدن بـا کمبود موجودی دارد. در این راستا، این مقاله به طراحی مدل تولید اقتصادی (EPQ) در حالات تک محصولی و چندمحصولی با محدودیت در ظرفیت تولید و وجود تخفیف کلی در سفارشات خرید اقلام و قیمت وابسته به مقدار سفارش میپردازد. این مدل زمانی قابل کاربرد است که نرخ تولید محصولات کمتر از نرخ تقاضای آنها بوده و سیستم تولید با محدودیت ظرفیت تولید مواجه است. در این مدل فرض برآن است که تابع هزینه خرید هر واحد کالا از توزیع نمایی پیروی و وابسته به مقدار سفارشات خرید است. مدل ارایهشده در زمان چندجملهای قابل حل نبوده و با افزایش تعداد محصولات، زمان حل مساله با توزیع نمایی افزایش مییابد. بنابراین بهمنظور حل مدل با توجه به پیچیدگی آن، در حالت تک محصولی از نرمافزار حل دقیق GAMS و برای چندمحصولی از الگوریتمهای فراابتکاری ژنتیک (GA) و رقابت استعماری (ICA) استفاده شده است. همچنین در راستای بهبود عملکرد الگوریتمهای حل، از متدولوژی سطح پاسخ (RSM) جهت تعیین مقادیر پارامترهای آنها استفاده گردیده است. در نهایت بهمنظور ارزیابی عملکرد مدل پیشنهادی، مسایل تصادفی طراحی و نتایج توسط شاخصهای کیفیت جواب و زمان اجرا مورد ارزیابی قرار گرفته که نشاندهنده برتری الگوریتم ژنتیک میباشد.
Among the important and effective responsibilities in industrial units is planning and inventory control. In this case, determining the optimal balance between inventory levels, ordering, holding, and purchasing costs plays a significant role in preventing capital waste and dealing with inventory shortages. In this regard, this paper designs an economic production quantity (EPQ) model in single and multi-product cases with considering production capacity constraints, general discount on purchase orders for items and price dependence on the order quantity. This model is applicable when the production rate of products is lower than their demand rate and the production system faces production capacity constraints. Also, it is assumed that the cost function of purchasing each unit of goods follows an exponential distribution and depends on the quantity of purchase orders. The presented model cannot be solved in polynomial time, and as the number of products increases, the problem solving time increases with an exponential distribution. So, in order to solve the model in the single-product case, the GAMS software was used, and for multi-product cases, the Genetic Algorithm (GA) and Imperialist competitive Algorithm (ICA) were used. In order to improve the performance of the solution algorithms, response surface methodology (RSM) has been used to determine the optimal values of their parameters. Finally, in order to evaluate the performance of the proposed model, random problems were designed and the results were evaluated by the indicators of solution quality and run time, which indicate the superiority of the GA.