Thesis (M.Sc)-Cairo University, 2025.

Bibliography: pages 76-84.

Solving multi-objective optimization problem in production planning field normally includes variety of challenges. It is important for decision maker to maximize profit, improve quality of product while reduce losses and cost. These objective functions of the decision maker sometimes are goals or fuzzy goals and maybe these goals have priorities. This trade-off plays a multiple role in solving many production planning optimization problems.
In this thesis, a preemptive goal programming approach and the fuzzy goal programming were presenting applying on two famous production problems Case study (1) "Solving Chocoman Problem" and Case study (2): "Solving Patan district Problem" reaching to a compromise solution for each decision makers to satisfy their goals where other methods used to solve these problems without considering that the decision maker sometimes has priorities in goals or also may be the goals are fuzzy.
Thus, preemptive goal programming approach and the multi-objective linear programming problem with fuzzy goal are considered.
Case study (1): "Solving Chocoman Problem" where the Chocoman Company in USA produces varieties of chocolate bars, candy and wafer using raw materials. The objective of this company is to maximize the five objective functions with eight decision variables but the decision maker in model (1) of case (1) "Applying Preemptive Method for Solving Chocoman Problem" has a priority of two objectives only. Thus, this is typical goal programming problem with priority. But in model (2) of case study (1) "Applying Fuzzy Goal Programming Model for Solving Chocoman Problem", the decision maker has fuzzy goals programming as uncertainty problem.
Case study (2): "Solving Patan district Problem" where this second problem is about a crop production problem in Patan district in India. There are 14 crops grown in this area with eight constraints. The problem of the framer is to plan a suitable crop combination model for his land to get maximum profit and aspiration level of rupees 175000 is set to meet his annual family requirements. The objectives of the problem are to maximize profit and production to provide minimum food grain requirements. Model (1) of case (2) " Applying Preemptive Method for Solving Patan district Problem" where it is applied preemptive goal programming approach and model (2) of case (2) "Applying Fuzzy Goal Programming for Solving Patan district Problem" considering the multi-objective linear programming problem with fuzzy goal.
Finally, we could say that the results showed that the constructed of both goal programming approaches as a methodology for this work has solved the problem successfully. The comparison with each other appeared comparable results which mean no one dominated by the other.

في مجال تخطيط الإنتاج يتضمن حل مشكلة التحسين متعدد الأهداف عادةً مجموعة متنوعة من التحديات. فمن الاهمية لصانع القرار تعظيم الربح وتحسين جودة المنتج مع تقليل الخسائر والتكلفة. وقد تكون دوال الهدف لصانع القرار أهدافًا ضبابية، وقد تكون لهذه الدوال أولويات حيث يلعب هذا التوازن دورًا هام في حل العديد من مشاكل تحسين تخطيط الإنتاج.
في هذه الرسالة تم تقديم اسلوب برمجة الأهداف الاستباقية وبرمجة الأهداف الضبابية وذلك بتطبيقهما على مشكلتين إنتاجيتين شهيرتين: حل مشكلة تشوكومان (Solving Chocoman Company) وحل مشكلة إنتاج المحاصيل في مقاطعة باتان (Solving Patan district Problem) للوصول إلى حل وسط يُمكّن صانعي القرار من تحقيق أهدافهم. وقد استُخدمت العديد من الطرق الأخرى لحل هذه المشكلات دون مراعاة أولويات صانع القرار في بعض الأحيان أو قد تكون هذه الأهداف ضبابية أيضًا. وهكذا، تم تناول اسلوب برمجة الأهداف الاستباقية ومشكلة البرمجة الخطية متعددة الأهداف ذات الهدف الضبابي
بالنسبة لدراسة الحالة (1): "حل مشكلة تشوكومان" حيث تنتج شركة Chocoman الأمريكية أنواعًا مختلفة من ألواح الشوكولاتة والحلوى والويفر باستخدام مواد خام. هدف الشركة تعظيم دوال الأهداف الخمس باستخدام ثمانية متغيرات قرار إلا أن صانع القرار في النموذج (1) من الحالة (1) "تطبيق الطريقة الاستباقية لحل مشكلة تشوكومان" بنفترض ان لديه أولوية لهدفين فقط. وبالتالي تُعتبر هذه المشكلة برمجة أهداف ذات أولوية. أما في النموذج (2) من دراسة الحالة (1) " تطبيق نموذج برمجة الأهداف الضبابية لحل مشكلة تشوكومان " فيُعتبر لدى صانع القرار برمجة أهداف فازية او ضبابية غامضة حيث يواجهه مشكلة عدم اليقين.
اما دراسة الحالة (2): "حل مشكلة مقاطعة باتان" حيث تتعلق هذه المشكلة الثانية بمشكلة إنتاج المحاصيل في مقاطعة باتان في الهند. يُزرع 14 محصولًا في هذه المنطقة مع ثمانية قيود. تتمثل مشكلة المزارع في تخطيط نموذج مُناسب لمزيج من المحاصيل لأرضه لتحقيق أقصى ربح حيث مستوى طموحه هو زراعة 175,000 روبية لتلبية احتياجات أسرته السنوية. أهداف المشكلة هي تعظيم الربح والإنتاج لتوفير الحد الأدنى من احتياجات الحبوب الغذائية. النموذج (1) للحالة (2) " تطبيق الطريقة الاستباقية لحل مشكلة مقاطعة باتان " يطبق أسلوب برمجة الهدف الاستباقية والنموذج (2) للحالة (2) " تطبيق برمجة الأهداف الفازية لحل مشكلة مقاطعة باتان" يتناول عرض مشكلة برمجة خطية متعددة الأهداف ذات الهدف الضبابي.
وفى النهاية يُمكن القول إن النتائج أظهرت أن استخدام كلا أسلوبي برمجة الأهداف كمنهجية لهذا العمل قد حلّ المشكلة بنجاح وقد أظهرت المقارنة نتائج متقاربة ولاتفضل ظريقة عن الاخرى.

Issues also as CD.

Text in English and abstract in Arabic & English.