不确定条件下供应链鲁棒优化模型及算法研究

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供应链管理的目的在于流程的优化和供应链绩效的提高。由于供应链复杂的网状结构,决定了其不确定性的存在。本文首先分析了供应链中不确定性的来源及其影响,阐述了不确定条件下供应链管理建模及优化的思想,并对不确定性条件下的鲁棒优化问题进行了研究。然后针对不确定条件下供应链管理中几个关键性问题:(1)设计供应链网络问题;(2)同步产供销计划问题;(3)协调生产-库存-运输问题,分别建立数学模型并给出了模型的求解算法。最后开发了原型系统,验证了算法的有效性和模型的应用性。论文的主要创新工作包括:(1)不仅优化了供应链运作成本,而且对系统的鲁棒性进行了优化,并回避了建模过程中难以确定的缺货成本问题。(2)考虑参数的不确定性,建立供应链网络设计鲁棒优化模型。结合禁忌搜索算法和全有全无法则对模型求解。结果表明,鲁棒优化模型不仅有效降低了市场风险,而且降低了成本,并回避了难以确定的缺货成本在建模中带来的误差。分析了目标函数风险系数λ对系统性能的影响,分析说明鲁棒解是可行的,而模型鲁棒性的增加以成本损失为代价。(3)考虑需求的不确定性,建立了供应链产供销鲁棒优化模型,提出了基于模拟退火机制的多种群并行遗传算法。算例验证了模型的应用性和算法的有效性。分析了目标规划权重系数ω对系统性能的影响,可知鲁棒解是可行的,但是需要以增加成本为代价,通常可以找一个较理想的模型权数ω,使模型既对需求的随机性不敏感(即误差较小),而且为鲁棒性付出的代价也不高。(4)在客户需求不确定、生产不确定和物料供应不确定的条件下,建立了生产库存一运输协调鲁棒优化模型。提出了基于模拟退火机制的多种群并行遗传算法来求解模型,编码机制采用基于映射(Map)模式的二进制变染色体长度编码。算例表明,通过选择适当的权数ω,可以用较小的成本代价和更小的误差来应对不确定市场需求、原材料供应以及生产的不确定性。(5)设计开发了基于鲁棒优化的供应链管理原型系统,系统由设计供应链网络、同步产供销计划和协调生产-库存-运输的三个子系统组成,三个子系统构成通过自定义格式的数据文件进行衔接,各个模块之间既相互配合,同时又具有独立性,以充分发挥其对各种实际应用的适应能力。通过实例运行验证了模型和算法的有效性和实用性。
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