不确定环境下供应链多时段集成计划问题研究

摘要

科学技术的不断进步和全球化市场形成，给企业带来了机遇和挑战。为适应新的经营和市场竞争环境，企业管理模式由传统的“纵向一体化”转为“横向一体化”，供应链管理应运而生。供应链是一条由供应商、制造商、分销商和用户构成的企业链条，链上各节点企业协调运作可提高整个链条的效益和竞争力。供应链的结构复杂，包含多种不确定因素，对于供应链的构建和运作影响极大，研究不确定环境下供应链的最优计划具有重要的理论意义与应用价值。
　　本文考虑多种不确定性因素，研究不确定环境下供应链多时段集成计划问题。具体研究内容如下:
　　第一，研究了不确定用户需求下基于供应价格不确定的多时段供应链集成计划问题。考虑原材料价格不确定的因素，针对价格无折扣和价格有折扣情况，分别建立随机用户需求下的期望值模型，并采用基于随机模拟的遗传算法进行求解，实现几个时段内供应链集成计划的整体优化
　　第二，研究了不确定用户需求，不确定供应价格的环境下，考虑不同订货策略下的供应链多时段集成计划，先建立了通用的数学模型，再分别给出不同订货策略下原料库存成本的模型，并采用基于随机模拟的遗传算法进行求解，将多种策略下总成本相比较，观察不同策略对总成本的影响，最后通过实例仿真验证了模型和算法的有效性。
　　第三，研究了不确定用户需求，不确定供应价格的环境下，考虑生产能力不确定基于经济订购策略的供应链多时段集成计划，分析核心企业生产能力不确定时，库存成本与总成本的变化，建立期望值模型，采用基于随机模拟的遗传算法进行求解，并分析生产能力不确定对订购策略的影响。
　　论文还研究了不确定环境下供应链多时段计划的多目标问题，以总成本与库存成本最低为目标，建立期望值模型，采用基于排序的多目标遗传算法求解，得出问题的Pareto解集，与单纯以总成本最低的结果相比较，得出在一定的总成本余量内，可以使库存成本降低。
　　通过对多种不确定因素下供应链集成计划问题建立优化模型和计算分析，表明本文提出的优化模型和方法具有有效性，采用随机规划模型制定供应链多时段战术集成计划可以有效地利用资源。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究意义和目的

1．3 研究现状

1．4 论文结构安排

第2章 不确定性环境下供应链集成计划分析

2．1 供应链管理及其不确定性分析

2．2 多时段集成计划

2．3 库存成本与惩罚成本研究

2．3．1 惩罚成本

2．3．2 库存成本

2．4 订购策略

2．4．1 (t，S)订购策略

2．4．2 经济批量订购策略

第3章 不确定需求下基于价格不确定的供应链集成计划问题研究

3．1 引言

3．2 问题描述

3．3 模型建立

3．4 算法设计

3．4．1 编码设计

3．4．2 初始种群的产生

3．4．3 适应度函数设计

3．4．4 遗传算子设计

3．5 算例计算和结果分析

第4章 基于不同订货策略的供应链集成计划问题研究

4．1 引言

4．2 问题描述

4．3 模型的建立

4．4 算法设计

4．5 算例计算和结果分析

第5章 不确定生产能力下供应链集成计划问题研究

5．1 引言

5．2 问题描述

5．3 模型的建立

5．4 算法设计

5．5 算例计算和结果分析

第6章 不确定环境下供应链多目标集成计划问题研究

6．1 引言

6．2 问题描述

6．3 算法设计

6．3．1 编码与初始种群产生

6．3．2 适应度函数设计

6．3．3 Pareto解集

6．4 算例计算与结果分析

第7章 工作总结与展望

7．1 工作总结

7．2 展望

参考文献

致谢

附录