具有稳健可靠性的供应链选址模型与算法研究

摘要

本文研究了具有稳健可靠性的供应链选址模型与算法，全文分为两部分： 前半部分主要研究选址模型的稳健性。这些模型的第一个目标是最小化系统的期望成本，包括设施选址成本、运输成本和存储成本。第二个目标增加了约束，使每种方案在事先给定的条件下进行求解。两种模型都是利用拉格朗日松弛法来求解的。但第二个目标的模型存在另外一个问题，就是可行解并不是很容易的找到，而且很难确定一个方法是否可行。提出了克服这些困难的方法。我们也讨论了限定后悔值情况下两种经典设施选址问题的处理方法，也提出了针对这些问题以变量分离法为基础的运算法则。 后半部分，提出了一个新的方法来对供应链进行优化，那就是选择合适的设施位置，使得一个设施(如，配送中心等)不能使用(失灵)时，整个系统的运行成本(叫做“失灵成本”)不是很大。讨论了两种类型的可靠性模型，一种是考虑最大失灵成本时的模型，一种是考虑期望失灵成本时的模型。建立了几种最大失灵成本的模型并讨论他们的松弛问题。同时还提出了用启发式法来研究解决这些问题。这些期望失灵成本问题可以用拉各朗日松弛法来解决。两种模型的计算结果显示，通过小小提高成本来大幅度地提高可靠性是可能的。

目录

文摘

英文文摘

声明

1绪论

1.1供应链管理理论产生的背景及研究意义

1.1.1供应链管理产生的背景

1.1.2供应链管理研究的意义

1.2供应链设施选址的含义及目标

1.3基于选址的供应链稳健性与可靠性概述

1.4各章的主要内容

2设施选址问题研究回顾

2.1概述

2.2稳健性选址问题回顾

2.2.1随机选址问题

2.2.2最小最大选址模型

2.2.3其他稳健性方法

2.2.4 p-稳健性

2.3可靠性选址研究回顾

2.3.1网络可靠性

2.3.2期望覆盖模型

2.3.3其他相关研究

2.4设施选址问题的松弛法回顾

2.4.1 PMM和UFLM公式

2.4.2 CFLM的符号和公式

2.4.3 CFLM模型的松弛法

2.5有关选址-存储问题的研究

2.5.1 LPRP模型的概述

2.5.2 LPRP的解法步骤

2.6本章小结

3风险集随机选址问题(SLPRP)

3.1公式的建立

3.2解法步骤

3.2.1下界

3.2.2上界

3.2.3分支定界

3.2.4变量固定

3.3计算结果

3.3.1实验设计

3.3.2算法的运行

3.3.3变量固定和DC选址

3.4本章小结

4随机选址的p-稳健性问题

4.1 p-SLPRP公式

4.2解法步骤

4.2.1下界

4.2.2不可行性问题

4.2.3上界

4.2.4分支定界

4.2.5变量固定

4.3最小最大后悔值问题

4.4其他随机选址问题p-稳健性讨论

4.4.1随机PMM的p-稳健性问题

4.4.2随机UFLM的p-稳健性问题

4.5计算结果

4.5.1 p-SLPRP

4.5.2 p-SPMM和p-SUFLM

4.6本章小结

5设施选址可靠性问题：最大失灵成本

5.1可靠性简介

5.2公式建立

5.2.1符号设定

5.2.2弱约束公式

5.2.3强约束的公式

5.2.4可分离的公式

5.3几种松弛法

5.3.1 LLR松弛法

5.3.2 ALR松弛法

5.3.3混合松弛法

5.3.4变量分离松弛法

5.4不可行性问题

5.5禁忌搜索启发式算法

5.6基于UFLM的可靠性问题

5.7计算结果

5.7.1 LP边界的比较

5.7.2松弛边界的比较

5.7.3禁忌搜索启发式算法运行

5.8本章小结

6设施选址的可靠性问题：期望失灵成本

6.1期望失灵成本简介

6.2公式的建立

6.2.1符号设定

6.2.2目标函数的建立

6.2.3整数规划公式

6.3拉格朗日松弛法

6.3.1下界

6.3.2上界

6.3.3分支定界法

6.3.4变量固定

6.4平衡曲线

6.5基于UFLM的期望失灵成本问题

6.5.1公式建立

6.5.2求解方法

6.6计算结果

6.6.1实验设计

6.6.2运算结果

6.6.3平衡曲线

6.7本章小结

7结论和未来展望

7.1本文结论

7.2本文的创新之处

7.3供应链建模应用展望

致谢

参考文献

附录