基于聯(lián)合補(bǔ)貨策略的供應(yīng)鏈縱向集成優(yōu)化模型研究.pdf

1、聯(lián)合補(bǔ)貨是一種有效的補(bǔ)貨策略，能夠通過(guò)分?jǐn)傊饕嗀洺杀緛?lái)降低供應(yīng)鏈的運(yùn)作成本，在全球采購(gòu)的背景下，面對(duì)高額的配送成本，聯(lián)合補(bǔ)貨策略的應(yīng)用價(jià)值越來(lái)越高。作為庫(kù)存領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)題，聯(lián)合補(bǔ)貨策略與配送策略以及配送中心選址策略緊密相連，相互影響。因此，對(duì)上述策略進(jìn)行集中優(yōu)化，并設(shè)計(jì)高魯棒性、高效率的求解算法，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文圍繞聯(lián)合補(bǔ)貨問(wèn)題，協(xié)同供應(yīng)鏈中的配送、選址策略，對(duì)其進(jìn)行縱向擴(kuò)展。結(jié)合已有研究和運(yùn)作管理實(shí)際，分別構(gòu)建了四種基

2、于聯(lián)合補(bǔ)貨的協(xié)同優(yōu)化模型。為了求解這四個(gè)NP-hard問(wèn)題，設(shè)計(jì)了通用性高、易于實(shí)施的混合自適應(yīng)差分進(jìn)化算法。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)測(cè)試，驗(yàn)證了本文提出的混合自適應(yīng)差分進(jìn)化算法的有效性，為后續(xù)優(yōu)化模型的求解提供方法上的支持。
　　本文首先針對(duì)異質(zhì)物品聯(lián)合運(yùn)輸時(shí)會(huì)因運(yùn)輸設(shè)備的限制產(chǎn)生額外費(fèi)用的現(xiàn)實(shí)，構(gòu)建了帶分組約束的聯(lián)合補(bǔ)貨與配送協(xié)同優(yōu)化模型。算例分析部分，首先通過(guò)特例(懲罰費(fèi)用為0)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，再模擬現(xiàn)實(shí)運(yùn)作(懲罰費(fèi)用不為0)。12組問(wèn)

3、題分別隨機(jī)生成10個(gè)問(wèn)題對(duì)算法性能進(jìn)行測(cè)試，算例結(jié)果證明混合自適應(yīng)差分進(jìn)化算法相比遺傳算法在穩(wěn)定性和魯棒性方面具備更大的優(yōu)勢(shì)。其次，克服聯(lián)合補(bǔ)貨—配送優(yōu)化問(wèn)題中未考慮車(chē)輛路徑的不足，構(gòu)建了帶車(chē)輛路徑的聯(lián)合補(bǔ)貨與配送協(xié)同優(yōu)化模型。兩種規(guī)模的算例分析，驗(yàn)證了混合自適應(yīng)差分進(jìn)化算法的有效性；與獨(dú)立配送下的問(wèn)題的對(duì)比分析，說(shuō)明當(dāng)中心倉(cāng)庫(kù)與客戶之間的距離相對(duì)于各個(gè)客戶之間的距離相差不大時(shí)，獨(dú)立配送的效果更好，反之，聯(lián)合配送效果更好。第三，重構(gòu)了通

4、用性強(qiáng)的確定需求下基于聯(lián)合補(bǔ)貨策略的選址—庫(kù)存優(yōu)化模型，首次使用混合自適應(yīng)差分進(jìn)化算法求解模型。設(shè)計(jì)三種不同規(guī)模的隨機(jī)算例，從求解質(zhì)量、運(yùn)算時(shí)間和收斂速度方面分析算法性能，驗(yàn)證了算法的有效性以及求解大規(guī)模問(wèn)題的優(yōu)勢(shì)；參數(shù)敏感性分析的結(jié)果說(shuō)明選址策略的變化會(huì)直接影響補(bǔ)貨策略，反之影響甚微。最后，針對(duì)客戶需求通常無(wú)法準(zhǔn)確估計(jì)的現(xiàn)實(shí)，構(gòu)建了隨機(jī)需求下基于聯(lián)合補(bǔ)貨策略的選址-庫(kù)存優(yōu)化模型。在確定需求的基礎(chǔ)上，擴(kuò)大成本參數(shù)波動(dòng)范圍，進(jìn)一步分析各種