供應商管理庫存系統(tǒng)中配送優(yōu)化方法研究.pdf

1、供應商管理庫存是一種先進的供應鏈庫存管理模式，能夠有效地消除需求波動帶來的不確定性，從而極大的減少供應鏈的運作成本。雖然供應商管理庫存模式帶來了商品存貯方式的變革，但同時對供應商的配送提出更高的要求。隨著消費者對于小批量、多品種商品以及配送時間方面需求的日益增長，配送成本逐漸提高，合理的配送計劃能夠有效的降低成本和提高服務水平，因此配送直接影響供應商管理庫存模式的順利實施。配送中關鍵的問題是運輸路線規(guī)劃和集中運輸策略，因此本文圍繞這兩類

2、問題，在已有的研究基礎上，建立了更能反映實際情況的車輛路徑模型，其次從供應鏈系統(tǒng)成本權衡的角度，建立了集中運輸和庫存訂貨的集成策略模型，并對這些模型的求解方法做進一步的討論。 車輛路徑問題是運輸路線規(guī)劃研究的核心問題，在以往的研究中通常假定車輛行駛速度是固定的，但是在城市內配送時車輛的旅行時間隨著許多因素而變動的，如上下班高峰期的交通擁擠，交通事故，路況，天氣條件等。為了獲得更加合理的運輸路線方案，本文考慮車輛行駛時間與行駛距離

3、和行駛時間段有關，同時為了降低車輛空跑率，考慮更一般的車輛路徑問題——帶回程的車輛路徑問題。 本文首先建立了單目標時變速度帶回程的車輛路徑問題的模型，以總旅行時間最小化為目標，分析了時變速度的特征，建立了時變速度的模型，由于問題的復雜性，采用求解車輛路徑問題的最成功的適應性禁忌搜索方法，包括使用改進的節(jié)約啟發(fā)式方法生成初始解，在此基礎上使用適應禁忌搜索算法進一步優(yōu)化。針對改進標準的測試案例，在不同路況的動態(tài)因子下進行測試，時變速

4、度下的總旅行時間普遍比固定速度下的總旅行時間小，說明考慮時變速度問題得到更加合理的車輛路徑方案。隨著路況的動態(tài)程度的增加，時變速度和固定速度下的最優(yōu)目標隨著增大，固定速度下的不可行解增多，與并行鄰域搜索算法求解的結果進行比較，實驗結果說明適應性禁忌搜索算法優(yōu)于一般啟發(fā)式算法。 在單目標時變速度帶回程的車輛路徑問題基礎上，進一步考慮客戶的服務時間窗，問題的目標為總旅行時間最小化和總延誤時間最小化，分別反映了運輸總成本和服務水平，這

5、是兩個相沖突的目標，通過加權法將兩個目標轉化為單目標問題求解。設計適應性禁忌搜索算法求解此問題，在第一階段使用雙目標節(jié)約啟發(fā)式方法和插入啟發(fā)式方法獲得初始解，在此基礎上設計雙目標的適應性禁忌搜索算法，通過標準案例的測試，得出目標均衡的區(qū)間，供應商通過選擇不同的權重，可以得出供應商和零售商滿意的目標，與鄰域搜索算法求解的結果進行比較，實驗結果說明適應性禁忌搜索算法性能良好。 在進行運輸路線規(guī)劃之前，供應商必須確定最優(yōu)的發(fā)貨數量和發(fā)

6、貨頻率以及訂貨數量，即需要考慮集中運輸策略和庫存訂貨策略。首先分析了基于時間的集中運輸策略的特征和供應商管理庫存系統(tǒng)的特征，在此基礎上建立了基于數量的集中運輸和庫存訂貨集成策略下的系統(tǒng)成本模型，在以往的研究中通常不考慮供應商的訂貨提前期，認為供應商發(fā)出訂貨后立刻得到滿足，這與實際情形不符，在Poisson流需求下，訂貨提前期影響供應商的庫存成本和運輸成本，同時供應商必須考慮在訂貨提前期內因缺貨引起零售商的等待成本。通過對供應鏈系統(tǒng)總成本

7、最優(yōu)情形下的集成策略進行分析以及設計的算法求出不同訂貨提前期的最優(yōu)總成本和集成策略，分析了供應商訂貨提前期對集成策略和總成本的影響，將集中運輸策略與直運策略進行對比研究表明在供應商管理庫存模式下集中運輸策略具有較大的優(yōu)勢，最后對系統(tǒng)模型參數的敏感性進行分析。 本文在基于數量的集中運輸和庫存訂貨策略的基礎上進一步研究基于時間的集中運輸和庫存訂貨的集成策略，首先分析了基于時間的集中運輸策略的特征，建立了基于時間的集中運輸和庫存訂貨的