模糊聯(lián)合補(bǔ)貨模型及其求解算法研究.pdf

1、聯(lián)合補(bǔ)充庫(kù)存問(wèn)題(Joint Replenishment Problem,JRP)一直以來(lái)都備受關(guān)注,但是相關(guān)研究都是在清晰環(huán)境下進(jìn)行的。而事實(shí)上,決策者經(jīng)常需要在模糊環(huán)境下進(jìn)行決策。本文研究了模糊環(huán)境下的JRP和聯(lián)合補(bǔ)貨與配送調(diào)度的協(xié)同優(yōu)化問(wèn)題(Joint Replenishment and Delivery Scheduling,JRD)。通常情況下,有兩種處理模糊參數(shù)的方法:第一種是去模糊化;第二種是建立相關(guān)機(jī)會(huì)規(guī)劃模型,該方法目

2、標(biāo)在于計(jì)劃期內(nèi)使總成本不超過(guò)資金預(yù)算的可信性最大。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　第一,為了更好的闡述去模糊化和相關(guān)機(jī)會(huì)規(guī)劃模型的優(yōu)點(diǎn)和區(qū)別,分析了模糊環(huán)境下的允許缺貨的連續(xù)補(bǔ)貨(Q, r)模型,然后將兩種方法應(yīng)用到該模型上,并進(jìn)行了對(duì)比分析,給出庫(kù)存現(xiàn)金流管理建議。第二,設(shè)計(jì)了帶有次要訂貨成本和庫(kù)存持有成本為模糊參數(shù)的JRP模型。通過(guò)將差分進(jìn)化算法(Differential Evolutionary,DE)和傳統(tǒng)的模糊模擬(Fuz

3、zy Simulation,FS-Ⅰ)方法相結(jié)合,設(shè)計(jì)出一個(gè)智能算法(FSDE-Ⅰ)來(lái)求解此相關(guān)機(jī)會(huì)規(guī)劃模型。為了更好的計(jì)算可信性,還設(shè)計(jì)了一個(gè)更精確的新模糊模擬方法(FS-Ⅱ),并將FS-Ⅱ與DE算法相結(jié)合,提出一個(gè)新型的智能算法(FSDE-Ⅱ)。第三,構(gòu)建了單配送中心和多分銷(xiāo)商環(huán)境下,配送中心次要訂貨成本和庫(kù)存持有成本為模糊變量的JRD模型。為了更加貼近現(xiàn)實(shí),假設(shè)模糊參數(shù)無(wú)法取得精確地隸屬度函數(shù),然后利用符號(hào)距離法對(duì)該總成本去模糊化