分布決策環(huán)境下基于協(xié)商的供應鏈協(xié)同計劃模型與方法.pdf

1、20世紀60年代以來，MRP、MRPII和ERP等典型的管理信息系統(tǒng)得到了廣泛的發(fā)展和應用，但是，由于這些以面向企業(yè)內部事務處理為主的系統(tǒng)，主要是針對靜態(tài)的生產計劃環(huán)境開發(fā)的，因而優(yōu)化能力有限，難以滿足經濟全球化帶來的動態(tài)、復雜競爭環(huán)境和消費者需求日趨多元化與個性化的要求。
　　 近半個世紀來，隨著管理信息系統(tǒng)從企業(yè)內部走向外部，并依托互聯網向著供應鏈管理信息系統(tǒng)的方向發(fā)展，在計劃管理方面，出現了高級計劃與排程系統(tǒng)（Advanc

2、ed Planning and Scheduling，簡稱APS）。這類系統(tǒng)強調資源和信息的整合和共享，更多地考慮了從供應鏈層面改進計劃的有效性，但不足的是沒有考慮由自治、獨立實體組成的分布決策的供應鏈中的協(xié)同計劃問題，缺乏相應的協(xié)同計劃機制。
　　 為了加強企業(yè)在供應鏈上下游合作伙伴間的密切協(xié)作和協(xié)同一致，進一步發(fā)揮供應鏈的優(yōu)勢，本文針對分布式決策環(huán)境下的供應鏈協(xié)同計劃問題，根據供應鏈層次和結構的不同，從供應商-制造商協(xié)同生產

3、計劃、生產-分銷協(xié)同計劃和分布式項目調度三方面展開研究，深入探討其協(xié)同模型與方法，并在此基礎上研究一種基于多Agent(multi-agent)面向服務的協(xié)同計劃系統(tǒng)。具體研究內容如下：
　　 第一，分布式決策環(huán)境下的供應商-制造商協(xié)同生產計劃模型與方法研究。
　　 協(xié)同生產計劃是一種典型的分布式決策問題，由于購買方和供應商之間信息的不完全，以及雙方成本結構的復雜性，用傳統(tǒng)的優(yōu)化方法難以實現計劃調整的收斂性和總成本的全局

4、最優(yōu)。對于該問題，較好的處理方式是基于協(xié)商的協(xié)同模式，但現有研究采用的以折中思想為基礎的協(xié)調策略使優(yōu)化性能受到限制。為此，本文提出一種結合遺傳算法與協(xié)商機制的協(xié)同生產計劃方法，把成本變化信息融合到計劃調整的算法中，利用遺傳算法中的選擇、交叉和變異機制來作為計劃的調整機制，并將遺傳算法的迭代過程與協(xié)同計劃的協(xié)商過程結合在一起，形成一種具有多點搜索和概率搜索特征的全局尋優(yōu)協(xié)同計劃方法（GAGOCP方法）。
　　 第二，分布式決策環(huán)境

5、下供應鏈生產-分銷協(xié)同計劃模型與方法研究。
　　 在供應鏈生產-分銷系統(tǒng)中，購買方通過經濟訂貨批量模型確定的需求計劃往往需要制造商付出較高成本，而制造商通過經濟生產批量模型確定的交付計劃又可能不能滿足購買方的需求。為了提高供應鏈的有效性，采購方和供應商需要協(xié)同制定生產與庫存相關決策，本文針對分布決策環(huán)境下生產-分銷系統(tǒng)中，以供應商為視角的模型優(yōu)化性能受限以及因信息不完全而適用性受限的問題，構建了交付批量可調整和允許缺貨情況下的分

6、銷商計劃模型，以及多周期連續(xù)生產條件下的制造商計劃模型，并由此組成兩級生產-分銷協(xié)同優(yōu)化模型?？紤]到兩級模型之間周期不同和變量表達方式不一致，本文提出一種基于粒子群算法的協(xié)調優(yōu)化求解方法，通過具有記憶能力的速度方程和自適應的位置方程，經過多次迭代得到優(yōu)化解。利用該模型和算法可以在僅共享備選方案及其總成本的情況下實現協(xié)同優(yōu)化。
　　 第三，分布式決策環(huán)境下供應鏈項目調度模型與方法研究。
　　 基于項目的供應鏈網絡組織（如虛

7、擬企業(yè)）是由獨立的企業(yè)實體動態(tài)組成的聯盟組織，能夠以更為靈活的形式、有效的資源共享與利用來滿足訂單需求。在這一組織結構的協(xié)同調度問題（分布式項目調度）中，目前的研究主要是利用以合同網為基礎的協(xié)商機制來協(xié)調調度資源約束帶來的沖突。但由于這種方法研究的焦點在于解決沖突，因而往往不能得到很好的總體優(yōu)化性能。為此，本文提出了一種結合Agent協(xié)商機制的啟發(fā)式方法，利用不同服務提供商完成服務的成本與時間關系和不同中間商之間提議與讓步方案的關系，在

8、有限信息共享的基礎上（共享信息包括：訂單管理者的更新方案與成本變化信息；中間商的提議、讓步方案與相應成本-時間變化信息），通過分布決策的訂單管理者與中間商之間多次協(xié)商和對服務間時間約束與服務開始時間的調整，得到供應鏈總體優(yōu)化的調度方案。
　　 第四，基于多Agent面向服務的供應鏈協(xié)同計劃系統(tǒng)研究。
　　 除了APS方法以外，另一種相關的信息系統(tǒng)，協(xié)同計劃、預測與補貨(Collaborative Planning For

9、ecasting and Replenishment，簡稱CPFR)系統(tǒng)能夠較好地實現零售行業(yè)的協(xié)同計劃，但是，它又難以滿足非零售系統(tǒng)的協(xié)同需要。為此，結合以上模型與方法的研究，本文提出了一種基于多Agent面向服務的協(xié)同計劃系統(tǒng)來支持分布決策環(huán)境下的協(xié)同計劃，其中利用多Agent技術使系統(tǒng)能夠很好地仿真實際的協(xié)同過程或實現協(xié)同計劃的自動化和智能化；同時，采用面向服務架構（Service-Oriented Architecture， S

10、OA）技術使系統(tǒng)能夠動態(tài)地調整計劃類型和模式；另外，以服務平臺的定位使系統(tǒng)能夠更好地實現服務重用和為更多的企業(yè)提供服務，降低企業(yè)的系統(tǒng)建設成本，并提供第三方信用。此外，本文設計的原型系統(tǒng)可以為面向服務的供應鏈協(xié)同計劃系統(tǒng)的實際應用提供參考。
　　 研究表明，本文所提出的模型與方法能夠很好地實現分布決策環(huán)境下的供應鏈協(xié)同計劃過程，進一步提高計劃的優(yōu)化性能。由于這些模型與方法能夠提供有效的協(xié)商機制，滿足信息不完全條件下供應鏈協(xié)同計劃