基于模糊規(guī)劃的供應(yīng)鏈系統(tǒng)建模及算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、供應(yīng)鏈建模是加強供應(yīng)鏈運作、提高供應(yīng)鏈整體性能的有效工具,為了充分發(fā)揮建模的作用,在建模過程中考慮供應(yīng)鏈系統(tǒng)中的各種不確定因素尤為重要。概率論與模糊理論是分析不確定性的理論依據(jù),基于隨機規(guī)劃的供應(yīng)鏈系統(tǒng)建模已經(jīng)成為當(dāng)前的研究熱點,但基于模糊規(guī)劃的供應(yīng)鏈系統(tǒng)建模才剛剛起步。模糊理論由于其方便簡捷、易于理解的特點,作為一種實用的分析工具,在實際生活中越來越為人采納。因此,基于模糊規(guī)劃的供應(yīng)鏈系統(tǒng)建模研究,不僅具有理論價值,而且具有實踐意義。

2、
   本文以基于模糊規(guī)劃的供應(yīng)鏈系統(tǒng)建模為研究對象,根據(jù)決策范圍及決策時間的角度,將相關(guān)的供應(yīng)鏈系統(tǒng)決策分為戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)和作業(yè)三個層面,從這三個層面出發(fā),介紹了國內(nèi)外的相關(guān)文獻綜述,并分析了模糊理論應(yīng)用于供應(yīng)鏈系統(tǒng)建模的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,對相應(yīng)的供應(yīng)鏈系統(tǒng)建模進行了研究。本文的框架安排如下:
   第一章為緒論,在緒論中從戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)和作業(yè)三個層面出發(fā),歸納了供應(yīng)鏈系統(tǒng)建模的相關(guān)研究,以及基于模糊規(guī)劃的供應(yīng)鏈系統(tǒng)建模的國內(nèi)外

3、研究現(xiàn)狀。
   第二章為相關(guān)預(yù)備知識,分別介紹了模糊理論的相關(guān)知識與相關(guān)算法的原理及方法。首先介紹了模糊理論的起源與應(yīng)用,本文可能應(yīng)用的模糊理論的相關(guān)定義與性質(zhì)。其后,對遺傳算法、模擬退火算法和模糊模擬技術(shù)的原理及實現(xiàn)技術(shù)進行了介紹。
   第三章為戰(zhàn)略層上的供應(yīng)鏈系統(tǒng)建模,主要討論了供應(yīng)商選擇問題。建立了一個考慮缺貨成本、包含模糊需求、模糊機會約束的多產(chǎn)品多目標(biāo)供應(yīng)商選擇模型,考慮成本預(yù)算、供應(yīng)商的售后服務(wù)水平、評價

4、等級、配額柔性等多項約束,根據(jù)決策者對各目標(biāo)的偏好分配權(quán)重,綜合權(quán)衡采購成本、固定成本、缺貨成本等各類成本、產(chǎn)品合格率、產(chǎn)品延遲交貨比例等多項目標(biāo),實現(xiàn)決策者的滿意度最大化。通過模型轉(zhuǎn)換,并利用遺傳算法結(jié)合模糊模擬技術(shù)求解。
   第四章為戰(zhàn)術(shù)層上的供應(yīng)鏈系統(tǒng)建模,重點討論了模糊需求下的供應(yīng)鏈產(chǎn)供銷問題、模糊需求下的退貨政策以及模糊需求與不對稱信息條件下的退貨政策等問題。
   針對模糊需求下的供應(yīng)鏈產(chǎn)供銷問題,建立了一

5、個模糊需求下的供應(yīng)鏈產(chǎn)供銷集成模型,并將模型劃分為二層規(guī)劃模型,其中上層規(guī)劃為模糊規(guī)劃,下層規(guī)劃為包含上層傳遞參數(shù)的確定型規(guī)劃,設(shè)計了混合智能算法求解。
   針對模糊需求下的退貨政策以及模糊需求、不對稱信息條件下的退貨政策問題,建立了一個模糊需求下的兩級供應(yīng)鏈模犁,對模糊需求下如何制定協(xié)調(diào)系統(tǒng)的退貨政策進行了探討。并進一步研究了當(dāng)零售商的零售價為私有信息時,為協(xié)調(diào)不對稱信息條件下的供應(yīng)鏈系統(tǒng),制造商應(yīng)該采取的最優(yōu)退貨政策。

6、r>   第五章為作業(yè)層上的供應(yīng)鏈系統(tǒng)建模,重點討論了價格敏感的模糊需求下的定價訂貨問題、運輸網(wǎng)絡(luò)問題、車輛調(diào)度問題,分別建立了相應(yīng)的模型,并利用算法求解。
   針對價格敏感的模糊需求下的定價訂貨問題,建立了相關(guān)模型,應(yīng)用模糊數(shù)排序方法,求出相應(yīng)的最優(yōu)定價訂貨決策,并得到模型存在最優(yōu)解的充分必要條件。
   針對決策者的不同隸屬偏好下的運輸網(wǎng)絡(luò)問題,建立了相關(guān)模型及算法,研究在成本具有模糊性的情況下,求出決策者不同隸

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