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基于提前期的码头与供应链多Agent策略协同及优化

发布时间:2018-04-10 23:23

  本文选题:供应链 + 码头策略计划 ; 参考:《西南交通大学学报》2013年06期


【摘要】:针对国际供应与分销网络中流程提前期的较大不确定性,提出了码头系统与供应链相结合的多Agent策略协调框架,建立了基于策略提前期的循环优化决策模型.在对供应链响应性有不同要求的情况下,对国际供应链节点码头前方作业系统平均流程时间选择合适的控制策略,调节国际供应链补货提前期的波动范围,以驱动供应链时间和成本两方面绩效目标的权衡优化.采用多目标优化遗传算法与神经网络相结合,以一个集装箱码头采取面向供应链策略的计划决策过程为例进行仿真,结果表明:提出的决策模式可增强码头策略计划与时间敏感型供应链整体目标的协同效应;虽然调节提前期波动区间码头需要付出较大的作业均衡成本,但获得的时间目标确定性会明显改善供应网络总体的绩效水平.
[Abstract]:Aiming at the uncertainty of process lead time in international supply and distribution network, a multi-#en0# policy coordination framework based on the combination of wharf system and supply chain is proposed, and a circular optimization decision model based on policy lead time is established.In the case of different requirements for supply chain responsiveness, the appropriate control strategy is selected for the average process time of the international supply chain node wharf forward operation system to adjust the fluctuation range of replenishment lead time in international supply chain.In order to drive the supply chain time and cost two aspects of performance objectives to optimize the tradeoff.The multi-objective optimization genetic algorithm and neural network are combined to simulate the planning and decision process of a container terminal based on supply chain strategy.The results show that the proposed decision model can enhance the synergy between the strategic planning of the wharf and the overall goal of the time-sensitive supply chain, although it takes a lot of cost to balance the operation of the wharf in order to adjust the fluctuation interval of the lead time.But the time target certainty obtained will significantly improve the overall performance level of the supply network.
【作者单位】: 集美大学航海学院;
【基金】:福建省自然科学基金资助项目(2013J01264)
【分类号】:U691

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本文编号:1733404

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