需求不确定情况下供应链的鲁棒优化模型研究

发布时间：2020-03-22 04:04

【摘要】：在当前的市场环境中,产品的生命周期越来越短、市场竞争日益激烈等因素导致了供应链的需求不确定性愈发严重。因此,如何减少需求不确定性的影响,从而实现供应链系统的利润最大化,是供应链系统的主要目标。为了最大化供应链的利润,供应链中的企业协调和优化其库存是最大化利润的重要方法。目前需求不确定情况下供应链多零售商库存协调的研究很少去考虑零售商之间的差异性。然而不同零售商之间由于所处条件不同,如果不对零售商之间的差异性进行分析,会造成大量的库存和原材料的浪费。因此,需求不确定情况下多零售商的库存协调是一个非常重要的问题。近年来,由于供应链中企业的分工日益明确以及突发事件的频发,供应中断发生的频率越来越高。供应中断不仅仅会造成短期的市场损失,对企业形象的影响更加严重。因此,如何应对需求不确定情况下供应链中出现的供应中断问题,制定有效的采购策略以降低需求不确定和供应中断对供应链系统的影响是一个急需解决的问题。基于鲁棒控制理论的鲁棒优化方法能够有效解决供应链系统中的需求不确定性问题。将鲁棒优化方法应用到供应链中,能够通过有限的需求信息对供应链进行协调控制,降低需求不确定性所带来的不利影响,提高供应链在消费者市场的竞争力。因此本文采用鲁棒优化方法,分别建立了多零售商鲁棒优化模型和双源采购鲁棒优化模型,并基于上述模型设计了相应的策略和仿真实验。主要工作具体如下:1.针对需求不确定情况下供应链系统中的库存协调问题,本文结合不等补货间隔策略(Unequal Replenishment Intervals,URI)与鲁棒优化方法,建立了需求不确定情况下供应链的多零售商鲁棒优化模型,然后基于该模型提出了多零售商鲁棒优化策略(Robust Optimization Strategy for Multi-Retailers,ROMR)。该策略能够根据零售商之间参数的不同,为每个零售商设定不同的补货周期和采购数量,以此来控制每个零售商的库存水平,从而减少库存的浪费。通过与其他两种供应链库存优化策略进行对比实验,结果表明,应用了多零售商鲁棒优化模型的策略ROMR不仅能够提高供应链的利润,而且能够提高供应链的鲁棒性,使得供应链在各种参数变化的情况下仍然能维持稳定的利润。2.针对需求不确定情况下供应链系统中的供应中断问题,本文结合了双源采购策略和鲁棒优化方法,建立了供应链的双源采购鲁棒优化模型,然后基于该模型提出了双源采购鲁棒优化策略(Robust Optimization Strategy for Dual-Sourcing,RODS)。该策略能根据参数不同,为每个零售商设定不同的补货周期并合理地分配从不同供应商处的采购数量。通过与其他两种双源采购优化策略进行对比实验,结果表明,应用了双源采购鲁棒优化模型的策略RODS使供应链能够在供应中断和需求不确定的双重影响下维持稳定的利润,提高供应链的鲁棒性。本文针对供应链的需求不确定性进行了深入的研究,利用鲁棒优化的方法建立了需求不确定情况下供应链的多零售商鲁棒优化模型和双源采购鲁棒优化模型,并基于这两种模型制定相应的策略ROMR和RODS。最后通过仿真实验证明将鲁棒优化方法运用在供应链中不仅能有效的提高利润,而且在鲁棒性上均优于传统方法。
【图文】：

总利润

图３．３：总利润逡逑Ｆｉｇ邋３．３：邋Ｔｏｔａｌ邋ｐｒｏｆｉｔ逡逑图３．３表示的是ＲＯＭＲ，邋ＳＯ，邋ＡＲ这三种策略在三个不同供应商的实例下总逡逑利润的比较。通过图中可以看出ＲＯＭＲ在不同供应商实例下供应链的总利润均逡逑为最高，而采用ＡＲ的总利润最低。这是由于ＲＯＭＲ中采用了鲁棒优化的方法逡逑２４逡逑

总利润,供应商,零售商,补货

学位论文逦第三章需求不确定情况下供应链的多零售商鲁棒优求出零售商的鲁棒采购量，并通过对每个零售商进行分析，根据零售商同来确定最适合的补货周期，使的供应链的总利润最大化。采用ＡＲ策略使用任何方式去减少需求不确定性的影响，并且对零售商也采用同质化。ＳＯ策略虽然使用随机规划的方式对零售商的需求进行了分析并求出链期望利润最大的零售商的采购数量，而且允许零售商的补货周期与供，，供应链的总成本相对ＡＲ策略有一定的提高。但基于期望利润的优化定适用于供应链中的所有情形，而且ＳＯ策略没有充分考虑不同零售商，而是仅仅允许零售商补货周期小于供应商生产周期。逡逑
【学位授予单位】：安徽大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F274

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