基于改进多目标细菌觅食算法的集成供应链问题优化求解

发布时间：2020-11-03 17:48

　　 随着信息技术和全球经济的发展,供应链的集成管理成为企业进一步降低成本和提高顾客满意度的一种重要方式。企业通过和供应链上、下游的企业形成战略联盟,进行信息共享,以促进原材料的及时供应,产品的正常生产以及产成品的及时配送。采购、生产、配送作为供应链中的重要环节,三者之间的协调运作和整合优化,是企业降低运营成本,提高企业核心竞争力的有效途径。本文在国家自然科学基金(71571120,71271140,71471158)及广东省自然科学基金(2016A030310074)的资助下开展了如下研究:研究了采购—生产—配送的三级供应链模型,集成了多级供应链中多个供应商,单个生产商,多个零售商的成本,以各个供应商到生产商的运输量,生产商的生产量,生产商到每个零售商的运输量以及各个环节的库存量或缺货量为主要决策变量,构建了一个多周期多产品的集成供应链模型。模型考虑了多种原材料的采购和多种产品的生产,以供应链总成本最小化和总缺货率最小化为目标,即在力求降低运营成本的基础上,尽可能地满足顾客的需求,同时考虑了多个约束条件,如库存容量限制,生产提前期限制等。因此,本文研究的是一个复杂的多目标多约束的NP-hard问题。细菌觅食算法作为一种新型的群体智能算法,已得到广大研究者的注意并成功应用于多个领域。本文在标准细菌觅食算法的基础上,提出了改进的协同进化的多目标细菌觅食算法。通过在细菌个体之间加入协同进化机制,使细菌在进化时具有了导向性,有效提高了细菌的搜索效率;引进了非支配解排序机制和外部档案机制,对多目标进行处理,将细菌在寻优过程中找到的非支配解存储在外部档案中;提出了解的有效性控制机制,以保证细菌所代表的解落在可行区域内;引进了结构重组机制,通过对算法的执行结构进行重组,将标准算法的嵌套循环结构重组为了单循环,降低了算法的内存消耗量和复杂度。为了测试所提出的新算法的有效性,本文引进了五个常用的多目标测试函数对其进行测试,并与其它常见的多目标智能算法进行对比。基于提出来的协同进化多目标细菌觅食算法,本文对细菌进行编码和初始化,使每一个细菌代表一个解,对多目标集成供应链模型进行求解。通过仿真实验证明了所提出来的协同进化多目标细菌觅食算法在求解多目标实际问题中有效性。
【学位单位】：深圳大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：F274
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意义
    1.3 研究内容及主要贡献
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 主要贡献
    1.4 论文结构
第二章 研究综述
    2.1 集成供应链模型研究综述
    2.2 集成供应链求解研究综述
    2.3 细菌觅食算法研究综述
第三章 多目标集成供应链模型研究
    3.1 多目标问题概述
    3.2 多目标集成供应链问题描述
        3.2.1 基本假设
        3.2.2 模型参数定义及变量定义
        3.2.3 模型目标函数及约束条件
            3.2.3.1 目标函数
            3.2.3.2 约束条件
    3.3 本章小结
第四章 协同进化的多目标细菌觅食算法
    4.1 细菌觅食算法
        4.1.1 细菌觅食算法起源
        4.1.2 细菌觅食算法主要步骤
    4.2 协同进化多目标细菌觅食算法
    4.3 测试函数试验及结果分析
        4.3.1 多目标性能指标
        4.3.2 测试函数和实验设置
        4.3.3 实验结果与分析
    4.4 本章小结
第五章 基于改进多目标细菌觅食算法的集成供应链优化求解
    5.1 细菌的编码设计
    5.2 细菌的初始化及可行性恢复
        5.2.1 细菌的初始化
        5.2.2 细菌的可行性恢复
    5.3 求解流程
    5.4 最优折衷解
    5.5 模型求解结果与分析
        5.5.1 模型参数和算法参数设置
        5.5.2 实验结果与分析
    5.6 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 本文总结
    6.2 未来展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间的研究成果

【参考文献】

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本文编号：2868898