基于Supply-hub的物流服务供应链供应商动态优化选择研究

发布时间：2020-03-26 15:22

【摘要】：二十世纪九十年代以来,市场竞争模式逐渐由基于单个企业的独立作战模式发展为基于供应链的整体作战模式。尤其随着市场动态特征的日益明显,为了巩固和扩大利益,供应链各参与主体之间的协同运作管理已成为供应链管理领域的关键问题。Supply-hub模式集中了VMI(Vendor Managed Inventory,供应商管理库存)模式和JIT(Just in Time,及时供应)模式的优势,且hub运营商通过信息共享平台能够收集和利用大量的信息。理论和实践都已证明运营好Supply-hub能够有效提升整个供应链的协同能力和供应链的整体运营绩效。在装配式供应链中,供应商作为供应链的输入端,上游零部件的供应质量和供应效率等都密切关系到下游制造商能否又好又快地响应市场需求。因此,供应商选择与优化问题是供应链构建与运作过程中的核心问题。论文从Supply-hub的角度,以Supply-hub作为供应链运作的协调中心,结合供应链协同运作优化,重点研究物流服务供应链的动态构建问题。首先,通过文献分析阐述了供应链协同问题、Supply-hub运作问题,以及供应商优化选择问题等在理论和实践方面的现状和发展趋势,由此确定本文的研究方向和研究内容。其次,分析传统物流服务供应链的定义和结构特点,区分和界定了本文研究所指的物流服务供应链的概念,并给出了相应结构。在此基础上,结合现代物流服务供应链动态和供需双向驱动的运行特点,以及Supply-hub模式的运作优势,研究了构建基于Supply-hub的物流服务供应链的相关要素和结构问题。然后,基于对供应商之间的横向协同能力必然至少存在于每两个供应商之间的认识,综合专家评估法和模糊集理论确定供应商之间的协同能力,并建立相应的数学模型;同时,基于供应链纵向完全协同的假设分析供应成本组成,建立供应成本模型,由此形成包括协同度和供应成本的多目标优化模型。最后,结合所研究物流服务供应链的特点,利用模糊综合方法和证据理论方法将多目标问题转换为单目标问题,通过Matlab中的遗传工具箱进行优化求解,并对相关参数进行敏感性分析,验证了Supply-hub模式能够比较好地应用在物流服务供应链的相关动态问题研究中。
【图文】：

武汉理工大学硕士学位论文使用 Matlab 遗传工具箱时，首先要自定义适应度函数。不论是 GUI 界面 GA 函数，，所求的都是最小值，因此要注意目标函数的转换。本文使用的 Ma本为 2010 版的，加载完遗传工具箱后，只需打开 Matlab，输入并执行 optim令就能打开优化工具箱，界面如图 5-1 所示。

图 5-1 Matlab 优化工具界面在上图的 Solver 一栏中选择 ga- GeneticAlgorithm，就能切换到遗传工具面如图 5-2 所示。
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F274

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本文编号：2601622