供应链中分销配送优化模型及算法研究
发布时间:2020-10-21 00:32
供应链管理是一种以整体优化为目标对从供应商、制造商、分销商、零售商直到顾客的整个网链结构上发生的物流、资金流和信息流进行综合、计划、控制和协调的一种现代管理技术,是一种强调横向整合、资源共享、伙伴合作共赢的先进管理模式。供应链管理是目前管理科学的重要研究领域,供应链优化问题是供应链管理中的核心问题之一。本文在分析和总结国内外研究资料的基础上,对供应链中分销配送优化模型及其求解算法展开了研究,重点进行了供应链中多级分销系统优化模型及其多目标混合遗传算法、物流配送优化模型及其多目标遗传算法两方面的研究。 论文首先建立了分销系统设计和分销系统运营库存控制的整合优化模型,该模型属于多目标混合整数规划模型。其中,分销系统设计优化子模型采用了0~1混合整数规划模型,模型主要考虑分销系统的固定建设费用、各节点之间的物流费用和制造厂的生产费用;分销系统运营库存控制子模型采用了不确定规划模型,模型重点考虑了分销中心的订货提前期确定而需求点面临的需求不确定的条件,并假定通过分销中心持有安全库存来应对需求点需求的不确定性,零售商的运营成本主要由订货成本和持有成本构成,分销中心的运营成本主要由延迟交货成本、订货成本和持有成本构成;模型求解采用多目标遗传算法,分别设计了基于并列选择法的多目标遗传算法(MOGA)和基于并列选择法的多目标混合遗传算法(MOGASA),并采用C++语言实现了算法。其次,建立了物流配送的VRPVFP 联合优化模型。在建立VFP(车辆物品装载问题,Vehicle Filled Problem)模型时,考虑了不同种类物品间的能否共处的特性,以物品间的相协调系数表示,还考虑了将同一零售商所需求的物品尽量装载于同一车辆,以物品的同车装配优先级系数表示;在建立VRP(车辆路线规划问题,Vehicle Routing Problem)模型时,考虑了任意两节点间道路通行情况的不确定性因素;模型求解采用基于随机权重系数法的多目标遗传算法,并采用C++语言实现了算法。 论文的主要贡献有:建立了将分销系统设计与分销系统运营库存控制整合考虑的多目标混合整数规划模型,由于分销系统设计和运营涉及的问题常常是相互联系和影响的,独立求解往往并不能得到最好的满意解,因此,论文将分销系统设计和分销系统运营库存控制问题进行整合,在考虑需求不确定的情况下,建立了该问题的多目标混合整数规划模型。建立了VRPVFP联合优化模型,物流配送中包含两个紧密关联的子问题VRP和VFP,论文在建立模型时,考虑了VRP和VFP问题的相互影响和相互制约,使得模型具有很强的实用价值;在算法方面,以
【学位单位】:重庆大学
【学位级别】:博士
【学位年份】:2005
【中图分类】:F224
【部分图文】:
图 3.9 偏好 A 和偏好 B 情况下分销系统设计目标最优解对比图(GA)Fig 3.9 Solution comparison of preference A and preference B (GA)图 3.10 偏好 A 和偏好 B 情况下分销系统运营目标最优解对比图(GA)Fig 3.10 Solution comparison of preference A and preference B (GA)
45最优保存策略下并列选择遗传算法与模拟退火混合算法(GASA)的结果分遗传算法参数设定:交叉概率 0.95,变异概率 0.01,最大预定进化代数模拟退火算法参数设定:退火次数 25,metropolis 稳定时判断的标准为样的状态均劣于当前解。分销系统设计最优偏好情况下历代最优解的目标函数值见表 3.17 3.11(因篇幅原因,表中仅列出前 100 代数据,图形根据 1000 代数据绘 3.17 分销系统设计最优偏好情况下历代最优解的目标函数值列表(GASA 算法,节图 3.10 偏好 A 和偏好 B 情况下分销系统运营目标最优解对比图(GA)Fig 3.10 Solution comparison of preference A and preference B (GA)
敛较早(第 64 代),故图 3.12 仅绘出前 200 代的进化情况。从表 3.18 和图 3.12 可知,以分销系统运营目标最优为偏好的 GASA 求解结果中,分销系统设计目标的函数值从第 64 代开始收敛于 2545121,而分销系统运营的目标函数值从第 64 代开始收敛于 48478.16。以分销系统设计最优为偏好(以下简称偏好 A)寻找到的分销系统设计的最优解(第 999 代),其分销系统设计的函数值是 1808743.625,分销系统运营的最优值是 58514.33;以分销系统运营最优为偏好(以下简称偏好 B)寻找到的分销系统运营的最优解(第 999 代),其分销系统设计的函数值是 2545121,分销系统运营的最优值是 48478.156。偏好 A 寻找到最优解的分销系统设计的目标函数值较偏好二的最优解的分销系统设计目标函数值低 28.9%,而分销系统运营目标函数值则高出 20.7%。偏好 B 寻找到最优解的分销系统设计的目标函数值较偏好一的最优解的分销系统设计目标函数值高 40.7%,而分销系统运营目标函数值则低 17.2%,两者的对比如图 3.13 和图 3.14 所示。
【引证文献】
本文编号:2849369
【学位单位】:重庆大学
【学位级别】:博士
【学位年份】:2005
【中图分类】:F224
【部分图文】:
图 3.9 偏好 A 和偏好 B 情况下分销系统设计目标最优解对比图(GA)Fig 3.9 Solution comparison of preference A and preference B (GA)图 3.10 偏好 A 和偏好 B 情况下分销系统运营目标最优解对比图(GA)Fig 3.10 Solution comparison of preference A and preference B (GA)
45最优保存策略下并列选择遗传算法与模拟退火混合算法(GASA)的结果分遗传算法参数设定:交叉概率 0.95,变异概率 0.01,最大预定进化代数模拟退火算法参数设定:退火次数 25,metropolis 稳定时判断的标准为样的状态均劣于当前解。分销系统设计最优偏好情况下历代最优解的目标函数值见表 3.17 3.11(因篇幅原因,表中仅列出前 100 代数据,图形根据 1000 代数据绘 3.17 分销系统设计最优偏好情况下历代最优解的目标函数值列表(GASA 算法,节图 3.10 偏好 A 和偏好 B 情况下分销系统运营目标最优解对比图(GA)Fig 3.10 Solution comparison of preference A and preference B (GA)
敛较早(第 64 代),故图 3.12 仅绘出前 200 代的进化情况。从表 3.18 和图 3.12 可知,以分销系统运营目标最优为偏好的 GASA 求解结果中,分销系统设计目标的函数值从第 64 代开始收敛于 2545121,而分销系统运营的目标函数值从第 64 代开始收敛于 48478.16。以分销系统设计最优为偏好(以下简称偏好 A)寻找到的分销系统设计的最优解(第 999 代),其分销系统设计的函数值是 1808743.625,分销系统运营的最优值是 58514.33;以分销系统运营最优为偏好(以下简称偏好 B)寻找到的分销系统运营的最优解(第 999 代),其分销系统设计的函数值是 2545121,分销系统运营的最优值是 48478.156。偏好 A 寻找到最优解的分销系统设计的目标函数值较偏好二的最优解的分销系统设计目标函数值低 28.9%,而分销系统运营目标函数值则高出 20.7%。偏好 B 寻找到最优解的分销系统设计的目标函数值较偏好一的最优解的分销系统设计目标函数值高 40.7%,而分销系统运营目标函数值则低 17.2%,两者的对比如图 3.13 和图 3.14 所示。
【引证文献】
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本文编号:2849369
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