基于遗传算法的供应链库存管理优化问题研究

发布时间：2017-07-16 09:03

  本文关键词：基于遗传算法的供应链库存管理优化问题研究

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【摘要】：库存是企业应对预期市场需求而暂时闲置的资源,它既可以在长时间周期内缓解供需矛盾,同时也能保证企业生产的连续性,从而有效地满足市场对产品的随机需求。随着世界经济的高速发展,企业管理模式也不断更新升级,对库存管理的要求也不断增高。供应链库存管理解决了以往企业库存彼此之间相互孤立的现状。其核心目标是:在保证顾客满意度的前提下,使得该系统的整体库存费用尽可能的降低,以达到整体最优。论文主要开展了以下几个方面的研究,在对当前供应链库存的管理特点及存在问题进行了分析,基于现代库存管理策略,建立了非中心化模式的库存管理系统。之后以存储空间等为约束条件,将供应链库存成本设置为目标函数,结合系统地区分销中心为实例,建立了供应链库存管理数学优化模型。再次,针对供应链库存管理优化问题,提出了遗传算法和梯度算法结合的寻优方法。遗传算法虽具有全局性寻优的优势,但存在易早熟且局部寻优性能差的缺陷,因此本文将其与梯度算法相结合,通过将遗传算法中的最优染色体作为梯度算法的初始解,并引入搜索算法确定在梯度方向上的搜索步长,逐步迭代。通过将迭代过程的最优解保留,既加快了梯度算法中的搜索速度且保证该方法收敛于全局最优解,实现了方法的全局收敛和计算速度的高效性。采用编程工具进行求解程序的编制,将论文中理论和方法应用到A公司供应链库存管理优化中,并对结果进行分析,验证其适用性。案例结果表明,改进遗传算法的收敛时间更短,更精确。
【关键词】：供应链管理 库存优化 遗传算法 梯度算法
【学位授予单位】：华北水利水电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F274;TP18;F426.8
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 符号说明9-11
• 1 绪论11-15
• 1.1 研究背景和意义11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究概况12-13
• 1.3 本文研究的主要内容13-15
• 2 理论基础15-23
• 2.1 传统库存管理15-16
• 2.2 供应链及供应链管理16-17
• 2.3 供应链库存管理17-21
• 2.3.1 供应链库存管理的特点17-18
• 2.3.2 供应链库存管理价值18-19
• 2.3.3 供应链库存管理模式对比19-21
• 2.4 遗传算法概述21-22
• 2.5 本章小结22-23
• 3 供应链库存管理优化模型23-35
• 3.1 供应链库存成本构成23-25
• 3.2 供应链库存系统模型25-28
• 3.2.1 非中心化管理模式26-27
• 3.2.2 非中心化管理模式的系统模型27-28
• 3.3 供应链库存管理优化模型28-33
• 3.3.1 模型建立的假定条件28-29
• 3.3.2 优化模型中各符号定义29-30
• 3.3.3 库存优化的数学模型30-33
• 3.4 本章小结33-35
• 4 基于改进遗传算法的供应链库存管理优化35-51
• 4.1 遗传算法的优缺点35-36
• 4.1.1 遗传算法的优点35
• 4.1.2 遗传算法的缺点35-36
• 4.2 梯度最优化算法36-42
• 4.2.1 无约束优化问题算法37-38
• 4.2.2 约束优化算法38-40
• 4.2.3 梯度算法40-42
• 4.3 梯度算法与遗传算法结合42-44
• 4.4 改进遗传算法求解算法设计44-49
• 4.4.1 编码设计44
• 4.4.2 适应度函数设计44-45
• 4.4.3 选择算子设计45-46
• 4.4.4 交叉算子确定46-47
• 4.4.5 变异算子确定47-48
• 4.4.6 控制参数及选择策略48-49
• 4.5 本章小结49-51
• 5 案例应用51-57
• 5.1 A公司简介51-52
• 5.2 基于改进遗传算法的案例求解52-54
• 5.2.1 优化前工作52
• 5.2.2 实数编码52-53
• 5.2.3 确定适应度函数53
• 5.2.4 选择方法53
• 5.2.5 算术交叉53
• 5.2.6 自适应变异53-54
• 5.2.7 终止条件54
• 5.3 求解结果分析54-56
• 5.4 本章小结56-57
• 6 总结57-59
• 6.1 结论57
• 6.2 工作展望57-59
• 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文59-61
• 致谢61-63
• 参考文献63-67
• 附录67-77

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本文编号：547887