發(fā)布時間：2018-04-19 05:32

  本文選題：逆向物流供應鏈 + 模糊目標規(guī)劃��； 參考：《計算機應用研究》2017年04期

【摘要】：在逆向物流供應鏈研究中,為了解決市場需求、供應商供貨能力、回收產(chǎn)品數(shù)量等不確定問題以及逆向物流系統(tǒng)中存在的目標沖突,建立了制造商收益最大化和所選供應商不合格零件數(shù)最少化的多目標數(shù)學優(yōu)化模型來確定最佳供應商選擇、訂單量分配以及提貨點選址。運用基于模糊目標規(guī)劃的蒙特卡羅仿真模型把多目標函數(shù)重構成單目標函數(shù)。采用自適應遺傳算法(AGA)對單目標函數(shù)進行求解,并給出了最佳供應商選擇及訂單量分配。在此基礎上討論了不同權重分配下結果的優(yōu)劣性及供應商選擇風險。最后,針對不同權重分配,比較了自適應遺傳算法和Gurobi求解。實驗表明,對于該問題模型自適應遺傳算法在解的運行速度以及精度上都優(yōu)于Gurobi。
[Abstract]:In the research of reverse logistics supply chain, in order to solve the uncertain problems such as market demand, supplier supply capacity, quantity of recovered products, and the conflict of objectives in reverse logistics system,A multi-objective mathematical optimization model is established to maximize the profit of the manufacturer and minimize the number of unqualified parts of the selected supplier to determine the optimal supplier selection, order allocation and pick-up location.Monte-Carlo simulation model based on fuzzy objective programming is used to reconstitute multi-objective functions into single-objective functions.Adaptive genetic algorithm (AGA) is used to solve the single objective function, and the optimal supplier selection and order quantity allocation are given.On this basis, the advantages and disadvantages of the results and the risk of supplier selection under different weight distribution are discussed.Finally, the adaptive genetic algorithm and Gurobi solution are compared for different weight allocation.Experiments show that the adaptive genetic algorithm is superior to Gurobim in the speed and accuracy of the solution.
【作者單位】： 上海海事大學物流研究中心;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71471110,71301101) 上海市科委重點資助項目(12510501600);上海市科委工程中心能力提升項目(14DZ2280200) 上海海事大學橫向科研項目(20140057)
【分類號】：F274;TP18

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本文編號：1771814