本文選題：多供應商 + 多零售商��； 參考：《現(xiàn)代制造工程》2017年02期

【摘要】：針對多供應商-多零售商-單個中心倉庫供應鏈背景下的供應商管理庫存問題,考慮供應商、零售商以及中心倉庫的訂貨量和訂貨頻次的約束,構建了供應商管理庫存問題總庫存成本的數(shù)學模型;針對上述模型,采用文化基因算法進行求解,以總的庫存成本最低為目標來求解供應商、零售商及中心倉庫每年的訂貨頻次和訂貨量。該算法將個體表示為VMI問題的解,建立問題和算法的映射關系;在全局搜索過程中,采用基于位置的交叉方式吸收最優(yōu)個體的優(yōu)秀基因;在局部搜索過程中,采用基于位置的變異方式產生一定規(guī)模的鄰域基因個體。采用正交試驗對算法的重要參數(shù)進行了優(yōu)化配置,通過實例驗證了算法的有效性。
[Abstract]:In view of the Vendor Management inventory problem in the context of multi-supplier, multi-retailer and single central warehouse supply chain, the constraints of order quantity and ordering frequency of supplier, retailer and central warehouse are considered. The mathematical model of total inventory cost of Vendor Management inventory problem is constructed, and the cultural genetic algorithm is used to solve the above model, and the minimum total inventory cost is taken as the goal to solve the problem. Annual order frequency and order volume for retailers and central warehouses. The algorithm represents the individual as the solution of the VMI problem and establishes the mapping relationship between the problem and the algorithm. In the global search process, the best genes of the optimal individual are absorbed by a location-based crossover approach. Location-based mutation was used to produce neighborhood gene individuals of a certain scale. The important parameters of the algorithm are optimized by orthogonal test, and the effectiveness of the algorithm is verified by an example.
【作者單位】： 上海海事大學科學研究院物流研究中心;上海海事大學文理學院;北京科技大學機械工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71171129) 上海市科委科研計劃項目(12510501600;14DZ2280200;14511107402)
【分類號】：F724.2;F274;TP301.6

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本文編號：1874389