本文選題：供應(yīng)鏈 + 混合整數(shù)規(guī)劃模型��； 參考：《運(yùn)籌與管理》2014年05期

【摘要】：針對(duì)物流服務(wù)供應(yīng)鏈訂單分配問題中,物流服務(wù)集成商通常會(huì)按照所分配的訂單價(jià)值向分包商收取一定比例交易費(fèi)用的特點(diǎn),設(shè)定交易費(fèi)用為交易額的線性函數(shù),構(gòu)建了新的物流服務(wù)供應(yīng)鏈訂單分配優(yōu)化混合整數(shù)規(guī)劃模型,其優(yōu)化目標(biāo)為最小化交易費(fèi)用、采購(gòu)費(fèi)用、短缺服務(wù)與延遲供給的物流能力數(shù)量。鑒于問題的NPhard特性,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的遺傳算法,并結(jié)合基于優(yōu)先權(quán)的啟發(fā)式規(guī)則避免了大量非法初始解的出現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)算例表明所建立的模型能夠反映物流服務(wù)供應(yīng)鏈訂單分配過(guò)程中的線性交易費(fèi)用因素,其所設(shè)計(jì)的算法能夠在可接受的時(shí)間內(nèi)獲得質(zhì)量較高的滿意解,并且對(duì)于大規(guī)模訂單分配優(yōu)化問題,遺傳算法的求解時(shí)間與求解結(jié)果要優(yōu)于LINGO軟件。
[Abstract]:In the logistics service supply chain order allocation problem, the logistics service integrator usually collects a certain proportion of the transaction cost from the sub-contractor according to the value of the order assigned, and sets the transaction cost as a linear function of the transaction value. A new mixed integer programming model for order allocation optimization in logistics service supply chain is constructed. The optimization goal is to minimize transaction cost, purchase cost, logistics capacity of short service and delayed supply. In view of the NPhard property of the problem, the corresponding genetic algorithm is designed, and a large number of illegal initial solutions are avoided by combining the heuristic rules based on priority. An experimental example shows that the proposed model can reflect the linear transaction cost factors in the order allocation process of the logistics service supply chain, and the algorithm designed by the model can obtain a satisfactory solution of high quality in acceptable time. For large-scale order allocation optimization problem, the solving time and result of genetic algorithm are better than lingo software.
【作者單位】： 河南理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71272219) 教育部人文社科基金規(guī)劃項(xiàng)目(11YJA630067) 河南省軟科學(xué)研究項(xiàng)目(112400450285)
【分類號(hào)】：F274;F252

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2034411