本文關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈管理中不確定性的來源、表現(xiàn)及應(yīng)對策略，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《華中科技大學》 2012年

置信規(guī)則推理方法及其在庫存與生產(chǎn)運作管理中的應(yīng)用

李彬  

【摘要】：隨著信息與制造技術(shù)的加速革新和產(chǎn)品生命周期的縮短，企業(yè)及供應(yīng)鏈管理中的庫存與生產(chǎn)運作管理環(huán)節(jié)面臨著越來越多的不確定性，其中最大的來源是需求的不確定性。系統(tǒng)地分析和解決不確定性需求下的庫存與生產(chǎn)運作管理問題成為當今研究學者和實踐者研究的熱門課題。解析式和仿真式方法在求解復雜性、移植性、領(lǐng)域知識和不確定信息的表達能力等方面存在局限。啟發(fā)式方法可以有效利用專家領(lǐng)域知識并適用于各種復雜和變化的資源約束環(huán)境下，特別是人工智能啟發(fā)式方法還可以良好地表達和處理各種不確定信息。面對不斷動態(tài)突變的庫存與生產(chǎn)運作環(huán)境，伴隨著頻繁的重新規(guī)劃和關(guān)聯(lián)的資源約束，，研究學者和實踐者越來越趨于應(yīng)用人工智能啟發(fā)式方法。 置信規(guī)則推理方法是在證據(jù)推理理論和產(chǎn)生式規(guī)則專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)上提出來的解決不確定性問題的人工智能啟發(fā)式方法。本文對置信規(guī)則推理理論進行深入研究，并應(yīng)用于不確定需求下的庫存與生產(chǎn)運作管理問題，主要研究工作如下： 論述了置信規(guī)則推理理論的基礎(chǔ)知識，總結(jié)出置信規(guī)則推理方法的應(yīng)用模式和應(yīng)用機制，提出在區(qū)間不確定性信息輸入下的置信規(guī)則前向推理算法。將置信規(guī)則推理方法的應(yīng)用模式分為系統(tǒng)逼近器和系統(tǒng)控制器。應(yīng)用機制提供了置信規(guī)則推理方法的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為置信規(guī)則推理方法的改進和應(yīng)用提供了指導和支撐作用。 針對不確定需求下的庫存控制問題，分別考慮缺貨補償和缺貨丟失兩種情況，提出基于置信規(guī)則推理的庫存控制方法。證明了正態(tài)隨機預測誤差下的最優(yōu)基本庫存策略作為定量專家知識初始化置信規(guī)則庫，為定性專家知識缺失或不可信時提供良好的依據(jù)。給出一個數(shù)值案例和一個4S店實例進行仿真驗證，并與現(xiàn)有的適應(yīng)性、啟發(fā)式、近似最優(yōu)、確定等價控制和魯棒優(yōu)化等方法進行比較分析。 針對置信規(guī)則庫的結(jié)構(gòu)識別和參數(shù)識別，提出了同步識別和異步識別方法。在異步識別中提出置信K均值聚類算法對置信規(guī)則庫的結(jié)構(gòu)進行識別。對于不確定需求信息下的企業(yè)集約生產(chǎn)規(guī)劃問題，提出基于置信規(guī)則推理的層次化集約生產(chǎn)規(guī)劃方法，并構(gòu)建了連續(xù)和切換生產(chǎn)模式。給出某機動車和匹茲堡油漆廠兩個生產(chǎn)規(guī)劃案例，將同步識別和異步識別方法進行了比較分析，并將置信規(guī)則推理方法與非線性區(qū)間數(shù)規(guī)劃、線性決策規(guī)則和生產(chǎn)切換啟發(fā)式方法進行比較，同時提供了針對不同成本結(jié)構(gòu)下置信規(guī)則推理方法的敏感性分析。 針對區(qū)間信息輸入下的置信規(guī)則前向推理算法、異步識別中的結(jié)構(gòu)識別和參數(shù)識別算法，分別提出了相應(yīng)的遺傳共軛梯度求解方法，并應(yīng)用于不確定需求情況下的集中式供應(yīng)鏈管理問題。對于由單個生產(chǎn)商和單個分銷商組成的兩級串型供應(yīng)鏈系統(tǒng)，提出生產(chǎn)商和分銷商的層次化置信規(guī)則推理框架，構(gòu)建了生產(chǎn)商和分銷商的置信規(guī)則推理訂貨策略。在某機動車制造商和分銷商組成的兩級串型供應(yīng)鏈實例中分析了遺傳共軛梯度求解方法相對于已有求解方法的優(yōu)越性，并將置信規(guī)則推理方法與魯棒優(yōu)化方法進行了比較。

【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：F224;F273
【目錄】：

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