【摘要】：供應(yīng)鏈管理強調(diào)流程的優(yōu)化和系統(tǒng)整體性能的提高。為了達到這一目標(biāo),決策者需要考慮不確定性因素,在有約束條件或資源有限的情況下找出系統(tǒng)的最佳方案。通常情況下,這一工作使用優(yōu)化模型及算法來完成。 本文首先分析了運籌學(xué)領(lǐng)域中供應(yīng)鏈管理的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀;然后指出了供應(yīng)鏈中不確定性的來源及其影響,闡述了供應(yīng)鏈管理建模及優(yōu)化的思路,并對魯棒優(yōu)化、隨機規(guī)劃等不確定優(yōu)化理論進行了總結(jié);在此基礎(chǔ)上,針對不確定性條件下供應(yīng)鏈管理中幾個關(guān)鍵性的問題進行了研究:(1)戰(zhàn)略層如何進行整合的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計;(2)戰(zhàn)術(shù)層產(chǎn)供銷計劃如何保持同步;(3)作業(yè)層生產(chǎn)—庫存—運輸怎樣協(xié)調(diào)。分別建立了這些問題的數(shù)學(xué)模型,提出了模型的求解算法。在算例中通過對比試驗,驗證算法的有效性和模型的應(yīng)用性。 論文的主要創(chuàng)新性工作包括: 1.整合供應(yīng)商選擇、設(shè)施決策問題,考慮參數(shù)的不確定性建立供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計魯棒優(yōu)化模型。分析了模型求解的可行性,提出了禁忌搜索技術(shù)和全有全無法則相結(jié)合的啟發(fā)式算法進行求解。算例的對比試驗結(jié)果一方面證明了啟發(fā)式算法具有良好的性能;另一方面也反映出運用魯棒優(yōu)化模型進行供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計能夠有效地降低企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險。 2.考慮需求的不確定性,建立帶有補償問題的供應(yīng)鏈產(chǎn)供銷計劃同步二級隨機規(guī)劃模型。利用隨機需求的蒙特卡洛仿真,提出仿真—優(yōu)化相結(jié)合的模型求解策略以及樣本容量的選擇法則,針對原問題的等價確定性問題設(shè)計Benders分解算法及其改進技術(shù)求解。算例的對比試驗結(jié)果一方面表明了算法在處理大規(guī)模優(yōu)化問題上的良好性能,另一方面也說明了運用考慮需求不確定性的隨機規(guī)劃模型制定產(chǎn)供銷計劃可以有效地節(jié)約成本。 3.考慮物料供應(yīng)、生產(chǎn)過程和客戶需求的不確定性,建立了具有概率約束的供應(yīng)鏈生產(chǎn)—庫存—運輸協(xié)調(diào)隨機規(guī)劃模型。提出了概率約束的確定性等價轉(zhuǎn)換方法。通過對約束條件的松弛,將原問題分解為生產(chǎn)、庫存、車輛調(diào)度三個子問題,并提出了子問題的求解策略。根據(jù)問題的特性設(shè)計了次梯度算法求解拉格朗日對偶問題。算例的對比試驗結(jié)果證明了算法的有效性,也反映生產(chǎn)—庫存—運輸相互協(xié)調(diào)能夠帶來系統(tǒng)總成本的降低。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號】：F224

【引證文獻】

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本文編號：2618780