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供應(yīng)鏈中生產(chǎn)配送問題集成建模及優(yōu)化方法研究

發(fā)布時間：2020-08-19 09:41

【摘要】：供應(yīng)鏈中的生產(chǎn)配送整合問題是目前國內(nèi)外學(xué)術(shù)研究的熱點，其目標(biāo)是集成生產(chǎn)排程與配送路徑問題，最小化供應(yīng)鏈總成本。本論文的工作就是定位于供應(yīng)鏈中若干生產(chǎn)配送問題的研究，從供應(yīng)鏈全局出發(fā)，在供應(yīng)鏈運作的各層次上探索生產(chǎn)調(diào)度、配送中心定位、配送路徑選擇及其它們之間關(guān)系等諸多問題，包括各種模型建立和相應(yīng)求解算法的討論，以及仿真實驗驗證、比較和分析的過程。研究的工作包括：首先提出了多配送中心-多客戶的定位-路徑問題，針對配送中心的選擇與車輛路徑的集成優(yōu)化，考慮客戶需求的模糊性，以配送中心的固定成本和車輛路徑成本最小為目標(biāo)，建立了一個考慮模糊需求的定位—路徑問題優(yōu)化模型。根據(jù)求解的需要建立了模糊機會約束規(guī)劃模型，并轉(zhuǎn)化為具有可變參數(shù)的等價模型。采用分解的思想分別給出了定位設(shè)施點的成本模型和配送路徑的成本估計模型，并分別應(yīng)用遺傳算法和禁忌搜索算法來求解該定位—路徑問題。采用的集成優(yōu)化方法克服了單純從系統(tǒng)局部角度出發(fā)進行研究的缺陷，能有效地解決供應(yīng)鏈實踐中具有較大規(guī)模的生產(chǎn)配送問題。其次建構(gòu)了一個多周期多層次供應(yīng)鏈生產(chǎn)配送批量的混合整數(shù)規(guī)劃模型，主要目的是解決生產(chǎn)訂單分配與訂購來源決策�？紤]生產(chǎn)能力、倉儲容量、運輸能力等約束條件下，最大化單期訂購量。本文采用合并多期需求訂購策略，而非過去大部分文獻采用的批對批訂購策略。提出一個以遺傳算法為基礎(chǔ)的兩階段啟發(fā)式求解方法，實驗結(jié)果表明本文采用的啟發(fā)式解法與傳統(tǒng)求解方法比較，能夠得到很好的求解結(jié)果良好的求解績效，也發(fā)現(xiàn)合并多期需求訂購策略優(yōu)于批對批訂購策略。進一步，針對易腐產(chǎn)品的生產(chǎn)調(diào)度和車輛路徑問題進行了研究。本文假設(shè)零售商的需求是隨機的，而易腐產(chǎn)品一旦被生產(chǎn)出來就可能開始逐步變質(zhì)。優(yōu)化的目標(biāo)是最小化供應(yīng)商的預(yù)期總成本。這種模式的目標(biāo)是最小化供應(yīng)商的預(yù)期總成本，并由此確定最佳的生產(chǎn)數(shù)量、開始生產(chǎn)時間以及車輛的配送路線。構(gòu)建了兩種情況下的生產(chǎn)配送模型。一是不考慮車輛啟動成本情形下，考慮車輛遲到懲罰成本和產(chǎn)品腐壞成本，應(yīng)用單親遺傳算法對產(chǎn)品調(diào)度編碼進行求解，采用傳統(tǒng)的插點法解決零售商的車輛路徑問題；二是考慮車輛啟動成本情形下，同時考慮車輛提前和遲到的時間窗懲罰成本，應(yīng)用Nelder-Mead單純形法進行生產(chǎn)調(diào)度的求解，采用改進的蟻群算法解決帶時間窗的車輛路徑問題，結(jié)果表明所用的模型和方法能夠有效地解決同一框架下的生產(chǎn)調(diào)度和車輛路徑相結(jié)合問題。最后提出了模糊多目標(biāo)環(huán)境下供應(yīng)鏈上多成員之間的生產(chǎn)—配送規(guī)劃決策問題。探討在模糊環(huán)境下，考慮成本、時間和缺貨率等限制因素的多目標(biāo)生產(chǎn)—配送規(guī)劃問題，建立與求解了含有模糊系數(shù)的模糊多目標(biāo)規(guī)劃模型，算例驗證了模型和方法的可行性與有效性。其次使用了交互式雙層規(guī)劃來求解供應(yīng)鏈中一類目標(biāo)有沖突的模糊多目標(biāo)規(guī)劃問題，建立了雙層規(guī)劃的生產(chǎn)配送計劃模型，設(shè)計了考慮容忍度的模糊交互式求解方法，發(fā)展了可調(diào)參數(shù)兩層交互式協(xié)調(diào)方法，以獲得合作滿意解。算例仿真驗證了該方法的可行性。
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP301.6;F274;F252
【圖文】：

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