【摘要】：針對(duì)供應(yīng)商交貨數(shù)量不確定環(huán)境下,多品種小批量裝配型制造企業(yè)因生產(chǎn)物料不配套造成生產(chǎn)計(jì)劃不可行甚至客戶訂單拖期的問(wèn)題,從企業(yè)運(yùn)作整體出發(fā),考慮訂貨量分配決策對(duì)訂單生產(chǎn)和交貨的影響,以最小化采購(gòu)成本和最小化訂單排產(chǎn)相關(guān)成本為優(yōu)化目標(biāo),在允許零部件拖期交貨且供應(yīng)商提供拖期價(jià)格折扣條件下,建立訂貨量分配與訂單排產(chǎn)聯(lián)合優(yōu)化模型。針對(duì)可行解空間巨大、傳統(tǒng)數(shù)學(xué)規(guī)劃方法難以求解的問(wèn)題,從增強(qiáng)搜索性能角度出發(fā),設(shè)計(jì)基于自定義鄰域搜索算子的局部搜索機(jī)制和基于隨機(jī)與種群重構(gòu)變異機(jī)制的改進(jìn)粒子群算法的模型求解策略。通過(guò)應(yīng)用實(shí)例對(duì)本文模型和算法進(jìn)行了有效性驗(yàn)證和靈敏度分析,結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)的分散決策方案,本文模型能夠有效降低整體成本水平,引入的改進(jìn)機(jī)制能夠顯著提升算法搜索性能,為企業(yè)供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)下的運(yùn)營(yíng)決策制定提供理論參考。
[Abstract]:In view of the problem that the production plan is not feasible or even the customer order is delayed due to the unmatched production materials in the multi-variety and small-batch assembly enterprises under the uncertain delivery quantity of suppliers, the whole operation of the enterprise is considered. Considering the impact of order allocation decision on order production and delivery, minimizing purchase cost and order scheduling related cost is the optimization objective, under the condition that parts are allowed to be delivered late and suppliers provide delayed price discount. The optimal model of order quantity distribution and order scheduling is established. In view of the problem that the feasible solution space is huge and the traditional mathematical programming method is difficult to solve, from the point of view of enhancing the search performance, The local search mechanism based on self-defined neighborhood search operator and the model solving strategy of improved particle swarm optimization algorithm based on random and population reconstruction mutation mechanism are designed. The validity and sensitivity of the model and algorithm are verified and analyzed by an example. The results show that compared with the traditional decentralized decision scheme, the model can effectively reduce the overall cost level. The improved mechanism can significantly improve the search performance of the algorithm and provide a theoretical reference for the operation decision making under the supply risk.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2015BAF08B02)
【分類號(hào)】：F274

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本文編號(hào)：2254956