聯(lián)合采購(gòu)?fù)ㄟ^(guò)對(duì)多種物品進(jìn)行分組組合采購(gòu),從而達(dá)到分擔(dān)主要訂貨成本,節(jié)約采購(gòu)總成本的目的。為有效控制全球采購(gòu)背景下的總成本,聯(lián)合采購(gòu)策略的應(yīng)用越來(lái)越普遍。另外供應(yīng)鏈管理環(huán)境下,將采購(gòu)、選址、配送進(jìn)行綜合集成優(yōu)化顯然更具有現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。因此,綜合考慮以上策略,構(gòu)建集成優(yōu)化模型和設(shè)計(jì)實(shí)施難度低的高性能求解算法,具有重要的理論意義。本文基于聯(lián)合采購(gòu)策略,協(xié)同考慮訂貨量分配、配送與選址等精細(xì)化管理要求,克服傳統(tǒng)方法局限性,分別構(gòu)建三種拓展的聯(lián)合采購(gòu)決策模型。為有效解決這些NP-hard問(wèn)題,引入果蠅優(yōu)化算法新技術(shù)并融合其它進(jìn)化技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),設(shè)計(jì)精度高、通用性強(qiáng)、穩(wěn)定性好的改進(jìn)果蠅優(yōu)化算法。通過(guò)典型的標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)進(jìn)行測(cè)試,驗(yàn)證了該算法良好的綜合性能,為求解所建的優(yōu)化模型提供方法上的支持。主要內(nèi)容包括以下四個(gè)方面:首先,設(shè)計(jì)了一種嵌入改進(jìn)信息交換機(jī)制的混合果蠅優(yōu)化算法（Hybrid fruit fly optimization algorithm,HFOA）�；竟墐�(yōu)化算法由于視覺(jué)嗅覺(jué)的缺陷,面臨著種群多樣性和局部搜索能力薄弱等挑戰(zhàn)。為了克服這些局限性,需要更有效地改善種群多樣性和平衡算法的全局和... 

【文章來(lái)源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：117 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

解的結(jié)構(gòu)示例

圖 4.2 HFOA, FOA 和 SA 收斂曲線從表 4.3 和圖 4.2 可以看出:(1) 利用 HFOA 計(jì)算得到的成本要優(yōu)于利用 FOA 和 SA 求得的成本，其中 SA對(duì)應(yīng)結(jié)果與文獻(xiàn)(Mohammaditabar & Ghodsypour, 2015)中的結(jié)果相同。(2) 相比 FOA 和 SA，HFOA 具有更高的收斂精度和收斂速度，而 SA 較早陷入了局部最優(yōu)，收斂停滯。(3) HFOA 要比 FOA 收斂速度快，得到的解也較優(yōu)�？紤]到模型的求解效率，在接下來(lái)的研究中，將不再采用 FOA 進(jìn)行研究。2)基于主要訂貨費(fèi)用的敏感性分析本節(jié)擴(kuò)大主要訂貨費(fèi)用的范圍，令 A 的值分別等于 0，10，50，100，150，200，300，500 和 1000，并使用 HFOA 來(lái)進(jìn)行求解，并與文獻(xiàn)(Mohammaditabar & Ghodsypour,

5.2.1 考慮資源約束的集成優(yōu)化模型分析本節(jié)使用Cha, Moon, &Park (2008)提出的考慮運(yùn)輸資源約束的JRD模型來(lái)驗(yàn)證HFOA的效果。圖5.1展示了該模型決策過(guò)程，模型相關(guān)參數(shù)定義如表5.1所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于聯(lián)合補(bǔ)貨策略的供應(yīng)鏈縱向集成優(yōu)化模型研究[D]. 瞿慧.華中科技大學(xué) 2015

碩士論文
[1]商業(yè)信用下基于HDE-SA的聯(lián)合補(bǔ)貨與配送優(yōu)化模型研究[D]. 彭璐.華中科技大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3400552