本文關(guān)鍵詞：基于控制理論的隨機需求供應(yīng)鏈多級庫存系統(tǒng)優(yōu)化與仿真

  更多相關(guān)文章： 供應(yīng)鏈管理 多級庫存優(yōu)化 隨機需求 控制理論 牛鞭效應(yīng)

【摘要】：供應(yīng)鏈中多級庫存系統(tǒng)優(yōu)化問題一直是理論研究和實際應(yīng)用的熱點問題。隨著市場競爭日益激烈,顧客對不同商品的需求多樣性和不穩(wěn)定性日趨明顯,在滿足不確定性需求的前提下如何降低整條供應(yīng)鏈的庫存水平就顯得尤為重要。為了提高供應(yīng)鏈多級庫存系統(tǒng)的穩(wěn)定性,提高企業(yè)的綜合競爭力,有必要在隨機需求的前提下對供應(yīng)鏈中進銷存系統(tǒng)的輸入、輸出進行有效的控制。本篇論文在同領(lǐng)域研究探索的基礎(chǔ)上,對過去供應(yīng)鏈多級庫存系統(tǒng)存在的缺陷,運用自動控制理論構(gòu)建了一個在隨機需求情況下,基于非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的帶信息扭曲補償器的供應(yīng)鏈多級庫存反饋控制體系。本文還對該系統(tǒng)在Matlab平臺中進行了仿真分析和對比研究。本文在動態(tài)企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境和隨機市場需求下,首先對單級結(jié)點企業(yè)系統(tǒng)進行了邏輯模型的分析,明確了單級結(jié)點企業(yè)的進銷存運營過程。第一,根據(jù)單級庫存系統(tǒng)的邏輯模型和一定的合理假設(shè),利用前向差分近似微分和泰勒級數(shù)展開,建立了一個動態(tài)的庫存系統(tǒng)數(shù)學模型。第二,根據(jù)拉布拉斯變換將動態(tài)庫存函數(shù)轉(zhuǎn)換為一個雙輸入含擾動的反饋控制模型,此時擾動設(shè)定為市場隨機需求,在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一個供應(yīng)鏈單級庫存系統(tǒng)的反饋控制模型。第三,在對單級庫存系統(tǒng)的SIMULINK仿真過程中,利用非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代普通指數(shù)平滑預測,將預測精度提高,并做了對比分析。同樣是在隨機市場需求的前提下,本文在對單級結(jié)點企業(yè)分析建模的基礎(chǔ)上,分析了供應(yīng)鏈多級結(jié)點企業(yè)間的物流、信息流和資金流的流動過程。第一,根據(jù)多級庫存系統(tǒng)的邏輯模型和對供應(yīng)鏈結(jié)點企業(yè)間進銷存的合理假設(shè),建立了一組動態(tài)數(shù)學模型。第二,將數(shù)學模型轉(zhuǎn)變成控制模型,并在SIMULINK平臺上對其進行了仿真,并分析了仿真結(jié)果,提出了系統(tǒng)存在的問題。第三,針對多級庫存系統(tǒng)的需求信息放大效應(yīng),即牛鞭效應(yīng),首先采取信息共享策略,取得了一定成果,隨后又針對不確定需求采用非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)的期望庫存設(shè)定進行優(yōu)化,最后,又構(gòu)建了一個現(xiàn)實可行的信息扭曲補償器,這使得訂單信息傳遞時在保持均值不變的情況下縮小了波動程度,大大減小了多級庫存系統(tǒng)的牛鞭效應(yīng)。第四,本文對基于不同優(yōu)化策略的多級庫存控制系統(tǒng)分別進行了仿真對比研究,對比項目包括平均剩余庫存量、缺貨次數(shù)、平均缺貨量、訂貨量牛鞭效應(yīng)、庫存量牛鞭效應(yīng)。研究結(jié)果表明,本文設(shè)計的隨機需求下基于非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的帶信息扭曲補償器的多級庫存反饋控制系統(tǒng)在復雜供應(yīng)鏈多級進銷存問題中有顯著優(yōu)化作用。其中,信息共享策略可以確保供應(yīng)鏈多級庫存系統(tǒng)在信息傳遞過程中真實有效,非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提高供應(yīng)鏈多級庫存系統(tǒng)對市場隨機需求的預測精度,信息扭曲補償器可以有針對性地在不改變訂貨量均值的情況下降低信息傳遞的波動,弱化牛鞭效應(yīng)對系統(tǒng)的影響。隨機需求下基于非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的帶信息扭曲補償器的多級庫存反饋控制系統(tǒng)可以幫助供應(yīng)鏈多級庫存系統(tǒng)解決庫存優(yōu)化問題,弱化并緩解供應(yīng)鏈普遍存在的牛鞭效應(yīng),降低整體庫存水平,對動態(tài)環(huán)境中隨機需求下的多級庫存控制問題有一定的理論指導和借鑒意義。
【學位授予單位】：對外經(jīng)濟貿(mào)易大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F274

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