發(fā)布時間：2017-12-07 09:26

  本文關鍵詞：基于遺傳算法的動態(tài)供貨風險管理

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【摘要】：當今社會,隨著全球化的發(fā)展,物流與供應鏈的進步,企業(yè)對于供應商的選擇不再局限于地域等因素,可以從全球范圍內尋求供貨資源,因此各種不可控因素會使來自全球的零部件供應受到不同程度的影響,供應商的供貨能力產生波動,對企業(yè)的生產、銷售、信譽,甚至發(fā)展造成不利的影響。供貨風險管理問題越來越引起企業(yè)的重視。在本文中我們對動態(tài)供貨風險管理的問題進行了探討,闡述了制造業(yè)中供貨風險管理的現(xiàn)狀以及其重要性。一般來說,將供應鏈風險管理的文獻分為四類:供貨管理、產品管理、需求管理和信息管理。本文將在風險管理的基礎上進行討論。本文同時介紹了遺傳算法的發(fā)展歷史,遺傳算法是根據達爾文自然選擇和遺傳學生物進化論演進的計算模型,是通過模擬自然進化過程來搜尋最優(yōu)解的一種算法,這些自然模擬過程包括遺傳、突變、自然選擇以及雜交等。隨著計算機能力的發(fā)展和實際需求的增多,遺傳算法越來越引起人們的重視并將其應用于各個學科領域。本文在供貨風險管理中的應用是該算法在供應鏈領域的應用。本文以某制造商的供應問題為例進行了建模,根據動態(tài)規(guī)劃理論將該企業(yè)問題建模成一個多期隨機優(yōu)化問題。求解動態(tài)規(guī)劃模型時通常都面臨"維度災"問題,本文從另外一個角度入手,根據該模型的隨機性,設計并開發(fā)了遺傳算法對該問題進行求解,能夠降低"維度災"問題,并能節(jié)省計算時間,同時本文進行了數據參數分析。本文選擇了針對遺傳算法最常見的三種設計方式,分別為:輪盤賭選擇法、隨機遍歷抽樣法和錦標賽選擇法,使結果在保證多樣性的前提下使下一代更優(yōu)。通過對這三種設計方式進行數值實驗之后,發(fā)現(xiàn)在迭代次數上隨機遍歷法迭代次數最少,其次輪盤賭選擇法,迭代次數最多的是錦標賽法。輪盤賭選擇法在耗時計算上優(yōu)于錦標賽法,稍劣于隨機遍歷抽樣法,但是輪盤賭選擇法結果上更優(yōu),針對該企業(yè)實際情況,我們選擇輪盤賭設計方法。在本文選取了算法和關鍵參數之后,進行了數值分析對不同的供應商采購策略進行評估,比較不同策略的表現(xiàn),通過分析比較挖掘出對企業(yè)有管理實踐意義的啟示。遺傳算法的評估結果表明,與馬爾科夫決策過程相比,遺傳算法能夠在更短的求解時間內獲得較為滿意的解。文中設計了一系列的實驗對遺傳算法的結果進行分析,并以動態(tài)規(guī)劃所求得的精確解作為對比,從而發(fā)現(xiàn)遺傳算法能夠以犧牲小部分精準性為代價,節(jié)省大量的運算時間,從而在精確度與時間消耗上都有比較不錯的表現(xiàn),這在企業(yè)的實際決策應用中具有重要的意義。最后,本文進行了系統(tǒng)的數值實驗,對比分析不同供應商策略的不同表現(xiàn),分別對單供應商策略、雙供應商策略和多供應商策略的表現(xiàn)進行分析。不同采購策略的評估結果表明,通常情況下,雙供應商策略(即增加一個常規(guī)供應商)要優(yōu)于單供應商策略,多供應商策略(即增加第三個供應商)要優(yōu)于雙供應商策略,但是多供應商策略對企業(yè)對供貨風險的邊際效益并不大。因此,在企業(yè)應對供貨風險時,在供應商的選擇方向,需要考慮的是如何在增加一個常規(guī)供應商(即雙供應商策略)和增加第三個供應商(即多供應商策略)之間進行權衡。
【學位授予單位】：北京外國語大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP18;F274

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前4條

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本文編號：1261920