本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法的動(dòng)態(tài)供貨風(fēng)險(xiǎn)管理

  更多相關(guān)文章： 動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管理 遺傳算法 采購(gòu)策略

【摘要】：當(dāng)今社會(huì),隨著全球化的發(fā)展,物流與供應(yīng)鏈的進(jìn)步,企業(yè)對(duì)于供應(yīng)商的選擇不再局限于地域等因素,可以從全球范圍內(nèi)尋求供貨資源,因此各種不可控因素會(huì)使來(lái)自全球的零部件供應(yīng)受到不同程度的影響,供應(yīng)商的供貨能力產(chǎn)生波動(dòng),對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)、銷(xiāo)售、信譽(yù),甚至發(fā)展造成不利的影響。供貨風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題越來(lái)越引起企業(yè)的重視。在本文中我們對(duì)動(dòng)態(tài)供貨風(fēng)險(xiǎn)管理的問(wèn)題進(jìn)行了探討,闡述了制造業(yè)中供貨風(fēng)險(xiǎn)管理的現(xiàn)狀以及其重要性。一般來(lái)說(shuō),將供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理的文獻(xiàn)分為四類(lèi):供貨管理、產(chǎn)品管理、需求管理和信息管理。本文將在風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)上進(jìn)行討論。本文同時(shí)介紹了遺傳算法的發(fā)展歷史,遺傳算法是根據(jù)達(dá)爾文自然選擇和遺傳學(xué)生物進(jìn)化論演進(jìn)的計(jì)算模型,是通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程來(lái)搜尋最優(yōu)解的一種算法,這些自然模擬過(guò)程包括遺傳、突變、自然選擇以及雜交等。隨著計(jì)算機(jī)能力的發(fā)展和實(shí)際需求的增多,遺傳算法越來(lái)越引起人們的重視并將其應(yīng)用于各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域。本文在供貨風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用是該算法在供應(yīng)鏈領(lǐng)域的應(yīng)用。本文以某制造商的供應(yīng)問(wèn)題為例進(jìn)行了建模,根據(jù)動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論將該企業(yè)問(wèn)題建模成一個(gè)多期隨機(jī)優(yōu)化問(wèn)題。求解動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型時(shí)通常都面臨"維度災(zāi)"問(wèn)題,本文從另外一個(gè)角度入手,根據(jù)該模型的隨機(jī)性,設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了遺傳算法對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行求解,能夠降低"維度災(zāi)"問(wèn)題,并能節(jié)省計(jì)算時(shí)間,同時(shí)本文進(jìn)行了數(shù)據(jù)參數(shù)分析。本文選擇了針對(duì)遺傳算法最常見(jiàn)的三種設(shè)計(jì)方式,分別為:輪盤(pán)賭選擇法、隨機(jī)遍歷抽樣法和錦標(biāo)賽選擇法,使結(jié)果在保證多樣性的前提下使下一代更優(yōu)。通過(guò)對(duì)這三種設(shè)計(jì)方式進(jìn)行數(shù)值實(shí)驗(yàn)之后,發(fā)現(xiàn)在迭代次數(shù)上隨機(jī)遍歷法迭代次數(shù)最少,其次輪盤(pán)賭選擇法,迭代次數(shù)最多的是錦標(biāo)賽法。輪盤(pán)賭選擇法在耗時(shí)計(jì)算上優(yōu)于錦標(biāo)賽法,稍劣于隨機(jī)遍歷抽樣法,但是輪盤(pán)賭選擇法結(jié)果上更優(yōu),針對(duì)該企業(yè)實(shí)際情況,我們選擇輪盤(pán)賭設(shè)計(jì)方法。在本文選取了算法和關(guān)鍵參數(shù)之后,進(jìn)行了數(shù)值分析對(duì)不同的供應(yīng)商采購(gòu)策略進(jìn)行評(píng)估,比較不同策略的表現(xiàn),通過(guò)分析比較挖掘出對(duì)企業(yè)有管理實(shí)踐意義的啟示。遺傳算法的評(píng)估結(jié)果表明,與馬爾科夫決策過(guò)程相比,遺傳算法能夠在更短的求解時(shí)間內(nèi)獲得較為滿(mǎn)意的解。文中設(shè)計(jì)了一系列的實(shí)驗(yàn)對(duì)遺傳算法的結(jié)果進(jìn)行分析,并以動(dòng)態(tài)規(guī)劃所求得的精確解作為對(duì)比,從而發(fā)現(xiàn)遺傳算法能夠以犧牲小部分精準(zhǔn)性為代價(jià),節(jié)省大量的運(yùn)算時(shí)間,從而在精確度與時(shí)間消耗上都有比較不錯(cuò)的表現(xiàn),這在企業(yè)的實(shí)際決策應(yīng)用中具有重要的意義。最后,本文進(jìn)行了系統(tǒng)的數(shù)值實(shí)驗(yàn),對(duì)比分析不同供應(yīng)商策略的不同表現(xiàn),分別對(duì)單供應(yīng)商策略、雙供應(yīng)商策略和多供應(yīng)商策略的表現(xiàn)進(jìn)行分析。不同采購(gòu)策略的評(píng)估結(jié)果表明,通常情況下,雙供應(yīng)商策略(即增加一個(gè)常規(guī)供應(yīng)商)要優(yōu)于單供應(yīng)商策略,多供應(yīng)商策略(即增加第三個(gè)供應(yīng)商)要優(yōu)于雙供應(yīng)商策略,但是多供應(yīng)商策略對(duì)企業(yè)對(duì)供貨風(fēng)險(xiǎn)的邊際效益并不大。因此,在企業(yè)應(yīng)對(duì)供貨風(fēng)險(xiǎn)時(shí),在供應(yīng)商的選擇方向,需要考慮的是如何在增加一個(gè)常規(guī)供應(yīng)商(即雙供應(yīng)商策略)和增加第三個(gè)供應(yīng)商(即多供應(yīng)商策略)之間進(jìn)行權(quán)衡。
【學(xué)位授予單位】：北京外國(guó)語(yǔ)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;F274

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 鞏敦衛(wèi);郝國(guó)生;嚴(yán)玉若;;交互式遺傳算法基于用戶(hù)認(rèn)知不確定性的定向變異[J];控制與決策;2010年01期

2 范青武;王普;高學(xué)金;;一種基于有向交叉的遺傳算法[J];控制與決策;2009年04期

3 閆利軍;李宗斌;楊曉春;;基于混合優(yōu)化算法的遺傳算法參數(shù)設(shè)定研究[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2007年10期

4 陳根社，，陳新海;遺傳算法的研究與進(jìn)展[J];信息與控制;1994年04期

本文編號(hào)：1261920