三角模糊AHP在供应商选择中的应用

基于AHP算法和三角模糊算法解决了供应商的选择问题，开发了供应商评估程序，以实例证明了本算法能有效确定最佳的供应商。     

供应商网络结构特征多维层次聚集算法

针对传统算法在进行供应商网络结构特征分析时出现的聚集效果较差的问题,提出了供应商网络结构特征多维层次聚集算法.利用Spark框架对供应商网络中部分事实编码进行缓存处理;通过联机分析对编码结果进行转换,采用多维层次聚集算法实现对供应商网络结构特征的多维层次聚集处理.通过对比实验结果证明,该算法能够有效提高聚集效果,且其对供应商网络中无效节点的判断能力较好,能够有效实现对供应商网络结构特征的聚集处理.     

在线逆向拍卖供应商投标决策支持模型

为了解决基于分包算法的在线逆向组合多属性拍卖中供应商决策支持问题,通过对供应商投标行为的分析,以供应商收益最大化为目标,提出了基于计量经济学分包算法的分包确定模型以及供应商投标策略模型.通过算例演示表明,该方法可以有效地提高供应商的收益、降低拍卖过程中信息不对称所带来的负面影响.     

改进粒子群算法在供应链库存控制中的应用

针对季节性产品,设计了拥有多个供应商和零售商的二级供应链网络,其中,每个供应商都有对应的仓库且库存量是有限的.供应商和零售商的位置是已知的,零售商从供应商处购买不同的产品拥有相应的折扣.把零售商与供应商的距离设为欧氏距离.寻找最优的供应商,使库存总成本包括运输成本,库存持有成本和采购成本最小化.通过改进的粒子群优化算法和遗传算法分别对算例进行求解.最后对结果对比分析,证明了改进粒子群算法与遗传算法相比具有更好的效果.     

两阶段反向组合多属性拍卖分包算法

针对反向拍卖中根据物品部件分解情况"分包"的方式不能保证包内"高相似性"与供应商之间"高竞争性"的问题,采用"先分包、后拆包"的两阶段反向组合多属性拍卖分包算法以降低胜者确定问题算法复杂度,"分包"阶段保证了包内物品的相似度,"拆包"阶段保证了供应商之间的竞争性.在求解胜者确定问题时,可利用在供应商投标后通过该算法生成的"分包"对投标进行约减以降低算法复杂度,并能有效降低主观性对分包质量的影响,从而降低采购成本.该算法为反向组合多属性拍卖WDP问题的解决提出了新的思路.     

物资采购供应商管理系统评价模型

讨论了供应商评价模型的建立,对物资采购环节进行控制,从而选择合适的产品供应商,并对所采用的算法进行了阐述,以价格评价为例进行说明。     

多供应商的动态批量问题研究

为了研究零售商面向多个供应商订购一种产品时,如何根据各供应商给出的不同供应价格做出最优订购决策,根据成本优化理论,以订购成本和存储成本构成的总成本为目标函数,以订购时间和订购量为决策变量,构建了整数规划数学模型.分析了问题最优订购策略满足的性质,给出了动态规划递推公式.在递推公式的基础上设计了求解算法.根据计算复杂性理论,分析了算法的计算复杂性,证明了算法是多项式时间的.通过数值试验,进一步证明了算法可以在有效时间内帮助零售商优化成本、制定最优采购决策.     

基于遗传算法的数量折扣订货模型求解

在供应链管理中,针对供应商给出的数量折扣优惠,订货商采用合适的订货策略可以提高自己的利润.本文针对多供应商条件下具有数量折扣的订货模型,给出了基于遗传算法的求解方法,并加以实例说明.利用该算法可以确定多供应商条件下,订货商的订货量在各供应商之间的分配及经济订货批量,并使得订货商的总成本接近最小.     

基于蚁群算法的云计算联盟资源调度

针对目前云计算联盟的架构和单云环境下资源调度的研究缺少对云计算联盟下的资源调度问题的研究情况,建立了由云用户、云服务供应商和云联盟协调器组成的云计算联盟资源调度模型,为达到云供应商利益最大化,设计了任务-虚拟机-数据中心的调度算法,利用蚁群算法进行模型求解,并通过Cloudsim仿真软件证实了该算法的合理性,验证了供应商资源的数据中心负载率在60％～80％之间时达到均衡,并可获得最大利益。     

电子制造供应链采购任务分配

为了能在多供应商之间分配采购任务使双方整体效益达到最优,结合电子制造业典型特点和多供应商环境下电子元器件采购特征,提出了4种不同类型的供应商协作模式：连续补给型、一般协作型、订货供给型和紧密协作型.主要针对一般协作型、订货供给型和紧密协作型3种类型供应商,采用两种不同的任务分配策略：成本优先控制策略和交货期优先控制策略,分别建立电子制造供应链采购任务分配模型,同时考虑产品总的采购成本,基于两种分配策略构造了采购任务分配算法.通过计算一个实例来验证采购任务分配模型和说明该算法是如何求解问题的,结果表明,准时交货率得到最大保证,而成本得到有效降低.