遗传优化算法在多级联合库存优化求解中的应用

对多级联合库存系统建立了数学模型，并采用一种变适应度函数的遗传算法进行求解，通过算法寻优，最终获得模型的满意解。算法对库存级数有很好的伸缩性，库存级数的增加不会导致算法的复杂度增加。试验结果证明了该方法求解多级库存优化问题的可行性。     

跨链间同级库存协作下集群式供应链协调分析

在跨链间同级库存协作机制下,采用收益共享契约研究了多链式集群供应链系统的协调问题。建立了零售商跨链间库存协作机制下的集群式供应链系统分散决策模型、集中决策模型以及收益共享契约模型,并给出各模型下的最优策略。通过数值仿真对模型中的参数进行求解,并对结果进行了分析和验证。研究结果表明,在跨链间同级库存协作机制下,"双重边际化"效应依然存在于集群式供应链系统内,但收益共享契约的引入可以有效提高系统内各成员的利润,并实现集群式供应链系统的整体协调;同时收益分配系数的取值范围与需求不确定性和跨链间同级库存协作成员数量分别存在逆相关性和正相关性,而收益共享契约引入的必要性与二者均存在正相关性。     

基于年龄更换策略的多-单维修备件库存控制优化

针对多-单维修备件库存控制系统,建立了结合年龄更换策略的维修备件库存控制数学模型,提出了迭代求解算法.系统仿真验证了模型及算法的有效性,结果表明预防性更换周期影响着供应仓库选择和总成本,扩建库存控制参数受额定存储能力限制的仓库和降低单件储存费用可以有效降低系统成本.     

基于年龄更换策略的多-单维修备件库存控制优化

针对多-单维修备件库存控制系统,建立了结合年龄更换策略的维修备件库存控制数学模型,提出了迭代求解算法。系统仿真验证了模型及算法的有效性,结果表明预防性更换周期影响着供应仓库选择和总成本,扩建库存控制参数受额定存储能力限制的仓库和降低单件储存费用可以有效降低系统成本。     

基于文化基因算法的多供应商多零售商VMI问题研究

针对多供应商-多零售商-单个中心仓库供应链背景下的供应商管理库存问题,考虑供应商、零售商以及中心仓库的订货量和订货频次的约束,构建了供应商管理库存问题总库存成本的数学模型;针对上述模型,采用文化基因算法进行求解,以总的库存成本最低为目标来求解供应商、零售商及中心仓库每年的订货频次和订货量。该算法将个体表示为VMI问题的解,建立问题和算法的映射关系;在全局搜索过程中,采用基于位置的交叉方式吸收最优个体的优秀基因;在局部搜索过程中,采用基于位置的变异方式产生一定规模的邻域基因个体。采用正交试验对算法的重要参数进行了优化配置,通过实例验证了算法的有效性。     

随机需求下二级供应链库存控制研究

针对企业传统库存局部优化存在的不足,以一个分销中心与多个零售商组成的二级供应链为对象建立系统库存成本优化模型。市场需求服从正态分布,综合考虑安全因子与服务水平,以订货成本、库存持有成本和缺货成本为系统库存成本,求解总成本最低的优化方案。最后,通过实例验证表明分销中心与零售商合作时库存总成本比不合作时明显降低。     

基于METRIC的民机初始备件数量确定及配置模型

针对航空公司备件保障中如何以合理备件费用最大化机队可用度问题,根据维修组织结构及备件送修过程在建模过程中的影响,建立了基于METRIC(multi-echelon technology for recoverable item control)理论的多级库存优化模型。首先,分析了两级库存系统中备件的状态转移流程;其次,根据波音模型的求解过程,对比给出多级库存模型;再次,以备件短缺总量为目标、费用为约束,利用边际分析法进行多级库存优化求解;最后,以某航空公司购买的波音737-800的初始备件为对象,运用METRIC理论对其数量进行优化,并分别以相同费用或相同的总短缺量为条件进行对比,结果证明了METRIC模型的优越性。     

基于网格自适应直接搜索和仿真的串行供应链控制策略优化

针对存在多类随机需求及允许订单拆分的多级串行供应链系统,对包括生产策略和配给策略的控制策略进行研究,建立了基于(R,T)库存策略的控制策略优化模型。鉴于求解的复杂性,提出一种基于网格自适应直接搜索与仿真的集成求解方法。集成求解方法中,利用Arena构建的串行供应链系统进行离散事件仿真并返回系统绩效指标;使用MATLAB实现的网络自适应直接搜索,对控制策略优化模型进行优化求解。实验结果表明,与遗传算法相比,所提集成求解方法能有效优化串行供应链系统的控制策略、降低平均总成本,从而验证了该方法的有效性。     

库存路径调度问题的随机次梯度拉格朗日算法

为有效提高库存路径问题在供应链中的配送效益,建立了以最小化库存成本、运输成本和缺货损失成本为目标的库存路径规划模型,并针对此模型设计了一种随机次梯度拉格朗日松弛算法。在算法求解过程中,每次迭代采用随机因子调节次梯度来获得更好的拉格朗日乘子更新方向,以加快求解速度。最后通过算例表明：与传统次梯度算法和智能优化算法相比,所提算法能够在较短时间内得到较好的下界值和对偶间隙,随着数据规模的增大,其优越性越好。     

可拆分ATO系统的最优、渐进最优和次优库存控制策略

求解面向订单装配(ATO)系统最优库存控制策略是库存控制领域内的重要问题,因为结构的复杂性,目前只在一些很特殊的情形下有明确的结论.针对一类范围广泛的ATO系统,求解其在不同条件下的最优和渐进最优库存控制策略,并将思路推广到具有一般物料清单结构的ATO系统中.以在ATO系统库存控制研究中比较常用的W型和M型系统为例进行...