基于双层规划的供应商选择模型及求解分析

从降低整车厂采购费用和提高零部件供应商服务质量两个效益背反的因素出发,利用双层规划的博弈特点建立模型对汽车零部件供应商选择问题进行定量分析,其中上层规划以整车厂采购总费用最小为目标,下层规划以供应商的服务质量最大为目标,引入“综合表现度”的概念,运用ANP（网络层次分析法）法计算影响因素的权重,并乘以供应商各影响因素的取值,从而确定了供应商的综合表现度。最后,结合模型的特点设计了遗传算法,并应用实例验证了模型和算法的有效性,为汽车零部件供应商的选择提供有益的参考。     

基于熵的第三方物流供应商选择评估模型

应用模糊聚类算法和熵权多目标决策法建立评估模型,以实现物流服务供应商选择的优中选优。其中,模糊聚类法对所有可供选择的供应商进行聚类分析,确定各物流服务供应商优势或特点,以获得满足客户物流服务需求的供应商类作为备选供应商;应用熵权多目标决策法计算备选供应商与理想点的距离及贴近度,并按量化的计算结果对备选供应商进行优先权排序,从而为企业选择第三方物流供应商提供可参考的模型和理论依据。     

供应商选择的双层规划模型及求解分析

为了促使供应商在降低产品成本的同时,提高服务质量,提出了利用双层规划建立供应商选择模型。上层规划以制造企业的采购费用最小为目标,下层以选择的供应商的服务质量最大为目标。其中,下层规划中供应商的服务质量用综合评价得分体现先计算出各影响因素的权重,乘以标准判断矩阵得出各供应商的综合得分。最后,结合模型特点设计了双层迭代的算法,并结合实例验证了模型和算法的有效性。     

物流服务供应商选择的双层规划模型及云遗传算法*

在物流服务供应链体系下,针对功能型物流服务供应商的选择问题,提出了使用双层规划模型分析方法。上层规划以集成物流服务供应商的外包业务成本最低为目标,下层规划以客户服务满意度最大为目标。其中,在下层规划中提出客户服务满意度指数模型,并借助熵权法对模型中的各外显指标进行赋权,进而得出客户服务满意度指数。最后,结合模型特点设计了云自适应遗传算法,并借助算例验证了模型和算法的有效性。     

集成化服务供应链的物流服务商选择研究

在分析集成化服务供应链的基础上,从客户满意度、服务质量、服务成本、企业资质、协同能力和绿色竞争力六个方面,构建了比较全面客观的物流服务供应商评价指标体系。通过熵权计算出物流服务供应商权值向量和专家打分计算出各个二级指标的权重,构建定性和定量相结合的供应商评价模型,通过综合评价计算出各个物流服务供应商的评价总权值。最后,结合案例说明,建立的服务供应商评价指标体系和综合评价模型能够比较全面地评价供应商,为研究物流供应商选择提供有益参考价值。     

基于双层规划的多供应商物料配送期量优化

为有效解决多供应商单制造商构成的二级供应链中供应商配送批量不经济、配送时间无序导致物流成本高和卸货拥堵等问题,建立多供应商配送期量的双层规划模型.上层模型从库存与配送联合优化视角,考虑供应商配送批量经济性,以供应链物流总成本最低为目标,确定最优配送批量;下层模型基于上层优化结果,考虑制造商生产时序性,以供应商时间惩罚成本最小化为目标,确定供应商配送时间序列.采用遗传算法和动态规划相结合的方法求解上下层模型,得到供应商最优配送期量标准.通过实例运用,验证了模型与算法的有效性及可行性.     

基于双层规划的多供应商物料配送期量优化

为有效解决多供应商单制造商构成的二级供应链中供应商配送批量不经济、配送时间无序导致物流成本高和卸货拥堵等问题,建立多供应商配送期量的双层规划模型.上层模型从库存与配送联合优化视角,考虑供应商配送批量经济性,以供应链物流总成本最低为目标,确定最优配送批量;下层模型基于上层优化结果,考虑制造商生产时序性,以供应商时间惩罚成本最小化为目标,确定供应商配送时间序列.采用遗传算法和动态规划相结合的方法求解上下层模型,得到供应商最优配送期量标准.通过实例运用,验证了模型与算法的有效性及可行性.     

模糊随机环境下考虑残次品处理的库存配送问题研究

针对考虑残次品的多生产商选择多商品多阶段库存配送问题,建立了一个基于动态规划的双层库存配送模型。高端物流服务集成商以整个供应链网络成本最小为目标制定采购决策;库存配送服务商以运营成本最小为目标,在集成商决策下制定库存和配送决策。设计了模糊随机环境下基于动态规划的双层全局-局部-邻域粒子群算法（Bi-DPGLNPSO）对模型进行求解。并通过算例验证模型和算法的有效性和合理性。通过参数测试和算法对比检验算法的优越性。     

考虑选择概率的内陆集装箱运输网络优化设计

针对西北内陆地区集装箱运输网络的优化与设计问题，在考虑外部客观经济因素的基础上，利用Huff引力模型及Topsis评价模型，将点对之间符合实际运输情况的因素量化为选择概率。建立基于选择概率，以物流成本、环境成本为目标的多目标优化模型，运用NSGAⅡ算法求解。结果表明，引入选择概率不仅使得该地区集装箱运输网络更集约化，而且只需较小的物流成本增长即可获得较大的环境效益。该方法为内陆集装箱运输网络的发展与规划提供理论参考。     

考虑动态服务能力的LSSC订单分配优化模型

物流服务供应商会根据集成商分配的不同订单价格而提供有差别的服务能力。构建新的两级物流服务供应链多目标订单分配模型,其目标函数为物流服务供应链中交易费用最小化、采购成本最小化、物流任务与供应商匹配程度最大化、总物流服务质量最大化、订单流失率以及因订单流失造成的赔付最小化的多目标订单分配优化模型。并设计一种遗传算法进行算例求解,验证模型和算法的有效性和可行性。     

预售策略下的快速时尚品物流分销网络双层规划模型

为解决预售策略下的快速时尚品物流分销网络的选址与分配问题,将最小化网络运作成本作为决策目标,构建了反映网络销售商与顾客决策行为的双层规划模型。模型充分考虑了决策双方的共同利益,并利用交互式模糊算法来确定中央仓库和第三方物流企业的选择、分配及服务方案。通过实例分析,既验证了算法的可行性,同时也表明了中央仓库的选址应尽量靠近需求点密集的区域,网络销售商应提供少量第三方物流服务企业供顾客选择。     

区域低碳物流运输网络双层优化研究

区域低碳物流网络优化是建立低碳物流系统的重要环节。引入低碳理念,考虑政府低碳线路规划与货主之间的博弈,上层区域物流网络的优化以碳排放、成本、时间最少化,下层货流运用改进的Logit路径选择分配,建立了基于低碳理念的区域物流运输网络双层优化模型。根据模型求解的复杂性,运用网络变形和遗传算法给出求解优化模型的方法和步骤。算例仿真计算结果表明,该模型与算法在区域物流运输网络低碳优化组合中是准确且可行的,有益于低碳物流网络构建。     

考虑多种运输方式的整车物流服务供应链订单分配问题

针对整车物流服务供应链的订单分配问题，提出了考虑多种运输方式的双层订单分配模型。首先，考虑到运输方式会影响运输成本、客户的准时送达要求等因素，建立以准时送达和最小化物流采购成本为目标的双层规划模型；其次，设计启发式算法（HA）确定各运输方式的任务量；然后，借助混合蛙跳算法（SFLA）求解各功能物流服务提供商间各运输方式的任务量分配；最后，通过不同规模的算例与遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）、蚁群算法（ACO）等进行求解对比。算例结果表明，与原有的成本438万元相比，所提模型得到显著优化的421万元，说明所构建模型的订单分配方案能够更有效解决整车物流的订单分配问题。实验对比表明，较传统智能算法（GA、PSO、ACO）的求解结果，两阶段的HA-SFLA算法能更快得出显著优化的结果，说明HA-SFLA算法能更好地求解考虑运输方式的双层订单分配规划模型。在满足客户送达时间要求的同时，考虑运输方式的双层订单分配模型及算法显著降低物流成本，促进物流集成商为获取更多利益而在订单分配阶段考虑运输方式。     

基于层次遗传算法的物流配送中心选址策略*

在考虑物流规划部门和客户双方利益的基础上,采用双层规划模型描述物流配送中心的选址问题。基于进化博弈与多目标优化的思想设计了层次遗传算法来求解该模型,通过两个遗传算法的交互迭代求解物流配送中心选址问题。最后通过算例验证了模型与算法的可行性。     

动态竞争环境下的物流配送中心双层规划模型

考虑服务水平、产品价格、沟通便利性和距离对客户效用的影响以及服务水平和产品价格之间的关系,建立动态竞争环境下,以企业为领导者、以竞争者为跟随者的物流配送中心双层规划模型,以带精英策略的快速非支配排序等遗传算法设计迭代求解算法并进行仿真分析.仿真结果表明,企业总利润和总销量所占比例分别为49.19%和55.66%,不仅有效平衡了产品价格和服务水平,而且以满意的利润获得了市场份额上更大的优势.