基于多层分解法和遗传算法的动态智能补货模型

为提高协同补货的高效性和智能性,运用多层分解法模型,建立了基于多智能体的分销链协同补货模型.在借鉴前人库存成本优化理论的基础上,以需求预测更新、惩罚或激励机制为前提,给出了基于传统规划理论的动态补货Agent和基于不同权重的协同补货Agent.案例分析了以补货量为变量的分销链两层公司广日j的补货期望成本优化问题,并运用遗传算法进行模拟,验证了动态补货Agent中的随机需求变化和协同补货Agent中的权重变化对分销链补货量和补货成本的动态影响.该模型和仿真结果表明,基于多智能体的动态协同补货模型具有动态性、交瓦性和智能性的特性,是有效可行的.     

航空发动机振动趋势预测的过程神经网络法

提出一种基于过程神经网络思想的航空发动机振动趋势预测方法.利用过程神经网络具有输出函数对输入函数在时间上的聚合效应和非线性映射能力,预测方法的网络结构选择为9个输入节点,第2层和第3层各有9个隐层节点,1个输出节点,参数外推预测,将选取的振动历史数据分为学习样本和检测样本两组,学习样本用于网络训练,检测样本用于检验预测模型的精度.在相同条件下,与传统人工神经网络进行趋势预测比较,提高了网络训练速度,降低了预测误差.将所提出的预测方法应用到某型航空发动机的振动趋势预测中,预测结果与实际值的误差符合要求.     

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。     

Internet下双渠道闭环供应链动态模型及其预测控制EI北大核心CSCD

针对Internet下既包含电子商务网络渠道和传统分销渠道的双源渠道正向物流,又包含退货、再制造的双渠道逆向物流,建立了闭环供应链网络动态模型;给出模型预测控制方法的一般步骤,以及系统牛鞭效应、正向牛鞭效应和再制造牛鞭效应的l2范数量化方法;通过仿真讨论了模型预测控制方法对系统生产、订货和库存波动的平滑作用,对于3种牛鞭效应的抑制效果,进一步讨论了渠道偏好对系统牛鞭效应的影响。所提算法的本质是通过滚动优化和滚动实施不断适时调整订货量、生产量等控制变量,使系统在稳定的前提下得到良好的动态性能,从而抑制牛鞭效应。     

Internet下双渠道闭环供应链动态模型及其预测控制

针对Internet下既包含电子商务网络渠道和传统分销渠道的双源渠道正向物流,又包含退货、再制造的双渠道逆向物流,建立了闭环供应链网络动态模型;给出模型预测控制方法的一般步骤,以及系统牛鞭效应、正向牛鞭效应和再制造牛鞭效应的l2范数量化方法;通过仿真讨论了模型预测控制方法对系统生产、订货和库存波动的平滑作用,对于3种牛鞭效应的抑制效果,进一步讨论了渠道偏好对系统牛鞭效应的影响。所提算法的本质是通过滚动优化和滚动实施不断适时调整订货量、生产量等控制变量,使系统在稳定的前提下得到良好的动态性能,从而抑制牛鞭效应。     

弹性需求条件下具有库存损耗的经济订货批量模型

为了寻求零售商面临数量折扣时的最优订货策略,在库存损耗,以及库存与时间相关的基础上,研究了弹性需求条件下考虑数量折扣的易变质物品经济订货批量问题.折扣前零售商按照常规订货,需求率与时间呈线性关系;折扣后订货量超过常规订货量.为了保证在一个周期内产品完全售出,提出了需求率是时间和库存的函数关系.根据这两种情况,分别建立了经济订货批量模型,运用最优性原理证明了最优解的存在,同时进行了仿真寻优计算,并分析了相关参数的灵敏度.最后,通过对两种模型的比较,得出了零售商可以选择合适的订货策略的结论.     

基于斯坦克尔伯格博弈的订货提前期决策研究

研究了供应链中供应商和零售商两级间的订货提前期决策问题.考虑现实中常见而研究较少的供应商决定交货时间和零售商决定订货量的订货过程,在提前期管理成本由上下游分担的条件下,建立了基于斯坦克尔伯格博弈的订货提前期模型,对比分析了供应商先动和零售商先动情形下的提前期和订货批量决策,说明了先行公布提前期对降低供应商成本和缩短供应链中的提前期是有利的.最后,通过算例对模型和结论进行了验证.     

基于S-M法的时变需求库存控制方法

西尔弗-米尔启发式算法(S-M法)是常用的库存控制方法,被用于解决时变需求下的库存控制问题.首先,介绍了S-M法的应用条件与计算原理,并设计了相应的MATLAB程序,用于计算面向时变需求的企业订货时间和订货量;其次,根据某公司在过去的需求数据,利用灰色预测法得出该公司将来的需求数据;最后,通过对预测得到的数据进行算例分析来验证提出方法的正确性和有效性,并进行了敏感性测试.     

面向半导体生产线基于MAS模糊协同的成品率预测方法

针对传统成品率预测模型中需要大量缺陷信息且极少考虑范围预测的情况,借鉴多智能体思想,研究了一种模糊聚合与支持向量回归相融合的方法,对成品率进行预测。在逐步缩减预测范围的同时,多智能体协同调整学习速率等参数,根据确定好的参数构建多个模糊成品率学习模型;利用模糊规则对多个学习模型的预测结果进行聚合,以提高预测准确性;利用支持向量回归将聚合结果去模糊化,得到最终的成品率预测值。仿真实验表明,该方法预测过程较简便,预测范围更精确,具有可行性。     

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。     

The demand driven chain [product configurator]

The configurator is a family of software systems that typically provides the customer with an interface to show the product range, enables customer-driven product configuration and may allow the ordering of configured product. In this paper, the author explains how a product configurator can help with demand management. A configurator can be an important driver for change in the supply chain infrastructure because it contains key information on customer preferences. It can also provide important data source - data can be mined from it on customer ordering behaviour, which may inform future strategy and be used for forecasting and supply chain management.     

A two-stage supply chain with order cost reduction and credit period incentives for deteriorating items

In the proposed model, we consider the scenario of a supply chain with a single vendor and a single buyer for a single product, taking into consideration the effect of deterioration and credit period incentives. We also consider the situation in which the vendor and the buyer decide upon an investment in ordering cost reduction and coordinate their inventory policies to minimize their joint average annual cost. We study and analyze the benefits of order cost reduction and credit period incentives in a coordinated supply chain. The numerical examples with an exponential ordering cost function are used to evaluate the benefit of the proposed coordinated strategy.     

A Simulation Study of Dynamic Order-up-to Policies in a Supply Chain with Non-Stationary Customer Demand and Information Sharing

This study deals with the development of heuristic settings for dynamic order-up-to levels at different installations in a supply chain with non-stationary customer demand, in order to minimize the sum of inventory, shortage and transport costs. Balance equations are developed to capture the dynamics of supply chain. Mathematical expressions are derived to determine the dynamic order-up-to levels as a function of forecasted demand, forecasted replenishment leadtime and safety factor. Towards this attempt, different heuristic settings with respect to the safety factor are first proposed. Next, three levels of information sharing among the members of the supply chain are considered to study the impact of information sharing on the total cost. Finally, the use of a forecasting technique for predicting the replenishment leadtime is considered. A supply chain is simulated to evaluate the proposed dynamic order-up-to policies based on various heuristic settings. It is found that the use of forecast of replenishment leadtime and customer demand information sharing, and the proposed safety-stock heuristic settings in the determination of dynamic order-up-to levels, significantly reduce the sum of discounted inventory, shortage and transport costs of the supply chain.     

需求提前期分布对供应链牛鞭效应的影响分析

为研究需求提前期在节点企业之间的不同分布对供应链牛鞭效应的影响,构建了基于时间序列自适应过滤预测和指数平滑预测方法所得出的多节点企业供应链条件下牛鞭效应的一般数学模型,并据此模型从理论和实证两方面进行了说明,所得结论为企业通过合理计划需求提前期和实现供应链网络重构来减小供应链牛鞭效应提供了参考.     

基于资源投入的供应链协调分析

为使供应链在市场需求变化后能够达到协调,提出了批发价结合资源投入补贴契约模型。在市场需求变化前能够协调供应链的契约,而在市场需求增加后,即使对契约参数作调整或者重新设计契约也可能无法使供应链达到协调状态。这时供应链协调时的订货量超出了供应商的生产能力,供应链的协调问题就不再是契约设计问题,而主要是供应链企业的资源投入问题。在这种情况下,可通过改变节点企业的资源投入,以消除供应链中的资源瓶颈,并结合契约设计来实现供应链的协调。分析了最优资源投入量及相应的最优契约参数。最后,通过数值例子对模型进行了应用分析。     

基于三前馈APIOBPCS的供应链弹性与运作成本评估

为兼顾供应链系统的弹性和运作成本,提出三前馈自动渠道的、基于库存和定购的生产控制系统(Triple feed-forward automatic pipeline, inventory and order-based production control system, TFF-APIOBPCS)。在自动渠道的、基于库存和定购的生产控制系统模型中,增加一阶微分前馈环节,以部分抵消需求波动对库存的影响。在零稳态误差情况下针对生产控制系统的不同极点分布,分析一阶微分前馈环节的参数与供应链弹性的关系。综合考虑库存成本及生产调节成本,构造供应链系统的运作成本模型。通过阶跃需求、随机需求下的供应链系统仿真,评估一阶前馈环节参数对供应链弹性及运作成本的影响,验证三前馈自动渠道的、基于库存和定购的生产控制系统的有效性。结果表明,针对不同波动程度的需求,合理设置一阶微分前馈环节的参数,可以获得弹性与运作成本的良好均衡。     

Evaluation of supply chain structures using a delayed product differentiation process

In this paper, we consider a two-level supply chain consisting of a retailer and n “non-identical” customers. The retailer orders different perishable products in response to the demands of the customers. The unsatisfied demand at a retailer is partially backlogged with a time-proportional backlogging rate. We formulate models for a postponement system and an independent system to minimize the total average cost function per unit time for ordering and keeping n “non-instantaneous deteriorating items.” An algorithm is given to derive the optimal solutions of the proposed models. The impact of the deterioration rate on the inventory replenishment policies is studied with the help of both theoretical and numerical results.     

考虑需求信息更新的易逝品的订货策略

易逝品供应链管理的一个核心问题是，零售商如何根据制造商提供的订货条件进行合理订货。研究了考虑顾客需求信息更新的易逝品的零售商订货策略，制造商通过为零售商提供两次订货机会，以实现制造商和零售商的共赢。通过对开始时刻和顾客需求信息更新后的系统进行建模和讨论，得到了在两次订货条件下零售商应该采取的最优的订货与调整策略。