基于Prim-DMGA算法的闭环供应链网络鲁棒优化研究

针对不确定环境下的闭环供应链网络优化问题,在需求不确定及设施中断风险的条件下,基于鲁棒对等优化方法建立了一种以闭环供应链网络总成本最小为目标的鲁棒优化模型,以解决供应链网络中的不确定性问题,并提出了Prim-DMGA。首先基于Prim算法得到高质量的初始种群,其次让路径规划方案和设施选址方案在两层自适应GA的不断反馈中达到最优。实验结果表明,Prim-DMGA得到的目标函数值优于单层Prim-MGA与传统GA,且在求解大规模算例时,求解结果优于CPLEX软件。研究结论表明,Prim-DMGA能以较少的计算时间获得质量更优的解,鲁棒优化模型可以有效减少不确定因素带来的不利影响,提高闭环供应链网络的鲁棒性能。     

电网中断下基于DWOA的生鲜产品闭环供应链网络多目标模糊优化设计

针对生鲜产品供应链网络设计问题,建立了一种电网中断下的闭环生鲜供应链网络多目标模糊优化设计模型,以此解决供应链网络设计中的不确定性问题.首先,针对电网中断下生鲜产品闭环供应链网络结构设计,建立目标为成本最小、碳排放最少、中断时间最短的优化函数,采用Me测度和三角模糊数对该模型进行处理,将多目标问题转换为单目标问题;其次,在原有鲸鱼算法的基础上,引入差分算法的交叉和变异理念,增强其搜索能力,改善其局限性,得到改进差分鲸鱼优化算法(DWOA),并采用此方法对处理后的模型求解;最后,通过数值实例和敏感性分析表明,提出的算法和模型在处理生鲜产品供应链网络优化设计方面具有较强的求解能力,且计算时间较短.     

基于再制造的闭环供应链动态模型及其鲁棒H∞控制

研究基于再制造的闭环供应链运作问题，建立了具有再制造、废弃时滞和需求不确定性的闭环供应链动态模型．分析了闭环供应链的鲁棒运作，给出了针对再制造闭环供应链动态模型的鲁棒H∞控制策略和线性矩阵不等式算法，鲁棒H∞控制策略能够抑制闭环供应链运作过程中的不确定性影响，使闭环供应链系统运作达到理想总成本．最后通过仿真计算验证了所提出方法的有效性．     

低碳环境下闭环供应链网络设计多目标鲁棒模糊优化问题

针对低碳环境下多级闭环供应链网络设计的战略定位和配置问题,综合考虑网络参数的模糊性以及多产品流,以供应链网络的总成本和总碳排放最小为目标,建立多目标鲁棒模糊优化模型.该模型将机会约束的最低置信水平作为决策变量,实现目标函数期望值、最优鲁棒性和可行鲁棒性之间的有效平衡.最后,设计一种基于必要性测度的交互式$\varepsilon$约束模糊求解方法,并通过算例验证所提模型和算法的有效性和可行性.     

基于改进鲸鱼优化算法的血液供应链网络多目标鲁棒优化设计

为解决血液供应链网络设计中的不确定性问题,建立了一种血液供应链网络多目标鲁棒优化设计模型。首先,针对带有5个节点的血液供应链网络,建立考虑安全库存的、目标为成本最小、存储时间最短的优化函数,并采用ε约束、Pareto最优和鲁棒优化方法对已建模型进行处理,将多目标问题转化为单目标鲁棒问题;其次,对原有鲸鱼优化算法（WOA）进行改进,引入差分算法的交叉和变异理念,增强了搜索能力并改善了局限性,从而得到差分鲸鱼优化算法（DWOA）,并采用此算法对处理后的模型求解。通过数值实例,验证当测试问题相同时,优化模型在需求短缺方面比确定模型的短缺量平均少76%。因此,所提优化模型在应对需求短缺时更具优势;通过仿真对比分析图像,得出DWOA相比WOA、粒子群优化（PSO）算法和遗传算法（GA）中断时间更短并且成本更低。     

不确定经济环境下基于EVA的鲁棒供应链网络设计模型

针对由制造商、仓库、分销中心和客户组成的四级供应链网络设计问题,考虑以产品需求、短期利率、长期 利率、无风险利率、预期市场回报、证券承销费用和市场流动性等因素描述的经济环境不确定性,建立以供应链 经济增加值绩效为目标,网络设计、物流和财务运作为约束条件,设施选择、连接路径等为网络要素,生产、运输等物 流量和负债、保理、应收账款等财务项为决策变量的多产品、多周期供应链网络鲁棒设计模型.数值结果表明,基于 经济增加值的鲁棒供应链网络能够有效应对经济不确定性的影响.特别地,与传统随机优化方法相比,鲁棒优化能够确保供应链网络具有更好的鲁棒性和财务状况.     

逆向物流流量不确定闭环供应链鲁棒运作策略设计

考虑一类同时具有再分销、再制造和再利用的闭环供应链在逆向物流流量不确定环境下的运作问题.采用具有已知概率的离散情景描述逆向物流流量的不确定性,利用基于情景分析的鲁棒线性优化方法建立该闭环供应链的多目标运作模型.设计了一个数值算例,其结果验证了运作策略的鲁棒性.在该算例基础上,分析了逆向物流流量的大小对闭环供应链系统运作性能的影响.     

可持续闭环供应链网络设计的多目标模糊规划问题

为解决不确定条件下可持续闭环供应链网络设计的问题,以成本和环境影响最小、社会影响最大为目标,建立带有模糊参数的多目标闭环供应链网络规划模型.首先采用Me测度处理相关模糊目标和参数,并运用加权增广Epsilon-约束方法解决多目标问题,在此基础上设计一种基于[0, 1]随机数的双层编码遗传鲸鱼(GA–WOA)混合算法进行求解,然后构造多个不同规模算例,将混合算法求解结果与CPLEX、遗传算法的求解结果进行对比,结果证明该编码方式和混合算法具有合理性.最后针对模型的多个参数变化进行分析,以验证所建模型的可行性.     

逆向物流流量不确定闭环供应链鲁棒运作策略设计

考虑一类同时具有再分销,再制造和再利用的闭环供应链在逆向物流流量不确定环境下的运作问题.采用具有已知概率的离散情景描述逆向物流流量的不确定性,利用基于情景分析的鲁棒线性优化方法建立该闭环供应链的多目标运作模型.设计了一个数值算例,其结果验证了运作策略的鲁棒性.在该算例基础上,分析了逆向物流流量的大小对闭环供应链系统运作性能的影响.

     

可持续闭环供应链网络的多目标优化研究

针对可持续的闭环5供应链网络优化问题,考虑柔性供应策略、设施改造对网络优化的影响,并以经济成本最小、碳排放量最低、社会效益最大为优化目标,构建了多目标的多情景-模糊优化模型。针对模型中的不确定参数,用三角模糊数与多情景优化的方法处理其模糊性和随机性,然后根据不同的分析角度,分别用线性加权法和NSGA-[Ⅱ]算法对模型进行求解,基于算例的求解结果,对目标权重的灵敏度、模型的稳健性以及目标间的冲突性进行了分析。证明了考虑柔性供应策略和设施改造问题的必要性;给出了闭环供应链网络设计的决策建议。     

Multiobjective fuzzy mathematical model for a financially constrained closed-loop supply chain with labor employment

This paper addresses the multiobjective, multiproducts and multiperiod closed-loop supply chain network design with uncertain parameters, whose aim is to incorporate the financial flow as the cash flow and debts' constraints and labor employment under fuzzy uncertainty. The objectives of the proposed mathematical model are to maximize the increase in cash flow, maximize the total created jobs in the supply chain, and maximize the reliability of consumed raw materials. To encounter the fuzzy uncertainty in this model, a possibilistic programming approach is used. To solve large-sized problems, the multiobjective simulated annealing algorithm, multiobjective gray wolf optimization, and multiobjective invasive weed optimization are proposed and developed. The numerical results demonstrate that these algorithms solve the problems within about 1% of the required solving time for the augmented ε-constraint and have similar performance and even better in some cases. The multiobjective simulated annealing algorithm with a weak performance takes less time than the other two algorithms. The multiobjective gray wolf optimization and multiobjective invasive weed optimization algorithms are superior based on the multiobjective performance indices.     

An interactive possibilistic programming approach for a multi-objective closed-loop supply chain network under uncertainty

In this article, we first propose a closed-loop supply chain network design that integrates network design decisions in both forward and reverse supply chain networks into a unified structure as well as incorporates the tactical decisions with strategic ones (e.g., facility location and supplier selection) at each period. To do so, various conflicting objectives and constraints are simultaneously taken into account in the presence of some uncertain parameters, such as cost coefficients and customer demands. Then, we propose a novel interactive possibilistic approach based on the well-known STEP method to solve the multi-objective mixed-integer linear programming model. To validate the presented model and solution method, a numerical test is accomplished through the application of the proposed possibilistic-STEM algorithm. The computational results demonstrate suitability of the presented model and solution method.     

具有风险规避型零售商的闭环供应链网络均衡分析

在随机需求条件下研究了由多个相互竞争的供应商、制造商、零售商和消费市场组成,且零售商具有风险规避特性的再制造闭环供应链网络均衡问题.通过对不同决策层级最优化行为的分析,分别得到各层级和整个供应链网络实现均衡的条件,并建立相关的变分不等式模型.运用拟牛顿算法对变分不等式进行求解,通过仿真分析了随机再制造率和零售商的风险规避程度对网络成员最优行为和闭环供应链网络均衡的影响.     

融合阶段满意度的动态供应链产销协同优化

将产品阶段满意度作为决策变量引入到供应链网络优化模型,针对易逝性电子产品生命周期阶段需求特征差异性引起的生产模式的不同,考虑阶段满意度的动态性,构建以单一产品整个生命周期内盈利最大化为目标函数的0-1混合整数优化模型;利用Lingo9.0软件设计算法程序求解。运用模型进行了实证分析,结果表明了该模型的合理性及有效性。     

考虑生活垃圾可利用率的闭环供应链差别定价决策

基于可回收垃圾的可利用程度与消费者对其再制品的偏好性不同的实际情况,建立闭环供应链的差别定价模型,从而分析闭环供应链总利润随废品可利用率和消费者偏好的变化规律。结果发现,当再制品和残值单位总价值大于新产品的单位成本价格偏好时,总利润随着消费者偏好系数的增大而增大。但在分散决策情形下,会造成各企业节点之间效率的流失。据此,提出以集中决策下的均衡结果作为标准,建立了一种协调契约收益共享机制。最后通过算例分析,得到收益共享比例的具体取值范围,实现了供应链中各节点之间的有效协调。