供应链库存的模糊机会约束规划模型

研究了不确定环境下的供应链库存优化问题。考虑需求为模糊量,且可能在一定条件下不满足约束条件的决策前提,用三角模糊数表示需求,结合可能性理论中的可信性测度,建立了多品种联合补充的模糊机会约束规划模型,目标函数为最小化供应链订货成本和库存成本的期望值。用遗传算法对优化模型求解,以目标函数值作为染色体适应度,给出了编码方案及选择、交叉、变异算子。用数值实例进行了仿真计算,证明了模型和算法的有效性和性能,并给出了不同置信水平下的计算结果。     

基于鲁棒优化的供应链联合补货策略

供应链管理中的客户需求不确定性会导致需求信息偏差逐级放大的"牛鞭效应",但目前常用的供应链管理策略为供应商管理库存,没有考虑需求不确定的影响。为此,在单个供应商、多个零售商需求不确定的情况下,结合鲁棒优化法提出一种联合补货策略进行库存管理。构建一个非线性混合整数规划模型以计算两级供应链的总成本,通过总成本的变化来反映供应链系统的性能,采用鲁棒优化法求解供应链系统的最小总成本,并使用外部和内部两层迭代算法获得供应商和零售商的补货周期及补货数目。实验结果表明,与传统的供应链策略ERI和AR相比,该策略可有效降低供应链系统的总成本。     

模糊需求下的闭环供应链协调机制研究

研究一个由制造商和零售商在模糊需求环境下的两级闭环供应链的协调机制问题。将市场需求视为模糊变量,建立模糊截集理论下的集中决策模型和收益-费用共享契约模型,给出模型中的最优策略,并以三角形模糊变量为例,对模型进行优化。通过数值算例对模型中的参数进行求解,并对分析结论进行验证。研究结果表明,在模糊需求环境下的闭环供应链中,零售商的最优订购量在模糊需求中心点的左、右浮动,并随着零售价格的提高而增加,通过改变收益-费用系数可以实现供应链成员之间的完美协调。     

基于混合需求的供应链多级库存协同订货模型

针对供应链多级库存系统存在混合需求的情况,建立了基于混合需求的多级库存协同订货模型。该模型假设在供应链中只有最下游节点面临的需求是独立需求,而其他上游节点面临的需求都是与之相关的相关需求。由于相关需求是一种块状需求,其库存成本构成与独立需求明显不同。因此,通过对多级库存系统的库存成本构成进行重新分析,分别给出了需求确定时不允许缺货和允许缺货的协同订货模型。另外,还通过对安全库存的分析给出了需求不确定时的协同订货模型。最后,给出了模型求解的遗传算法,并进行了实例仿真分析,展示了这种协同订货模型在混合需求的供应链中的实用性。     

基于模糊理论的随机需求系统

需求量是供销系统成本优化中的重要指标.目前常见的研究方法是采用泊松分布来拟合.通过数据统计和分析,我们发现采用模糊三角去拟合随机需求量有更好的拟合度和科学性.采用模糊理论对随机需求进行了建模分析,设计了随机需求系统的算法并最终对其进行了实现.     

基于深度学习的集群式供应链应急物资需求预测研究

在突发事件和大数据情景下,建立基于数据流模糊C均值聚类算法的集群式供应链应急物资需求重要度决策算法,有助于辨识集群式供应链子系统应急物资需求的重要程度。针对集群式供应链中各子供应链之间的耦合特性和预测指标的快速变化数据流特征,提出基于长短期记忆网络的集群式供应链应急物资需求动态预测算法,提取集群式供应链多个子系统应急物资需求参数的时序特征,动态地、分布地对互联大系统的应急物资需求不确定性进行系统辨识估计。仿真实验结果表明了基于长短期记忆网络的集群式供应链互联大系统应急物资需求动态预测算法的可行性和精确性。     

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。     

模糊网络计划工期成本优化方法

工程项目管理中项目工期的确定包括许多不确定因素,传统的网络计划方法不能解决此类不确定问题,基于模糊集合理论对工程项目工期的不确定性进行了分析论证,将三角模糊数引入到项目工期分析中,给出了工期的隶属度函数。建立一个基于遗传算法的工期一成本综合模糊优化模型,将模糊理论和遗传算法结合起来,提出一种模糊网络计划的工期一成本问题的优化方法。实验结果表明,该方法对模糊网络计划的工期一成本的优化有一定的灵活性和适应性。     

模糊需求的多周期可靠性绿色选址-路径问题

选址-路径问题作为供应链管理中的重要问题已经得到大量关注。针对模糊需求下的可靠性绿色选址-路径问题,建立多周期的模糊机会约束优化模型,在满足运输线路可靠性、设施能力和车辆能力模糊机会约束条件下最小化物流及燃油消耗成本。为了对模型进行求解,设计一种混合遗传算法（HGA）。为了验证所提出算法的性能和模型的合理性,进行了不同规模的仿真实验,结果表明了算法的有效性和模型的合理性。最后通过数值实验分析了置信水平和可靠性水平对最终解的影响。     

基于随机需求的区域血液供应系统优化

从供应链一体化的角度对区域血液供应网络建模。采用多目标规划的方法,将血液采集风险成本、系统运作成本、供给过多与过少的惩罚成本最小作为目标,考虑血液报废量与时间成正比的特性,将过期报废血液处理费用考虑在内,建立了随机需求的四种血型的区域供需网络均衡模型。通过证明所建模型是凸的,进一步导出了血液供需网络平衡的变分不等式。运用修改的拟牛顿法,求得了随机需求下血液供应链供需平衡的解。最后,通过成都某区供血系统进一步验证了模型的适用性。