数量弹性契约下考虑采购折扣的供应商数量优化问题

针对企业所面临的供应中断风险和市场需求风险,以及考虑企业采购中涉及的采购折扣问题,通过引入数量弹性契约,以考察企业在选择供应商数量时的风险成本和采购成本,并分析了由交易成本、风险成本、采购成本构成的企业总成本与供应商数量的关系.在此基础上,建立数量弹性契约下考虑采购折扣的供应商数量优化模型,并对数量弹性契约应用于供应商数量优化问题时的可行性进行证明.最后,通过算例验证了其有效性,并探讨了弹性系数和折扣系数对最优供应商数量的影响.     

基于数量折扣的合作采购协调机制分析

针对成本参数和需求参数均不相同的异质买主的一般EOQ订货模型,讨论了供应商最佳数量折扣方案设计下买主间合作采购协调问题.研究结果表明,供应商设计数量折扣方案能否达到渠道协调与买主的采购模式有关.相对于固定价格策略,数量折扣策略能够节约系统成本,令买卖双方分享节约收益.在满足较低订货批量和较低供应商生产准备和订货处理成本的前提下,供应商针对买主合作采购设计的最佳数量折扣方案能进一步协调渠道、节省系统成本,合作采购模式相对独立采购模式占优.     

考虑需求替代的部分短缺量拖后订货模型

针对缺货情形下顾客的缺货反应,考虑价格折扣激励下的部分短缺量拖后以及客户需求替代行为对最优采购量和折扣定价的影响.分别对单一产品和存在需求替代的多产品两种情形,建立了拖后短缺量与折扣价格成正线性相关的多周期批量订货的混合整数规划模型.使用优化软件对模型进行求解,研究结果表明:当客户对价格更为敏感时,零售商的折扣激励措施使得短缺量拖后增多从而避免客户需求流失,增加零售商利润.从而验证了模型的有效性和科学性.     

提前支付折扣条件下供应链库存与定价策略

延期支付信用时的库存策略得到了较多的关注,然而对提前支付信用条件下的库存策略研究较少.针对这一不足,研究了需求随机时,在单个供应商和单个零售商组成的供应链中,当供应商的对零售商提前支付给予价格折扣优惠时,零售商的最优采购策略和供应商的最优折扣策略.零售商在给定价格折扣时,确定最优的提前采购批量和总的采购批量,而供应商则根据零售商对价格折扣的反应设定最优的价格折扣策略.数值算例验证了论文的结论.     

考虑数量折扣的多周期供应商选择决策

针对一条由一个主导制造商、多个上游供应商组成的供应链,为了尽可能降低制造商采购时的总成本,结合产品的价格、质量、交付三大因素,以供应商生产能力、供应商数量折扣、供应商与制造商关系维持和制造商的库存能力等为约束条件,综合考虑制造商的采购成本、质量因素带来的销售损失和交付因素影响的库存成本,为制造商建立了多目标的多周期订单分配整数线性规划模型,通过算例对三个目标进行权重分析,通过Lingo17.0得到模型的最优解,为制造商提供一个多周期订单决策的框架。最后,对模型中几个重要的影响参数进行了灵敏度分析,并为制造商与供应商提出了一些参考建议。     

JIT环境下基于数量折扣的订货模型研究

针对上游供应链厂商提供数量折扣情况, 将传统采购中的数量折扣同JIT采购结合起来,建立了一个基于数量折扣的综合订货模型。模型探讨了在典型的JIT采购方式“一次订购多次送货”的基础上,针对上游供应链厂商提供数量折扣安排的情况,供应链下游厂商如何选择最优的订货策略：将订货量、送货时点以及送货量作为决策变量,考虑允许缺货且各送货区间需求不确定的情况,运用遗传算法对问题进行求解,并给出了数值算例。     

一类基于价格的随机需求条件下供应链的订购与协调机制

文章考虑假定需求是随价格增加而减少的随机函数的2层供应链中,提出了独立决策、联合决策的协调模型、供应商在信息不对称情况下提供量折扣和返回策略及供应商在信息共享情况下提供返回策略4种模型,并分析得出供应链成员在价格对需求影响不同范围下的最优策略,以及在需求信息是否共享问题上的解决办法.     

随机环境下基于库存成本的供应商选择问题研究

大多数企业在向供应商进行采购的时候,会同时面临供应商供货能力受限和不同供应商采购成本结构不同这两类问题.考虑一个具有两个供货商的单周期库存管理模型,假设两个供应商供货数量均有限.同时,向供货商1采购只需要支付可变采购成本,向供货商2采购需要同时支付固定采购成本和可变采购成本.在此基础上,分析两位供应商的成本函数,得到使得整体库存成本最小化的供应商选择策略和对应的订货策略.最后,完成一系列的数值实验,进一步对供应商选择策略和订货策略进行有效性验证和性质探讨.     

预测基础上考虑价格折扣的两级供应链库存模型

首先提出一种变权重的灰色-神经网络(VW-GNN)组合预测模型,并将其用于某耐火公司产品销售量的预测.进而针对一个供应商、多个销售商组成的两级供应链的库存系统,提出了一种面向预测的采购策略.在此基础上建立了考虑价格折扣的两级供应链库存数学模型,并运用一种简单而有效的方法求出了模型最优解,确定了供应链中各企业的最佳订货批量.     

基于供应商经济生产批量的供应链订单分配问题

针对一条由1个占主导地位的制造商和多个供应商组成的二级供应链,考虑供应商生产过程的衰退,建立了生产批量与产品质量之间的关系.综合考虑制造商的采购成本和售后期望损失成本,并根据供应商决策其经济生产批量时考虑因素的不同,建立2种订单分配模型.该模型的约束条件包括供应商产能约束和供应商关系维持约束.通过遗传算法得到2种模型的优化解,并对2种模型进行分析比较.最后,基于联合决策模型对单一供应商的定价策略变动进行了灵敏度分析.     

基于多目标混合进化算法的多台TCSC控制器协调设计

将多台可控串联补偿器(TCSC)之间的协调运行问题转化为多目标优化问题,详细介绍了一种基于进化规划和粒子群优的多目标混合进化算法(MOEPPSO),提出了基于MOEPPSO的协调控制器设计方法.采用多目标混合进化算法优化控制器参数,得到一组Pareto参数解集,为运行人员提供更丰富、准确的信息.在装有两台TCSC的IEEE典型四机两区域系统研究实例中,非线性时域仿真验证了所提方法的有效性.与单独设计控制器的方法相比较,所提方法能够更好地提高互联系统的稳定性.     

基于演化多目标算法的混合流水作业调度优化

针对供应链网络优化领域中的混合流水作业调度问题提出了一种新的多目标演化优化算法。给出了这类问题的通用优化模型，在此基础上，提出了基于流程的矩阵基因编码方案，动态适应度分配机制，并引入小生境保优策略构造了算法过程，利用收敛进程参数分析了算法的收敛性能。性能分析和算例实验表明算法对于高维多目标优化问题是有效的，且能够以较快的速度收敛。     

Mixed Gl2／GH2 multi-channel multi-objective control synthesis for discrete time systems

This paper proposes a new approach for multi-objective robust control. The approach extends the standard generalized l2 (Gl2) and generalized H2 (GH2) conditions to a set of new linear matrix inequality (LMI) constraints based on a new stability condition. A technique for variable parameterization is introduced to the multi-objective control problem to preserve the linearity of the synthesis variables. Consequently, the multi-channel multi-objective mixed Gl2/GH2 control problem can be solved less conservatively using computationally tractable algorithms developed in the paper.     

一类特殊的动态多目标优化问题及其进化算法

给出了一类定义在离散时间(环境)空间上、自变量的维数随环境可发生改变的一类动态多目标优化问题(DDMOP)的新解法.该方法把DDMOP转化成了两个目标的动态多目标优化问题,在一种环境变化判断规则下提出了解DDMOP的一种新进化算法(DDMOEA).计算机仿真表明,新算法能有效跟踪并求出DDMOP在不同环境下数量较多、质量较好且分布均匀的Pareto最优解.     

无人机多任务区侦察时间分配模型与应用

为了合理分配无人机对多个任务区的侦察时间,提出了一种包含问题建模、求解和方案决策的无人机多任务区侦察时间分配方法。首先,建立了包含侦察收益和侦察风险两目标的无人机多任务区侦察时间分配模型,该模型属于带约束多目标优化问题;其次,提出了一种改进的基于分解的约束多目标进化算法,该算法具有简单、灵活、无参等特点,可有效求解;最后,利用优劣解距离法从非支配解集中选择最优方案。选择了6种约束多目标进化算法,在3个不同雷达强度指数条件下进行对比实验。Hypervolume指标说明约束多目标进化算法在求解该问题时优于其他算法。实验结果表明：提出的方法在求解无人机多任务区侦察时间分配优化问题中能够实现快速准确决策。     

电网规划的多目标模糊优化方法

建立了一个用于电网规划的多目标优化模型。模型中同时计及了规划方案的经济性和可靠性双重目标。通过对各目标实现程度的隶属函数进行定义,将多目标优化问题转变成模糊规划问题进行求解。最后,本文还给出了我国某城市电网规划的计算结果,证明了所提模型及算法的可行性。     

Sequencing of Mixed Model Assembly Lines Based on Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm

Shuffled frog leaping algorithm( SFLA) was used to solve multi-objective sequencing problem of mixed model assembly line( MMAL). Local convergence can be avoided and optimal solution can be obtained to a certain extent. However,the multi-objective sequencing problem of MMAL is an non-deterministic polynomial hard( NP-hard) problem and the shortcomings are slow convergence rate and low precision. To solve the shortcomings for optimization objectives of minimizing total utility time and keeping average consumption rate of parts, a chaos differential evolution SFLA( CDESFLA) is proposed in this study. Because SFLA is easy to fall into local optimum,the evolution operator of differential evolution algorithms is introduced in SFLA as a local search strategy,and differential mutation operator is introduced in chaotic sequence to prevent premature convergence. The examples show that the proposed CDESFLA is better for convergence accuracy than SFLA,genetic algorithm( GA) and particle swarm optimization( PSO)     

假肢膝关节磁流变阻尼器的多目标优化设计与分析

为解决目前应用于假肢膝关节的磁流变阻尼器(magnetorheological damper,MRD)存在的问题,通过建立假肢膝关节磁流变阻尼器结构参数与优化目标之间的关系模型;以磁流变阻尼器的低功耗化及轻量化为优化目标,采用多目标遗传算法对其关键几何尺寸进行优化,分析各参数对优化目标的影响,并得出最优化的解。研究结果表明:优化过后的假肢膝关节磁流变阻尼器的体积及功耗分别减小了21%和36%,同时其输出阻尼力并没有受到影响;阻尼器的功耗优化与体积优化之间存在相互制衡关系,因此在寻求最优解时,应考虑实际情况的需要,选择最为合理的参数。     

供应商优选与订货量分配的多目标微粒群算法

分析了供应商优选与订货量分配问题的特性,构建了带界约束的多目标优化模型,并设计具备有综合学习机制的多目标微粒群优化算法以求解该模型.实验结果表明,该多目标微粒群优化算法是有效的.