Supply China Production-distribution Cost Optimization under Grey Fuzzy Uncertainty

Most supply chain programming problems are restricted to the deterministic situations or stochastic environments. Considering twofold uncertainty combining grey and fuzzy factors, this paper proposes a hybrid uncertain programming model to optimize the supply chain production-distribution cost. The programming parameters of the material suppliers, manufacturer, distribution centers, and the customers are integrated into the presented model. On the basis of the chance measure and the credibility of grey fuzzy variable, the grey fuzzy simulation methodology was proposed to generate input-output data for the uncertain functions. The designed neural network can expedite the simulation process after trained from the generated input-output data. The improved Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm based on the Differential Evolution (DE) algorithm can optimize the uncertain programming problems. A numerical example was presented to highlight the significance of the uncertain model and the feasibility of the solution strategy.     

Distribution Inventory Cost Optimization Under Grey and Fuzzy Uncertainty

0 IntroductionThe bullwhipeffect makes many parameters of supplychainbecome more uncertain[1].The customer demand andre-plenishment lead ti me are i mportant uncertain parameters insupply chaininventory system[2 ,3]. However , many researchesabout inventory control have made strong assumptions takingthe uncertain factors as stochastic[3-6]or deterministic parame-ters[2].These assumptions may make the models less realistic.The stochastic programming and fuzzy programming areusual uncertain pro…     

考虑企业环境责任和政府差别权重补贴的闭环供应链研究

在市场需求和回收品质量水平不确定环境下,构建考虑CER(企业环境责任)和政府差别权重补贴的闭环供应链系统总利润模型.运用模糊机会约束规划法解决市场需求不确定问题,并采用粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)对比求解模型算例.结果表明,企业可以根据不同需求置信水平组合制定最优回收、生产和销售策略;系统总利润与CER投...     

分销配送网络优化模型及其求解算法

为了优化网络结构 ,寻求最佳配送策略 ,最终找出成本最小的供应链 ,针对需求拖动式供应链中 ,多供应商、多产品、多客户分销配送网络的优化设计问题 ,在考虑需求分配的情况下 ,提出了分销配送网络的优化模型。为了求解优化模型 ,提出了基于混合遗传算法求解混合 0 - 1整数规划问题的算法 ,它是用遗传算法搜索 0 - 1变量的最优解 ,将其他算法融入遗传算法中 ,对非 0 - 1变量进行求解的一种算法。最后通过两个算例进行了仿真实验 ,验证了优化模型的正确性和算法的有效性。模型简明、客观 ,算法易于扩展并具有鲁棒性、通用性     

基于模糊规划的处理时间不确定条件下的Job shop问题

研究了处理时间不确定条件下的Job shop生产调度问题,建立了基于模糊规划理论的不确定Job shop调度模型。在采用两种模糊运算的基础上,结合模糊优化和遗传算法给出了一个解决非线性模糊优化问题的可行算法,通过仿真数据说明了所建模型及算法的有效性,并就结果进行了讨论。     

ERP实施方案优化与决策模型研究

为了解决企业ERP实施规划方案中的时间、成本、质量不确定优化问题,结合PERT技术提出了基于机会约束规划的实施进度、实施进度—费用和实施质量优化模型及进度—费用—质量联合折衷模型。利用嵌入PERT的基于随机模拟的遗传算法对模型求解,并通过算例验证了模型的合理性和算法的有效性,为企业ERP实施方案的规划提供可靠的方法。     

随机灰色提前期条件下制造/再制造混合系统库存优化

基于PUSH库存控制策略提出了在不确定生产提前期、恒定顾客需求率和产品回收率条件下的制造/再制造混合生产系统库存控制模型,可用品仓库库存由新产品制造过程和回收产品的再制造过程共同补充。不确定的生产提前期可描述为随机灰色变量,提出的随机灰色模拟技术可为不确定函数产生输入-输出数据,利用该输入-输出数据训练后的神经网络可加速不确定函数的模拟过程,由随机灰色模拟、神经网络和遗传算法集成的混合智能优化算法可求解该库存模型。数值分析结果表明:平均生产成本随给定的顾客服务水平和生产提前期的增加而增加,该不确定模型符合实际库存系统的实际情况,提出的智能优化算法可优化复杂的不确定规划问题。     

不确定条件下单阶段多产品批处理过程的调度

讨论了不确定条件下的单阶段多产品批处理过程，基于模糊理论建立了加工时间不确定和顺序相关建立时间不确定的调度模型。这里引用“中间值最大隶属度”算法将模糊的优化问题转换为普通的优化问题，然后结合遗传算法进行优化求解。最后仿真结果表明了所建模型及算法的有效性。     

中断风险下易腐品多目标闭环供应链网络模型

在当今全球化和高度不确定的商业环境中,供应链网络容易遭遇设施中断、路径中断等多重中断风险。同时考虑到易腐品需求波动大、易损耗、退货率高、处理不当会污染环境等问题,以最小经济成本、最小环境影响、最大社会效益为目标,提出缓解中断风险的策略并构建了不确定条件下易腐品多目标闭环供应链网络模型。为了减少不确定参数的影响,实现最优设施选址与最佳配送路径的决策安排,将易腐品需求量和退货量设定为三角模糊值,采用模糊机会约束方法解决模型中的不确定约束问题。以上海市某易腐品企业为例,通过遗传算法和粒子群算法对模型进行求解。结果表明,采用缓解中断风险的策略可以显著改善供应链网络在中断情况下的表现,且相对于单目标优化,多目标优化整体表现更优。     

模糊需求下批量生产优化模型

研究了供应链环境下的批量生产计划问题。在确定需求的基础上,建立了模糊需求下批量生产优化模型,并将其转化为模糊机会约束规划模型。用清晰等价类对其进行清晰化处理,目标函数是单位时间供应链总成本最优,并将模糊模拟技术引入遗传算法对模型进行求解。数值实例验证了其有效性。     

遗传算法解供应链中二级分销网络优化设计的随机规划模型

给出供应链中二级分销网络优化设计的改进机会约束规划模型。模型中将各个分销中心的需求量和 各工厂的生产能力设为随机参数．采用基于随机模拟的遗传算法对模型进行求解,并给出算例来说明模型及 算法的有效性,最后给出结论以及未来的研究方向。     

服务销售系统供应链模型设计及其应用

研究了服务销售系统供应链模型,建立了不但具有选址、设施产品及市场顾客配置,还具有对于市场销路调控的供应链混合整数规划模型,并且设计了适用于这种混合整数规划供应链管理决策的遗传算法,最后对于报纸零售问题进行了供应链仿真计算·仿真结果表明,应用供应链模型对商业服务中设施选址、产品和市场顾客配置问题的进行优化,可以大大降低其零售过程中的销售成本·因此,如果能够结合实际问题作进一步的改进的话,此模型将具有很大的实用价值·     

不确定交货条件下的供应链协调研究

研究了不确定条件下的供应链协调机制。在此供应链模型中,生产商以成本最小为目标确定最佳的定货量和惩罚成本,供应商以使其利润最大化的额外生产能力作为响应策略。采用了结合蒙特卡洛模拟的遗传算法进行了仿真计算,结果表明这种供应链协调机制的有效性。     

基于模糊Petri网的供应链诊断建模分析

以模糊Petri网为工具,参照绩效评价指标,构造供应链的诊断模型,给出诊断算法.以制造商、销售商组成的简单供应链为例,选择供应链运作中的14个关键因素,模拟给出其因果关系,建立了基于模糊Petri网的简单供应链诊断模型,通过仿真分析,验证了模型的正确性和算法的有效性.该模型的建立形象描述了供应链运作管理中关键因素之间的影响关系,为供应链的诊断研究以及供应链的绩效评价提供一个新的思路.     

战时不确定性运输路径优化

基于战时运输随机时间与模糊损耗,建立了路径优化的相关机会规划模型和遗传算法;针对运输中的“必经点”问题,设计了特殊染色体编码、交叉与变异规则;提出通过对初始种群染色体的预处理来提高算法性能;给出了获取时间与损耗的模拟步骤。最后,还进行了算法比较实验和结果分析,验证了算法的有效性。     

基于混合智能算法的模糊运输问题的研究

本文研究了在模糊费用条件下的运输问题,并利用不确定理论中的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思想,建立了具有模糊费用的运输问题的数学模型。此外,设计了一种混合智能算法,即在模糊条件下的遗传算法的应用。最后,利用这种算法求解一个算例。     

一种改进的蚁群算法用于灰色约束非线性规划问题求解

针对灰色约束非线性规划问题,设计了一种改进蚁群算法．该算法采用了正反馈机制。在对灰色约束非线性规划问题白化处理后,将罚函数方法引入到目标函数中,同时给出了改进蚁群算法的仿真流程．实例应用表明,将改进后的蚁群算法应用于灰色约束非线性规划问题的求解是可行有效的。     

随机需求与机会约束下多源联合选址-库存-定价问题研究

考虑到在大数据背景下，传统确定性模型已无法处理供应链管理中不确定因素的影响，基于随机需求与机会约束，针对短生命周期产品的多源联合选址-库存-定价问题，在允许缺货的情况下，本研究建立了单/多周期两阶段随机规划模型，其中，第一阶段决策选址问题，第二阶段决策库存以及动态定价问题，并运用蒙特卡洛模拟与启发式算法求解。通过算例，分析了单/多周期、随机需求以及动态定价对求解结果的影响，验证了随机因素和库存传递对供应链整体收益产生的正向影响以及启发式算法的有效性，为多源联合选址-库存-定价问题研究提供了参考。     

两类多目标广义指派问题的有效算法及其应用

讨论了两类目标广义指派问题,给出了它们的多目标整数线性规划数学模型,并结合模糊理论与解决传统指派问题的匈牙处算法提出了一种新的求解算法——模糊匈牙利法。给出了该方法在物资供应中的应用。     

基于量子进化算法的演化ANFIS模型及其应用

利用量子进化算法对自适应模糊推理系统进行建模,从而利用自适应模糊推理系统和量子进化算法的两方面的优点来对种群结构进行优化,从而达到优化整个模糊推理系统的目的。通过仿真实例,将结合量子进化算法与自适应模糊推理系统分别应用于单输入单输出的模糊系统、多输入单输出模糊系统和多峰非线性模糊推理系统中,通过训练数据和测试数据得出性能的寻优跟踪路径及误差曲线进行比较。实验数据对比表明,ANFIS的缺点是精度低,GA-ANFIS的缺点是训练时间过长,而QEA-ANFIS主要摒弃了ANFIS训练的精确度上述两个系统的明显缺陷,既提高了精度又缩短了训练时间。