基于贪婪启发式的多期多目标动态网络选址

为弥补现有选址模型考虑需求变化及客户满意度的不足,研究了随机需求环境下的配送中心选址并设计了衡量客户满意度的函数. 运用随机机会约束规划为基本建模工具,将模型设计拓展到多期规划决策领域并构建了动态多期多目标选址模型,模型不仅考虑了最小化配送中心运作成本,而且考虑了客户最大满意度;运用主要目标法将多目标选址模型转化为单目标选址模型,采用满意度高优先的客户指派原则设计了贪婪启发式求解算法. 算例结果表明,模型的非劣解包含了传统的以最小化物流成本为目标的选址模型的最优解,从而为配送中心选址提供更加灵活全面的决策依据.     

制造商资金约束下的双渠道供应链协调

考虑由单一零售商和受资金约束的单一制造商组成的双渠道供应链,在引入带有价格折扣因子的零售商提前付款融资模式时,如何实现协调的问题.在制造商主导的Stackelberg博弈下,研究了制造商和零售商之间的库存协调问题,并建立了使得双渠道供应链实现协调的收入共享契约模型.给出了供应链协调时契约参数满足的表达式,并分析了价格折扣因子、初始资金对供应链及其成员的影响.最后,通过算例验证了契约对双渠道供应链协调的有效性及相关参数的作用.     

双渠道闭环供应链动态模型及其鲁棒H_∞控制

在具有生产时滞、电子分销时滞、外部需求及回收不确定的环境下,结合实际的生产—再制造—分销—电子商务、库存和回收的运作情况,根据生产库存、分销库存、顾客虚拟库存以及回收库存,建立了双渠道闭环供应链动态模型.对双渠道闭环供应链的鲁棒运作进行了分析,给出了解决双渠道闭环供应链动态系统的鲁棒H∞控制策略和线性矩阵不等式算法.分析表明,鲁棒H∞控制策略能够有效地抑制双渠道闭环供应链运作过程中不确定因素的影响,使闭环供应链运作达到理想状态.最后,通过国内家电企业的仿真计算验证了方法的有效性.     

油库选址问题的多目标优化方法

【目的】研究油料运输过程中油库的最优选址问题。【方法】综合考虑多方面因素，建立以经济成本最小化、用油单位满意度及油库安全性最大化为目标的多目标优化模型，并对模型进行分析。【结果】基于多目标优化问题经典的线性加权标量化方法，引入模拟退火算法对多目标优化模型进行求解。【结论】提出的多目标优化方法能够在较高的安全性和满意度下获得更优的经济成本，为更好解决油库选址提供决策参考。     

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。     

需求突变情况下的双渠道供应链协调

研究了在直销和通过零售商的传统销售渠道共存的物流服务模式下,一个生产商和一个零售商的协调关系.以最大化供应商的总利润为目标,在假定需求是价格的线性函数的前提下,研究传统供应链需求突变对整个供应链的影响,以及如何通过改变直销链的价格策略来影响供应链的需求,从而实现整个供应网络的供需协调,并为生产商提供了需求突变下的解决方案.最后对契约模型进行了数值仿真分析,给出了契约的选择及参数的求解方法.研究结果表明,在突变程度和成本满足一定的关系时,生产商可以利用直销链来应对零售商需求订单的突变,反之,生产商会选择与零售商改变契约,来共同应对需求突变.     

非对称信息下双渠道供应链应对突发事件协调模型

针对由制造商主导的双渠道供应链,引入双渠道价格敏感系数及竞争系数两个变量,假设零售商的成本信息为私有条件,研究在非对称信息下发生突发事件的双渠道供应链最优应对。研究结果表明,供应链的最优生产量、最优直销价格、批发价格和最优零售价格具有一定的鲁棒性。在非对称情形下,突发事件导致零售商成本在一定范围内扰动时,双渠道供应链的最优生产计划、销售计划可以保持不变。但当零售商的成本扰动超出了一定范围时,则需要通过协调才能使供应链重新达到平衡,实现对突发事件的有效应对。最后,通过数值仿真验证了研究结果。     

越库中心选址模型与启发式算法

考虑客户服务水平,以运输成本、越库中心作业和固定成本、延迟交货惩罚成本总和最小化为目标,建立越库中心选址的混合整数规划模型.在中小规模情形下,运用lingo求问题的精确解,同时根据模型中目标函数的不同特征,构建2种启发式算法求问题的近优解.实验结果表明:在所测的20组数据中,性能较优的启发式算法H2求得的解与精确解的平均误差分别为0.28％和3.24％,接近于精确解,这表明启发式算法H2是有效的.     

容量受限工厂选址问题模型及贪婪蚁群算法求解

研究了在容量受限条件下的工厂选址问题.针对现有模型对覆盖问题、经济效益问题和发展状况问题考虑不足,提出了一种新的数学模型.由于容量受限的工厂选址是一个复杂的决策过程,较难得到满意解和最优解,提出一种新的改进蚁群算法对其进行求解.改进蚁群算法在传统蚁群算法的基础上结合了贪婪算法.仿真结果一方面说明了新的数学模型的有效性,另一方面证明了改进蚁群算法改善了传统蚁群算法易于陷入局部最优解的缺点,提高了寻优质量.     

基于信誉的双渠道供应链合作博弈研究

针对实体与网络渠道合作中存在的渠道信任问题,构建实体渠道主导下两者基于信誉的双渠道合作博弈模型,并在限定周期内对信誉值、销量、利润、抽查次数、作假次数等指标进行仿真分析。结果发现:当网络零售商难以选择实体零售商时,实体零售商对网络零售商信任降低,会通过惩罚权力对网络零售商加以控制,这将招致网络零售商弄虚作假来提高销量及利润;相反,当网络零售商可以自由选择实体零售商时,竞争机制得以有效发挥,并提升实体零售商对网络零售商的信誉感。     

移动供应链实时调度模型及协同进化遗传算法

运用精确控制库存检查和车辆调度,实现了动态的供应链配送系统。整合供应链库存控制策略与车辆调度规划,建立移动供应链实时调度模型。该模型针对随机需求下的零售商最优订货,实现在途库存动态配送。在决策模型的基础上,设计协同进化遗传算法,解决模型组合优化过程中的约束满足问题。计算机仿真结果表明,实时调度模型可以有效降低整体供应链运行费用。     

闭环供应链定价模型及实证分析

在随机需求条件下,构建基于制造商、零售商和第3方物流商(3PL)组成的具有产品再制造功能的闭环供应链定价模型.分别在集中决策与分散决策情况下,采用博弈理论对模型进行分析.结果表明：相对于分散决策而言,集合决策下销售价格更低、回收价格更高、销售量更大,集中决策的系统利润明显大于分散决策.通过对机电行业的实证分析,证明了闭环供应链定价模型的有效性和实用性.     

Research on Multi-stage Optimum Design Technology for Virtual Supply Chain Based on Cybermediary in Manufacturing Industry

Virtual supply chain based on cybermediary (VSC-CM)is an innovative VSC pattern meeting informationization development requirements in the manufacturing industry.Methods and features of customer-demand-oriented optimum VSC design adopted by CM are discussed.A customer demand goal system applying to VSC-CM design and quantifying methods of these goals are accordingly given.Then a three-stage optimum VSC design scheme based on dynamic goals is designed,which considers both the holistic optimization of VSC and individuation demands of member enterprises.To implement the scheme,an optimum algorithm synthesizing fuzzy c-means clustering algorithm and topsis comprchensive evaluation algorithm is presented.Feasibility and rapidity of this scheme is proved through a case analysis finally.     

基于时间满意的集覆盖问题及若干贪婪算法应用研究

传统的选址问题过于简单地考量时间这一对企业竞争力影响重大的因素。针对这一特点，对时间满意度函数进行了定义，从顾客角度考虑覆盖半径，从企业角度考虑覆盖比例，提出比传统集覆盖问题更一般的基于时间满意的覆盖选址问题。在给定的网络G（V，A）中，以最小化总的建站成本为目标建立这一问题的整数规划模型，并应用3种被证明为在覆盖选址问题中计算效果很好的贪婪算法对不同规模的问题进行求解计算。     

适应动态需求的供应链多级库存系统仿真

针对需求的动态不确定性和供应链多级库存管理的复杂性,将适应性需求预测、预测误差追踪、改进的散列搜索算法与系统仿真相结合,提出启发追踪仿真优化方法,可以实现供应链多级库存系统决策的协同优化,并应用Simulink工具软件构建供应链多级库存决策系统的仿真优化模型.在不同需求波动模式下进行仿真测试,实验结果显示,该方法有较好...     

突发性灾害救援中心选址优化的模型与算法

提出了一种基于灾害发生概率、灾害扩散函数和救援函数的救援中心选址优化的数学模型.由于灾害的扩散和救援的功效都只能表达为时间的非线性函数,这种嵌入时间函数的优化问题很难由一般数学规划模型求解.提出一种基于嵌入启发式遗传算法作为模型求解方法.通过对大量源于实际的算例进行计算,取得了满意的结果.     

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·