基于机会约束规划的供应链批量问题研究

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1、基于机会约束规划的供应链批量问题研究第1章绪论1.1课题研究背景及意义随着市场经济的发展,经营规模的扩大,企业逐渐意识到供应链在企业运作中起到的作用越来越明显,如何降低成本增加利润成为企业生存的重要课题。北京时间2014年5月22日,中国市场最大的自主经营的电子商务公司京东,正式在美国的纳斯达克证券交易所挂牌上市。京东成为了中国首家在美国国土成功上市的一家综合电子商务公司。阿里巴巴当地时间9月19日在纽约证券交易所敲钟上市,成为全球第二大互联网公司,同时,阿里巴巴纽约上市成为美国证券史上最大首次公开募股。为了更好的适应市场的不断变化,

2、尤其是防御不能控制的因素对生产和经营造成的影响,企业通常会采用一定数量的存货来应对。库存是指一切暂时闲置,而会用于未来目的的并且有经济价值的资源。合理的库存管理,可以避免缺货,应对价格波动,缩短供货周期,并且通过库存能够削弱季节性需求波动,使生产过程更加均衡和稳定。为了短期投资,企业也可以在价格低廉时期大量买入,价格上涨或供应紧张时卖出,赚取差价。这样的库存都可以为企业节约成本,赢得利润,总之,使企业利益得到最大化。但是,相对的,库存会占用大量资源,如资金,仓库等,并且维护库存需要支付相应费用,如管理费、租金等。因此,企业如何处理订货

3、时间与订货量的问题显得至关重要。多个供应商之间的多品种联合补充问题(JointReplenishmentProblem,JRP),是在多品种库存补充过程里确定不同产品的订货批量多少以及订货周期,然后在满足需求前提的同时,最小化单位时间的库存总成本,最大化企业的利益。1.2国内外研究现状与展望EOQ模型,是经典的批量订货模型。多年来不同学者纷纷对其改进,使其仍然为现代工业生产做出贡献。在国外,BulancakE[2]研究在缺货订单情况下,假设成本和需求服从模糊梯形隶属函数的EOQ模型,通过分级平均去模糊化的表示方法,导出关于模糊度的总成

4、本公式,以获得最佳的订货量。AdrianaO和AlexandraC[3]利用EOQ模型解决医疗管理系统诊疗室的库存管理实务问题,假定需求相对稳定且独立的条件下,通过对关于订单、存储成本、经济订货量、和订货周期的分析建立EOQ模型,并实际用于已有的ongkolritS[4]研究需求不连续条件下,运用EOQ模型在备件供应链的最高成本与最低成本之间进行决策,并与LFL的库存模型做了比较分析,使研究结果更广泛应用于实践之中。在国内,苏秦、李永飞[5]对于在随机需求以及来料加工时有质量缺陷情况下,采用了单周期报童模型,针对制造商的全检低价处理和

5、返修处理成本函数模型建立合理的用于求解相应的制造商EOQ模型。曾宇荣、王林[6]运用差分进化算法与粒子群算法(ParticleSOptimization,PSO)的混合算法解决当订货费用与存储费用都是模糊变量的时候,模糊相关机会约束规划的EOQ模型。李洪广、王盛德[7]结合实例验证方法,基于EOQ模型基础上,分析各级库存所需费用的结构模式,深入研究了随机型需求的两级库存供应系统中的订货配送周期的优化途径。EOQ模型是普遍适应订货模型,并且传统的EOQ模型假定需求是恒定的,对于需求是模糊的情况和特殊情况,针对性不是很高,需要大量改进。.

6、第2章模糊机会约束规划模型及GA算法2.1模糊环境下的JRP模型针对多品种多供应商JRP模型的研究,确定型JRP的模型和解决该模型的算法是比较丰富的,但是不确定型的JRP模型进一步研究还需更多学者的努力,尤其是模糊环境下的JRP。文章在需求为模糊数的约束条件下,深入讨论了模糊机会约束规划的JRP模型。在现实的市场经济体制下,往往是市场需求驱动市场供给,而市场环境风云变幻,需求也就不是恒定不变的,通常是不确定的、模糊的。根据模糊规划的理论,在模型中采用模糊变量表示不确定的因素,即用三角模糊数表示模糊需求,来对具有不确定因素的JRP建立模

7、糊机会约束规划的数学模型,最小化库存总成本。..2.2基于三种测度的模糊机会约束规划模型模糊机会约束规划模型,是在1978年Zadeh针对模糊事件提出可能性测度与必要性测度开始的。类似于可能性测度,为了衡量模糊事件Liu提出可信性测度,尤其是自对偶特性上,更好过可能性测度。可能性测度是对所解决问题采取一种积极的态度,对所发生事务的结果倾向于理想化;必要性测度是对所解决问题采取一种消极的态度,对所发生事务的结果倾向于现实化;而可信性测度则是对所解决问题采取积极态度与消极态度的中间的一种态度,采用可能性测度和必要性测度的平均值。GA算法的

8、执行效率是较高的。根据表2-2中的实验结果,在可能性测度情况时,基本补充周期的数值结果是0.1800,使用该结果分别乘以1,1,1,1,2,4倍就是所求相应六种产品的补充周期的结果,此时求得的库存总成本为$4190.05

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