基于蚁群算法的多供应商选择模型及求解算法

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1、基于蚁群算法的多供应商选择模型及求解算法摘要：为了克服传统供应商选择过程中只针对单一物资供应过程和血向单一供应商选择过程的局限性，以质量、成本、交货期和交货提前期为多品种供应条件下的多供应商选择评估指标，建立了以综合指标值最小为冃标，满足一定约束条件的0・1整数规划模型。基于蚁群算法，构造了适合于此问题的蚁群求解算法，描述了问题的求解过程。模拟算例表明，该方法是有效、可行的，其可为企业进行多品种供应的多供应商选择问题提供可参考的模型和求解算法。关键词：多品种；多供应商；选择；0-1整数规划；蚁群算法Multi-SupplierSel

2、ectionModelandSolutionAlgorithmBasedonAntColonyAlgorithmAbstract:Toovercomethelimitationofconventionalsupplierselectionprocesswhichwasonlysinglematerialororientedsinglesupplier,onconditionofmulti-productionsupply,theevaluationindexesofsupplierselectionweredefinedasqual

3、ity,cost,deliverydaleanddeliveryleadtime・Takingaggregativeindexvalueminimalasgoalonthebaseofsatisfyingcertainconstraintscondition,0-1integerprogrammingmodelwasestablished.Basedonantcolonyalgorithm,thetintcolonysolutionalgorithmwhichispropitioustotheproposedquestionwasc

4、onstructedandthesolutionprocesswasdetailed.Anexamplewaspresentedtoprovethefeasibilityandvalidityoftheproposedmethod・Consequently,thestudyoffersreferencedmodelandsolutionalgorithmforenterprisetoselectsupplierbasedonmulti-productionsupply・KeyWords:Multi-production;Multi-

5、supplier;Selection;0-1integerprogramming;Antcolonyalgorithm随着信息技术的不断进步和经营环境的竞争加剧，供应链管理已经成为企业获得竞争优势的重要因素之一。企业为了适应瞬息多变的市场需求，越来越强调自身的核心能力，对非核心资源则主要从外界供应簡采购获得。因此，供应商选择就成为供应链管理决策中的一项重要内容。合理地选择供应商将直接影响到供应链的成本降低、响应速度和效率提高，以及产品服务质量的提髙，进而快速和低价地满足客户需求，从而能够增强供应链的整体竞争力。关于供应链中供应商的选

6、择问题，国内外已有文献论及，并提出了一些供应商选择的评价方法，如灰色评估方法⑴、层次分析法（AHP）⑵、TOPSIS⑶等。这些研究成果主要是针对单一物资供应过程和面向单一供应商的选择过程Z⑸，不能充分反映现实供应链体系中物资供应过程中的空间广度和在物资来源多角度性坏境下的多个供应商选择过程。因此，本文在分析了多品种供应的多供应商选择特征的情况下，建立了多品种供应的多供应商选择的数学模型。针对模型中有约束的0-1整数规划模型，构造了适合此问题的蚁群求解算法，并详细介绍了其求解过程。1模型建立1.1问题提出通常在供应链体系中，核心企业在

7、某一时刻由于生产的需要，有多种物资需求。因而需要从众多的备选供应商中，考虑相关因索的影响，选择多个供应商满足企业的物资需求，优化企业物资的供应效果，降低成本,提高效率，合理优化供应链运作柔性。在供应商选择问题中，对于供应商选择评价准则始于1996年Dickson的工作⑹。Dickson认为产品的质量、成本、交货期是供应商选择中最重耍的标准。综合Dickson和Weber等人⑺的工作，并针对多品种供应的多供应商选择问题的实际特点，本文选取了如下指标：价格（P）、运输成本（C）、质量（Q）、交货期（T）和交货提前期（A）。其中，产品价格

8、是指企业釆购所需物资总价；运输成本是指企业所需物资从供应商运到目的地的总费用；质量是指供应商的产品满足企业需求的程度，在此用废品率表示；交货期是指供应商按期满足企业订单的程度，在这里用准时交货率来表示；交货提前期对于需求方來说，越短越