供应链多级库存成本控制模型和算法的研究

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时间:2019-03-08

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1、重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要随着经济全球化,传统单一企业之间的竞争已经演变成为供应链之间的竞争。库存控制作为供应链管理的主要活动之一,它的优劣直接影响供应链价值链增值的实现,因此研究供应链环境下的库存控制是非常有必要的。传统的库存控制主要侧重于对单个企业的库存优化,然而供应链是一个集成系统,因此传统的库存控制方法在控制供应链库存时存在一定的局限性。供应链多级库存优化控制是在传统库存优化控制基础上形成的,是对供应链中所有的资源进行全局性优化,它以供应链整体库存最优为目标,通过合理分配供应链上各节点企业的库存量,最终实现供应链整体效益最大化。首先,本文详细分析了供应链多级库存的内部结

2、构以及多级库存成本结构的影响因素,在单级库存模型和供应链二级库存成本模型的基础上,建立了集供产销为一体的供应链多级库存成本模型,该模型中包括多个供应商、一个制造商、多个分销商。然后,通过对库存模型求解方法的分析比较,选用了免疫遗传算法求解供应链多级库存模型,并对其进行了相应的免疫遗传算法设计。以A公司的B产品为例,结合本文建立的多级库存成本优化模型和相应的算法设计,运用MATLAB数学仿真软件编制求解。通过对求解结果分析,验证了本文建立的供应链多级库存成本优化模型以及选取的求解算法的有效性和合理性。关键词:多级库存,供应链,库存成本,库存模型,免疫遗传算法重庆大学硕士学位论文英文摘要

3、ABSTRACTWiththeglobalizationofeconomy,thetraditionalcompetitionbetweensingieenterpriseshasevolvedintothatofsupplychain.Inventorycontrolisoneofthemainactivitiesofthesupplychainmanagement,Itdirectlyinfluencestheimplementofappreciationofchainvalueforsupplychain,SOthestudyofsupplychaininventorycont

4、rolisverynecessary.Thetraditionalinventorycontrolstudymainlyfocusedontheinventoryoptimalforasingleenterprise,howeverthesupplychainisallintegratedsystem,SOthetraditionalinventorycontrolmethodCanonlyoptimizeinventoryofthelocalsupplychain.Supplychainmulti—echeloninventorycontrolwhichaimsattheovera

5、lloptimizationofthesupplychain,cameforthbasedonthetraditionalsingle—stageinventoryoptimizationcontrol,itultimatelymaximizestheoveralleffectivenessofthesupplychainthroughtherationalallocationofsupplychaininventory.Firstofall,thispaperdetailedanalysisontheintemalstructureandfactorsinfluencingthec

6、oststructureofsupplychainmulti-echeloninventoryweregiven.Basedonthesinglestageinventorymodelandthesupplychaintwo-echeloninventorycostmodel,thepaperestablishedthemulti—echeloninventorycostmodelintegratingproduction,supplyandmarketing,whichincludedseveralsuppliers,amanufacturer,anumberofdistribut

7、ors.Secondly,bytheanalysisandcomparisonofthemethodsforsolvingtheinventorymodel,thepaperlastlyselectedtheimmunegeneticalgorithmtosolvethesupplychainmulti—echeloninventorymodel,anddesignedthecorrespondingimmunegeneticalgorithm.Takin

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