基于遗传算法的供应链库存管理优化问题研究

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1、分类号密级＿＿＿ＵＤＣ２０１３１０５３８１８７学号華《化《尖爹ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒ硕±学位论文基于邊传算法的供应链库存管理优化问题研究徐亚萍导师姓名、职碌邱道尹教授申请学位工学硕±学科名称模式识别与智能系统提交论文日期２０１６年４月６日答辩日期２０１６年５月１８日学位授予单位、授予日期华北氷利水电大学分类号：密级：UDC:单位代码：10078华北水利水电大学硕士学位论文基于遗传算法的供应链库存管理优化问题研究A

2、STUDYOFINVENTORYMANAGEMENTOPTIMIZATIONINSUPPLYCHAINBASEDONGENETICALGORITHM研究生姓名：徐亚萍指导教师：邱道尹专业名称：模式识别与智能系统所在学院：电力学院2016年4月V摘要基于遗传算法的供应链库存管理优化问题研究摘要库存是企业应对预期市场需求而暂时闲置的资源，它既可以在长时间周期内缓解供需矛盾，同时也能保证企业生产的连续性，从而有效地满足市场对产品的随机需求。随着世界经济的高速发展，企业管理模式也不断更新升级，对库存管理的要求也不断增高。供应链库存管理解决了以往企业库存彼此之间相互孤立的现状。其核心目标是：

3、在保证顾客满意度的前提下，使得该系统的整体库存费用尽可能的降低，以达到整体最优。论文主要开展了以下几个方面的研究，在对当前供应链库存的管理特点及存在问题进行了分析，基于现代库存管理策略，建立了非中心化模式的库存管理系统。之后以存储空间等为约束条件，将供应链库存成本设置为目标函数，结合系统地区分销中心为实例，建立了供应链库存管理数学优化模型。再次，针对供应链库存管理优化问题，提出了遗传算法和梯度算法结合的寻优方法。遗传算法虽具有全局性寻优的优势，但存在易早熟且局部寻优性能差的缺陷，因此本文将其与梯度算法相结合，通过将遗传算法中的最优染色体作为梯度算法的初始解，并引入搜索算法确定在梯度

4、方向上的搜索步长，逐步迭代。通过将迭代过程的最优解保留，既加快了梯度算法中的搜索速度且保证该方法收敛于全局最优解，实现了方法的全局收敛和计算速度的高效性。采用编程工具进行求解程序的编制，将论文中理论和方法应用到A公司供应链库存管理优化中，并对结果进行分析，验证其适用性。案例结果表明，改进遗传算法的收敛时间更短，更精确。关键词：供应链管理；库存优化；遗传算法；梯度算法IIIABSTRUCTASTUDYOFINVENTORYMANAGEMENTOPTIMIZATIONINSUPPLYCHAINBASEDONGENETICALGORITHMABSTRACTInventoryistempo

5、rarilyidleresourcesforenterpriseswhicharedesignedtomeetmarketfutureneeds.Itnotonlyreleasethecontradictionbetweensupplyanddemandinlongtimecycle,butalsoguaranteethecontinuityofenterpriseproduction,thuseffectivelysatisfytherandomdemandoftheproducts.Withtherapiddevelopmentofworldeconomy,enterprise

6、managementmodealsoconstantlyupdated,whichobviouslyhavemorestrictlyrequirementsforinventorymanagement.Withthedistinctdevelopmentandthesuccessfulapplicationofsupplychainmanagementtheoryduetoitsownadvantages,thesupplychaininventorymanagementhasbecometheintensiveconcernfortheindustryandresearchers

7、.Thenewmanagementsolvestheproblemofinventorymanagementsupplychainfromanoverallperspective,regardstheinventoryinvolvedwithinthesupplychainasasinglesystem,thusavoidthedisadvantageofthetraditionalbusinessinventorieswhichareindependentofeac