需求和供应不确定的闭环批量问题的鲁棒性优化

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1、清华大学需求和供应不确定的闭环批量问题的鲁棒性优化(申请清华大学工程硕士专业学位论文)培养单位：工业工程系工程领域：物流工程申请人：杨豪杰指导教师：缪立新教授联合指导教师：周受钦教授级高工二○一七年六月Closed-looplot-sizingproblemwithsupplyanddemanduncertainties:ArobustoptimizationapproachThesisSubmittedtoTsinghuaUniversityinpartialfulfillmentoftherequirementfortheprofessionaldegree

2、ofMasterofEngineeringbyYangHaojie(LogisticsEngineering)ThesisSupervisor:ProfessorMiaoLixinAssociateSupervisor:SeniorEngineerZhouShouqinJune,2017摘要摘要近几年来，电子产品的市场竞争变得越来越激烈，降低成本成为生产商关注的重点，并且环保法令比以前更加严格，许多公司被要求承担起回收废品的责任。因此，对于生产商来说，事先做好细致的生产规划并且对回收品进行再利用就显得非常重要。但是，在真实的复杂生产和排程中想最小化总体成本会很有

3、挑战性，因为在不同阶段的生产中不同产品的需求和回收品的数量有着较大的不确定性。本文试图解决一个在电子产品的真实生产情况下会常遇到的闭环生产批量和库存控制问题，在这个问题中，生产者同时生产由原材料制成的新产品和由原材料和回收品制成的再生制品，再生制品需求可以用新产品来满足，但是反之不行，每个阶段都分别有多种新产品和再生制品总的生产能力和回收品处理能力约束。生产者需要决定在一个有限生产阶段内每阶段新产品和再生制品生产数量，回收品的处理数量，以及新产品被用来满足再生制品需求的数量。整体目标是最小化总成本，包括了在各个阶段的新产品，再生制品和回收品的生产成本，开工成本，

4、存储成本和替换成本。我们首先为这个问题构造了一个确定性的线性模型，然后将新产品需求，再生制品需求和回收品的数量的不确定性分别纳入考虑范围，并且分别构建了三个鲁棒性优化模型，然后我们将三种不确定性需求同时纳入考虑并构建了一个新的鲁棒性优化模型。所有这些模型也让我们可以判断不同来源的不确定性对于生产规划分别和共同的影响。在这之后本文在确定性模型和鲁棒性优化模型上进行了许多数值实验来帮助理解不同的不确定参数带来的变化，另外我们在此基础上提炼出了许多在此闭环供应链系统中有用的管理洞见，并且结果显示我们的模型是一种灵活的工具，可以让我们更好地平衡最优结果和鲁棒程度。在最后

5、，我们分析了不同的不确定性预算在不同生产阶段带来的特定约束违背的概率并给出控制方法。尽我所知，我们第一次计算了约束违背的累积概率，并且提供给管理者一种简单的方法来通过设计不确定性预算来限制约束违背的概率。关键词：鲁棒性优化；再制造；能力约束；生产计划；回收物流IAbstractAbstractDuringrecentyears,themarketcompetitionofelectronicproductsisbecomingmoreandmoreintense,costreductionhasbecomeoneofmanufacturers’keyfocuse

6、s,andenvironmentalregulationsaretighterthanbefore,manycompaniesarerequiredtotaketheresponsibilitytohandlereturneditems.Hence,itiscriticalformanufacturerstocarefullymakeproductionplanningbeforehandandreusepartsfromreturneditems.However,minimizingtotalcostintherealmanufacturingenvironm

7、entisoftentoughbecauseoftheuncertaintiesinproductdemandsandnumberofreturneditemsindifferentperiods.Inthispaper,wefocusonaclosed-loopproductionplanningandinventorycontrolproblemcommonlyencounteredintherealmanufacturingpracticeofelectronicdevicemanufacturers,wheremanufacturersproductne

8、witemsusingr