基于延迟策略的库存管理优化算法设计.pdf

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1、库存模型，并提出二层规划模型去优化供应链整体库存效益和各分点的库存效益。其模型如下：、“BP：Ma=x()xf∑f(基于延迟策略的uJ=0库存管理优化算法设计‘。’‘’’并≥0』为整数012▲一”，，，(，，，，)’。’”’。。抛’，(BP)：：(一北小蚋，(，“，鹋，以)∑q一L，2、33([刘兵兵沈玲袁旭梅1、安庆师范学院数学与计算科学(3)。。学院安徽安庆2461332、河北科技师范学院欧关学院3、燕c(J】≤yl≤研。”山大学经济管理学院河北秦皇岛c∥墨，：≤《066004)0)d3n基金项目：河北省教育厅科学研究计划项目(编号：2008503)；安庆，”。”

2、“，，’⋯I4J“赣+业鬈+以鲥sx‘’’’≥o为整数⋯n=l23师范学院科研启动基金资助项目(编号2009∥，(y5，F0,1，2，，；j，，)：K050000000113)；安徽省年高等学校省级优秀青年人才基金项目(项目编号：2(x)gSQRZl21)其中，(BP)．．为供应链整体库存效益模型▲◆文献标识码：A，(BP)．为各分库库存效益模型。a为库中图分类号：0221．1存的最小存量，B为库存的上限，二者都出了一是通过对市场需求预测得到的(_)为上层种集中式和分布式库存共存的带延。×内容摘要：多级库存优化问题是供应链迟策略的混合库存模型，同时也借助二层决策变量，

3、表示各分库的库存量；×(。)为总管理理论和实践当中一个重要议题，它规划理论和混沌优化技术设计了相关模型部的库存量制。F为供应链整体的库存效益约着供应链整体性能的提高。本文分一(”(”(”(。’一函数x析了类带延迟策略的库存优化模型和求解算法。但其也提出了个公开问，而F．(，Y，，Y，，y3)表示各库存分点，二一一=0时即层整数规划模型，并设计出类混题，即可以设计更好的求解算法进步改的效益函数(当i，它表示总部的效益，合遗传算法来求解该模型“。数值模拟表善模型的数值结果一表示供应链，进而更高效地去服务即为集中式的库存效益)，∑明本文所得结果与已有结果相比，不仅(”l”(

4、。)使得供应链整体库存生产企业。整体的库存量。y，、y、y。分别表示各效益有所提高，且库存分点的原料库存量、半成品库存量和对各库存分点的最优库存量作了更为合带延迟策略的库存优化模型fx(”(”(”(。’理的调整。成品库存量。．(，y，，Y，，y，)表示各库存关键词：多级库存延迟策略二层整分点的效益函数e，¨表示所谓延迟，即只有当企业接受了客户，∑，各库存分点的口数规划模型混合遗传算法0∥<一的。订单，才进行最终的生产制造。在该过成本函数。e，、e．、e。分别表示原料、半成Ⅲ∽“∑一(”d(。)二，级库存优化问题是供应链，管理理程中，带有客户个性特征的原材料的组合品和成

5、品的平均成本。c，、．表示各库存≤一(”d(’)五论和实践当中个重要议题，它能够保证产品达到大批量订货(Mass分点的原料存量的上下限；c。、。表示各二y制约着供应链整体性舯能的勒提高。Customization)，它可以快速、低成本且库存分点的半成品存量的上下限；Cry(”、d。(▲)ZiPkin(2000)和Simchi—Levi(2004)高效地满足客户的需要。因此，该策略能表示各库存分点的成品存量的上下限。等对此作了较全面的综述。卫忠等够将规模化和个性化两个表面上看似矛盾求解算法设计(2007)引入多目标规划理论，建立了同的概念有机地组合起来。时考虑需求满足率

6、供应链中带延迟策略的库存批量订货上述库存模型(1)一(4)本质上是二、时问和成本等2多个目标的协同库存优化模型，并借助二层在实际中经常遇到。它决定着生产企业如层整数规划问题，由于二层规划问题的非规划理论和进化多目标优化技术，设计何去选择合适的库存模型集中式的库存，凸、非连续性和内在嵌套性，求解该问题了协同多级库存的数学模型以及模型的分布式的库存一一，还是两种形式并存的混合是个NP难问题，因此，本文设计了类求解算法。GUlShouping等(2007)提库存?SunilChopra认为集中式的库存可混合遗传算法来求解该问题，遗传算法是以为采取延迟策略的企模拟达尔文的遗传

7、选择和自然淘汰的生物表1本文的实验结果与GUIShOuping等的实验结果比较ChaosCIptimalX{01C’)(。)F业带来更多的利润，但实进化过程的计算模型。它是由美国密西根yyyF0lF2AIgomhm11111鹋5．24605895044748075现完全的延迟策略存在大学的Holland于1975年首次提出的。它5832一诸多的实际困难，而完全是种新的全局优化搜索算法，其简单通10217HybridGeneticXy(01yI’)y(。)FF0FlF，的延迟策略实际上并不用、鲁棒性强，适于并行处理，已经广泛Algo~hm1111268