不确定环境下联合补充问题研究

论文摘要

联合补充问题,是指从一个供货商那里订购多种物品,采用某几种物品联合订购的过程。在传统的库存补充模型中,研究者大都假设了主要订购费用、各物品次要订购费用、各物品单位库存保管费用等关键因素为已知常数,然后根据要求确定哪几种物品联合补充。但在实际情况中,有些影响联合补充的因素是不确定的,例如,需求量随市场波动而变化,订购提前期可能会受到运输条件的影响等,从而形成了联合补充的不确定环境。在复杂的联合补充系统设计时,应该把这些不确定因素考虑进去。当物品的需求或订购提前期为不确定的情况下的联合补充问题成为不确定环境下的联合补充问题。不确定因素的存在会使联合补充决策系统含有随机参数。采用何种补充策略是建立联合补充问题模型的关键,本文对以往的确定性联合补充问题和不确定多物品联合补充问题的模型进行了对比,对需求为随机的不确定环境下的库存系统,采用了周期检查下的(T,S)策略,提出了使系统得到近似最小总成本的联合补充问题期望值模型。对需求和订购提前期都为随机的不确定环境下的库存系统,同样采用了周期检查下的(T,S)策略,提出了联合补充问题的扩展期望值模型。该模型对不确定性因素的处理具有普遍意义。为了求解不确定模型,本文讨论了遗传算法和随机模拟技术,提出了用随机模拟处理模型中的随机参数的方法,设计了基于随机模拟的混合遗传算法及编码方案、变异、选择、交叉等遗传操作。对需求和订购提前期都为随机的联合补充问题的模型设计了混合迭代算法来处理。最后,用仿真数据作为算例,经过算法进行求解,验证了模型与算法的可行性和有效性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究的背景及意义
• 1.1.1 课题背景
• 1.1.2 课题研究的目的和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 联合补充问题概述
• 1.2.2 国外研究现状
• 1.2.3 国内研究现状
• 1.3 课题的主要研究内容
• 1.4 本文结构
• 第2章 不确定环境下联合补充问题的数学模型
• 2.1 确定性联合补充模型
• 2.2 不确定环境下联合补充问题的模型
• 2.2.1 需求为随机的联合补充模型
• 2.2.2 需求和订购提前期都为随机的联合补充问题模型
• 2.3 本章小结
• 第3章 求解算法
• 3.1 确定性联合补充模型的算法
• 3.1.1 迭代算法
• 3.1.2 非迭代算法
• 3.1.3 现代优化算法
• 3.2 不确定性联合补充模型的算法
• 3.2.1 需求为随机的联合补充模型算法
• 3.2.2 需求和提前期为随机的联合补充模型算法
• 3.3 本章小结
• 第4章 实例验证
• 4.1 算例
• 4.2 结果分析
• 4.3 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢