论文摘要
科学技术的不断进步和全球化市场形成,给企业带来了机遇和挑战。为适应新的经营和市场竞争环境,企业管理模式由传统的“纵向一体化”转为“横向一体化”,供应链管理应运而生。供应链是一条由供应商、制造商、分销商和用户构成的企业链条,链上各节点企业协调运作可提高整个链条的效益和竞争力。供应链的结构复杂,包含多种不确定因素,对于供应链的构建和运作影响极大,研究不确定环境下供应链的最优计划具有重要的理论意义与应用价值。本文考虑多种不确定性因素,研究不确定环境下供应链多时段集成计划问题。具体研究内容如下:第一,研究了不确定用户需求下基于供应价格不确定的多时段供应链集成计划问题。考虑原材料价格不确定的因素,针对价格无折扣和价格有折扣情况,分别建立随机用户需求下的期望值模型,并采用基于随机模拟的遗传算法进行求解,实现几个时段内供应链集成计划的整体优化第二,研究了不确定用户需求,不确定供应价格的环境下,考虑不同订货策略下的供应链多时段集成计划,先建立了通用的数学模型,再分别给出不同订货策略下原料库存成本的模型,并采用基于随机模拟的遗传算法进行求解,将多种策略下总成本相比较,观察不同策略对总成本的影响,最后通过实例仿真验证了模型和算法的有效性。第三,研究了不确定用户需求,不确定供应价格的环境下,考虑生产能力不确定基于经济订购策略的供应链多时段集成计划,分析核心企业生产能力不确定时,库存成本与总成本的变化,建立期望值模型,采用基于随机模拟的遗传算法进行求解,并分析生产能力不确定对订购策略的影响。论文还研究了不确定环境下供应链多时段计划的多目标问题,以总成本与库存成本最低为目标,建立期望值模型,采用基于排序的多目标遗传算法求解,得出问题的Pareto解集,与单纯以总成本最低的结果相比较,得出在一定的总成本余量内,可以使库存成本降低。通过对多种不确定因素下供应链集成计划问题建立优化模型和计算分析,表明本文提出的优化模型和方法具有有效性,采用随机规划模型制定供应链多时段战术集成计划可以有效地利用资源。
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