基于遗传算法的供应链分销网络优化研究

论文摘要

随着世界经济一体化和市场全球化的日趋形成,供应链管理已经成为现代企业的主要管理模式。在供应链中,分销是供应链管理的一个非常重要的环节,它不仅是衡量供应链管理水平高低的标志,而且是决定供应链竞争能力的关键因素。因此,在供应链环境下,合理地建立和优化分销网络,加强对分销环节的管理,是提高用户满意度,增强企业竞争力的重要途径。在传统的分销网络优化模型中,大都假设分销网络中所涉及的需求量、运输时间等因素为已知常数,也很少从供应链一体化的角度对影响分销网络总成本的各种因素进行综合分析。但在实际情况中,影响分销网络优化的因素是不确定的,并且这些因素之间有着相应联系。因此,本文在不确定条件下,将库存成本、缺货成本、运输成本、设施成本、服务水平等相关因素综合应用到分销网络的选址过程中,对供应链分销网络中的设施选址、库存控制和运输管理进行集成优化,从而平衡分销网络中的各项成本,使分销网络达到整体上的最优。论文详细分析了供应链分销网络的优化策略和各项成本因素,建立了随机需求下基于库存控制的分销网络优化模型,并对模型进行了扩展。采用改进的遗传算法来求解模型,建立了一种有效的编码方式,降低了染色体的存储空间。通过改进的自适应交叉概率和变异概率,合理设计了遗传算子,有效避免了算法的早熟,提高了算法的运行效率。最后通过一个实例验证了分销网络优化模型和算法的可行性和有效性。本文研究的供应链分销网络优化设计可以促进企业加强对生产—分销环节的协调管理,有效地降低生产和分销环节的成本,为企业在战略层和战术层提供一定的决策支持。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 问题的提出
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究目的及意义
• 1.2 供应链分销网络优化的研究现状
• 1.2.1 选址－分配问题（LAP）的研究现状
• 1.2.2 选址－库存问题（LIP）的研究现状
• 1.2.3 分销网络优化问题的研究现状
• 1.3 本文研究思路及主要研究内容
• 1.3.1 研究的基本思路
• 1.3.2 研究的主要内容
• 1.4 本文结构
• 2 供应链分销网络优化分析
• 2.1 分销网络概述
• 2.1.1 供应链管理
• 2.1.2 分销网络的涵义
• 2.1.3 分销网络的作用
• 2.2 分销网络优化的策略
• 2.2.1 客户服务水平
• 2.2.2 设施选址策略
• 2.2.3 库存决策策略
• 2.2.4 运输决策策略
• 2.2.5 集成选址、库存与运输的策略
• 2.3 分销网络优化的成本因素分析
• 2.3.1 客户需求响应时间与设施数量的关系
• 2.3.2 库存成本与设施数量的关系
• 2.3.3 运输成本与设施数量的关系
• 2.3.4 设施成本与设施数量的关系
• 2.3.5 库存成本与运输决策的关系
• 2.3.6 总成本最小原则
• 2.4 分销网络优化的内容和步骤
• 2.4.1 分销网络优化的内容
• 2.4.2 分销网络优化的步骤
• 3 供应链分销网络优化模型研究
• 3.1 问题的描述
• 3.2 库存相关理论
• 3.2.1 相关概念
• 3.2.2 库存补给策略
• 3.2.3 库存控制模型
• 3.3 基于库存控制的分销网络优化模型
• 3.3.1 模型假设
• 3.3.2 符号定义
• 3.3.3 相关成本分析
• 3.3.4 模型的建立
• 3.4 模型的扩展
• 3.4.1 基本假设
• 3.4.2 符号定义
• 3.4.3 多源单目标优化模型
• 3.4.4 多源多目标优化模型
• 4 基于遗传算法的分销网络优化
• 4.1 模型求解方法分析
• 4.2 遗传算法概述
• 4.2.1 遗传算法的特点
• 4.2.2 基本遗传算法描述
• 4.2.3 遗传算法的改进
• 4.2.4 应用遗传算法求解问题的步骤
• 4.3 改进的遗传算法求解模型
• 4.3.1 编码与解码
• 4.3.2 适应度函数
• 4.3.3 改进的自适应交叉概率和变异概率
• 4.3.4 遗传操作的设计
• 4.3.5 约束条件的处理
• 5 实例分析
• 5.1 实例问题描述
• 5.2 模型优化结果
• 5.3 结果分析
• 5.3.1 改进遗传算法与基本遗传算法优化结果比较
• 5.3.2 参数的敏感性分析
• 6 结论与展望
• 6.1 主要结论
• 6.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录
• B.作者在攻读硕士学位期间参与的项目目录