供应链网络优化 ——建模与算法设计

论文摘要

在信息化、数字化及网络化的今天，供应链管理充满了诱惑力，它是一个管理时代的象征，是新的生产力，供应链管理带给我们的不仅仅是一种新的管理工具，更重要的是有了更新的管理理念；有了提高认识的机遇；有了籍此重新规划、设计和优化业务流程的途径。供应商的评价和选择是供应商管理的一个非常重要的环节。本文提出了带时间窗的供应商的选择问题。研究了有时间约束且有多个供应商可供选择的前提下，如何给出一个满意的供应商选择方案，确定参与的供应商及各自所供应的物资数量使总成本最小。对该问题在允许缺货和不允许缺货的前提条件下分别给出了单一物资需求和多物资需求的数学模型，并设计了相应的算法进行求解，证明了算法的最优性，给出了算法的复杂度。指出了所设计的算法是拟多项式时间算法，具有良好的性能。供应链设计是实现供应链网络优化管理的一个重要手段。由此本文考虑以核心企业为主导的从供应商—转运中心—制造商—配送中心—分销商的供应链，提出了基于转运中心和配送中心选址的供应链设计问题，给出了以供应链建设和运营整体总成本最小化为目标的非线性规划模型。为了与重要供应商和分销商建立良好的合作伙伴关系，在供应链设计中尽量体现优先向重要供应商采购原料和优先向绩效高的分销商供应产品的思想，在此模型的基础上改进得到了以供应链整体成本最小化、供应商加权原料物流最大化、分销商加权产品物流最大化为目标的多目标规划模型。针对多目标规划模型求解的困难性，将供应链整体成本最小化的目标函数转化为约束条件，然后再利用线性加权法将供应商加权原料物流最大化、分销商加权产品物流最大化这两个目标函数合成为一个目标，将多目标规划模型转化为单目标规划模型，从而给问题求解带来了方便。配送是供应链管理活动的关键环节之一，车辆路径的选择是实现优化配送的一个主要内容。基于车辆路径问题的NP-完备性，提出了一个并行遗传算法对带软时间窗的物流配送车辆路径问题进行求解，与其他相关算法进行比较，表明该算法具有良好的性能。进而考虑到物流配送车辆路径问题中要涉及货物的装卸作业，将装卸工调配问题和车辆路径问题相结合提出了含装卸工调配的物流车辆配送路径问题，给出了以总运输费用最小、总装卸工人数最少为目标函数的双目标整数规划问题的数学模型。按目标函数的主次分两个阶段对该问题进行了求解；并将装卸工人数最少转化为装卸费用最小将该模型进行了推广。最后将车辆路径问题和服务水平相结合提出了物流配送模糊车辆路径问题，以降低配送总费用和提高服务水平为目标，给出了相应的数学模型，设计了一个混合遗传算法对其求解。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景和意义
• 1.1.1 供应链管理的起源、发展及其研究意义
• 1.1.2 供应商管理的起源、发展及其研究意义
• 1.1.3 供应链网络设计的研究背景及意义
• 1.1.4 供应链物流配送管理的起源、发展及其研究意义
• 1.2 主要研究内容和结构安排
• 1.3 小结
• 第二章 现代供应链管理理论及其研究现状
• 2.1 现代供应链整合理论
• 2.2 现代供应链管理理论分类
• 2.3 现代供应链协作管理
• 2.4 现代供应链网络优化
• 2.5 供应链网络物流配送与车辆路径问题
• 2.5.1 车辆路径问题的分类
• 2.5.2 车辆路径问题的数学模型
• 2.6 小结
• 第三章 供应商、分销商的评价与选择
• 3.1 供应商的评价与选择
• 3.1.1 供应商的评价指标体系
• 3.1.2 供应商选择的原则和步骤
• 3.1.3 供应商评价和选择的方法
• 3.2 分销商的评价和选择
• 3.3 小结
• 第四章 带时间窗的供应商的选择
• 4.1 不允许缺货的带时间窗的供应商的选择问题
• 4.1.1 单一物资的需求情形
• 4.1.2 多物资需求情形
• 4.2 允许缺货的带时间窗的供应商的选择问题
• 4.2.1 单一物资的需求情形
• 4.2.2 多物资需求情形
• 4.3 小结
• 第五章 供应链网络优化设计
• 5.1 供应链网络结构
• 5.2 基于转运中心和配送中心选址的供应链设计
• 5.2.1 问题的提出
• 5.2.2 模型的建立和求解
• 5.2.3 需求预测
• 5.2.4 算例
• 5.3 面向供应商和分销商的供应链设计
• 5.3.1 模型的建立和求解
• 5.3.2 算例
• 5.4 小结
• 第六章 供应链网络物流配送车辆优化调度
• 6.1 遗传算法
• 6.2 带软时间窗物流配送车辆路径问题的并行遗传算法求解
• 6.2.1 带软时间窗车辆路径问题的数学模型
• 6.2.2 并行遗传算法设计
• 6.2.3 算例
• 6.3 含装卸工调配的车辆路径问题
• 6.3.1 含装卸工调配的车辆路径问题的数学模型
• 6.3.2 含装卸工调配的车辆路径问题的求解
• 6.3.3 算例
• 6.4 基于服务水平和配送费用的供应链网络物流配送车辆路径问题
• 6.4.1 带软时间窗的模糊车辆路径问题的数学模型
• 6.4.2 混合遗传算法设计
• 6.4.3 算例
• 6.5 小结
• 第七章 结论与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读博士学位期间的主要研究成果