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      基于遺傳算法的供應(yīng)規(guī)劃與最優(yōu)方案研究

      2022-04-17 09:19:02劉雪晴
      商展經(jīng)濟(jì)·下半月 2022年3期
      關(guān)鍵詞:損耗率供貨原材料

      摘 要:本文針對原材料訂購與轉(zhuǎn)運(yùn)過程中的最優(yōu)成本規(guī)劃問題,通過構(gòu)建決策變量、目標(biāo)函數(shù)及約束條件,研究并設(shè)計(jì)開發(fā)了基于遺傳算法的供應(yīng)鏈規(guī)劃管理模型。在分析生產(chǎn)企業(yè)對原材料需求的基礎(chǔ)上,結(jié)合供應(yīng)商的供貨能力及轉(zhuǎn)運(yùn)商的轉(zhuǎn)運(yùn)損耗率,構(gòu)建了最優(yōu)化訂購方案及轉(zhuǎn)運(yùn)方案的數(shù)學(xué)模型,提出了能夠滿足實(shí)際供應(yīng)鏈規(guī)劃需求的最優(yōu)供應(yīng)規(guī)劃模型。首先對過去5年該企業(yè)原材料供應(yīng)商的訂貨量和供貨量進(jìn)行了整體量化分析,通過構(gòu)建供貨滿足率、供貨波動率、供貨誤差率、波動可接受性及大額訂單比例等評價指標(biāo),對供應(yīng)商進(jìn)行了保障企業(yè)生產(chǎn)重要性的綜合評價,最終篩選出了排名前十的供應(yīng)商。其次,以企業(yè)是否選擇某家供應(yīng)商為決策變量,以供應(yīng)商數(shù)量最少作為目標(biāo)函數(shù),通過運(yùn)用0-1規(guī)劃模型,確定該企業(yè)應(yīng)至少選擇127家供應(yīng)商進(jìn)行供貨。最后依據(jù)供應(yīng)商與轉(zhuǎn)運(yùn)商之間的合作關(guān)系,以127家供應(yīng)商與8家轉(zhuǎn)運(yùn)商的雙向選擇作為決策變量,以最低損耗率作為目標(biāo)函數(shù),建立0-1規(guī)劃模型,得到最優(yōu)轉(zhuǎn)運(yùn)方案。本文在寫作過程中使用遺傳算法對規(guī)劃模型進(jìn)行了改進(jìn),大大提高了運(yùn)算速度,并且保證結(jié)果不會落到局部最優(yōu)解,具有良好的適用性。

      關(guān)鍵詞:訂購與運(yùn)輸;指標(biāo)體系;0-1規(guī)劃;最優(yōu);模型

      本文索引:劉雪晴.<標(biāo)題>[J].商展經(jīng)濟(jì),2022(06):-098.

      中圖分類號:F274 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

      供貨商向生產(chǎn)企業(yè)提供原材料,轉(zhuǎn)運(yùn)商為生產(chǎn)企業(yè)轉(zhuǎn)運(yùn)原材料,由生產(chǎn)企業(yè)、供貨商、轉(zhuǎn)運(yùn)商三方構(gòu)成整個供應(yīng)鏈系統(tǒng)[1,2],應(yīng)用數(shù)學(xué)規(guī)劃與模型等方法對這一供應(yīng)鏈系統(tǒng)進(jìn)行合理的統(tǒng)籌與協(xié)調(diào),以達(dá)到三方利益最大化,實(shí)現(xiàn)利益共贏,同時這也是供應(yīng)鏈管理重要理念的體現(xiàn)。

      1 評價指標(biāo)篩選

      本文采集相關(guān)供應(yīng)商數(shù)據(jù),進(jìn)行評價指標(biāo)的構(gòu)建。包括企業(yè)向供應(yīng)商每周的訂貨量(240周),記為O,供應(yīng)商供應(yīng)原材料的類別,以及各供應(yīng)商每周的供貨量(240周),記為S。

      1.1 供貨滿足率β

      β表示供應(yīng)商的供貨量不小于企業(yè)向其訂貨量情況占所有訂單情況的比例。當(dāng)供貨商達(dá)到這樣的條件,可以認(rèn)為供貨得到了滿足。供貨滿足率β越大,該供貨商的可靠性也就越大。

      NUM表示供貨量大于等于訂貨量,或者供貨量等于訂貨量為0的供貨商的數(shù)量。

      1.2 供貨波動率σ

      σ表示取供應(yīng)商240周供貨量的簡單算數(shù)平均數(shù)為供貨平均值μ,再用每周供貨量與平均供貨計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)差即為供貨波動率。供貨波動率σ越小,則該供應(yīng)商的供貨越穩(wěn)定,其保障企業(yè)生產(chǎn)的重要性也就越高。

      1.3 供貨誤差率

      表示供應(yīng)商供貨量與企業(yè)向其定購量的誤差比例,采用計(jì)算供貨量與訂購量之差,然后除以訂貨量的方式進(jìn)行衡量。供貨誤差率越小,則該供貨商的供貨越穩(wěn)定,其保障企業(yè)生產(chǎn)的重要性也就越高。

      總的供貨誤差率取為有效周的平均值,具體計(jì)算公式為:

      1.4 波動可接受性?

      ?只要供貨誤差率小于30%,就可以認(rèn)為供貨是較為穩(wěn)定的,這個波動是可接受的。波動可接受性?就是供貨誤差γ小于30%的訂單數(shù)量占總訂單的比例,波動可接受性?越大,那么波動可以被生產(chǎn)企業(yè)接受的概率就越大,保障企業(yè)生產(chǎn)的重要性也就越高。

      1.5 大額訂單比例φ

      φ:對于供應(yīng)商來說,供應(yīng)的大額訂單數(shù)量越多,則供貨渠道越穩(wěn)定,在后期產(chǎn)能增加時,有可能提供更多的原材料資源。因此,大額訂單的比例φ越高,其保障企業(yè)生產(chǎn)的重要性也就越強(qiáng)。

      2 保障企業(yè)生產(chǎn)重要性模型

      2.1 模型構(gòu)建

      (1)供貨滿足率β越大,其保障企業(yè)生產(chǎn)的重要性也就越高。

      (2)供貨波動率σ越小,其保障企業(yè)生產(chǎn)的重要性也就越高。

      (3)供貨誤差率越小,其保障企業(yè)生產(chǎn)的重要性也就越高。

      (4)波動可接受性?越大,其保障企業(yè)生產(chǎn)的重要性也就越高。

      (5)大額訂單的比例φ越高,其保障企業(yè)生產(chǎn)的重要性也就越高。

      重要性評價模型如下:

      2.2 結(jié)果分析

      由此可以確定20家最重要的供應(yīng)商 (見表1)。

      3 最少供應(yīng)商方案模型

      3.1 模型假設(shè)

      需要找到滿足企業(yè)生產(chǎn)需求的最少的供應(yīng)商數(shù)量,即所挑選的每家供貨商應(yīng)盡可能地向生產(chǎn)企業(yè)供應(yīng)原材料[3-5]。因此將轉(zhuǎn)運(yùn)過程中的損耗率暫時取為2%,即生產(chǎn)企業(yè)的接收量統(tǒng)一視作供貨量的98%。之后,按照供貨種類的不同,將402家供應(yīng)商進(jìn)行分類,在每種供貨種類下仍按照原供應(yīng)商序號由小至大排列。可以發(fā)現(xiàn),采集的三家原材料A、B、C中,原材料B和原材料C的供應(yīng)具有很強(qiáng)的周期性。

      故假設(shè)每家供貨商所能提供的供貨量上限為該店往期每年在該周期點(diǎn)供貨量的最大值,如此,可將每家供應(yīng)商一年里每個月的供貨上限設(shè)為定值。

      3.2 模型構(gòu)建

      在該規(guī)劃模型中,主要求解的是供應(yīng)商的最少數(shù)量。那么,對于每家供應(yīng)商,只需判斷生產(chǎn)企業(yè)是否選擇即可。同時結(jié)合0-1規(guī)劃模型,構(gòu)建24行146列的0-1變量矩陣,每個位置的取值只能為0或者1,表示選擇該家供應(yīng)商,并按照最大供貨量進(jìn)貨,或者不進(jìn)貨。

      3.3 模型結(jié)果

      4 最少損耗方案模型

      4.1 模型構(gòu)建

      轉(zhuǎn)運(yùn)的損耗量存在季節(jié)性波動,考慮到轉(zhuǎn)運(yùn)量可能會受到天氣、突發(fā)事件等因素的影響,我們可取每年相應(yīng)周的損耗量的均值[6,7],以此來確定對應(yīng)每一周每家轉(zhuǎn)運(yùn)商的損耗率[8]。

      以第一周為例,各轉(zhuǎn)運(yùn)商的損耗率記為ρ1,那么有:

      每周的轉(zhuǎn)運(yùn)方案都將按照上一周的最經(jīng)濟(jì)原材料訂購方案進(jìn)行安排。 那么在建模的過程中,唯一的決策變量就是每家供應(yīng)商和哪家轉(zhuǎn)運(yùn)商進(jìn)行合作。 這就轉(zhuǎn)化為了0-1規(guī)劃問題。以第一周為例建立一個127行8列的矩陣 ,每個位置的取值只能為0或者1,表示該家供應(yīng)商選擇該轉(zhuǎn)運(yùn)商進(jìn)行合作,或者不選擇。D820D22F-5263-4E32-98D7-A55E94CDB207

      首先考察與哪家轉(zhuǎn)運(yùn)商合作,最后再結(jié)合該轉(zhuǎn)運(yùn)商在該周的損耗率得到最終結(jié)果。其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

      一家供應(yīng)商每周只能由一家轉(zhuǎn)運(yùn)公司進(jìn)行運(yùn)輸,同時也必須要有轉(zhuǎn)運(yùn)公司幫助其轉(zhuǎn)運(yùn)。由此我們可以得出,每一家供應(yīng)商對應(yīng)的一行數(shù)據(jù),最多只能有一個位置是非零的,即:

      4.2 模型效果分析

      我們將計(jì)算出的材料訂購方案進(jìn)行模擬仿真,設(shè)定供貨量在訂貨量的30%上下波動,損耗率在2%上下波動,并進(jìn)行10次仿真,結(jié)果如表2所示。

      由表2可知,我們所制定的訂貨方案基本能夠滿足條件,供貨的總誤差和轉(zhuǎn)運(yùn)的平均損耗率均在可接受范圍內(nèi),因此,我們的訂購方案是合理的。

      5 結(jié)語

      本文圍繞原材料訂購與轉(zhuǎn)運(yùn)過程中的最優(yōu)成本規(guī)劃問題,通過構(gòu)建決策變量、目標(biāo)函數(shù)及約束條件,結(jié)合供應(yīng)商的供貨能力及轉(zhuǎn)運(yùn)商的轉(zhuǎn)運(yùn)損耗率,構(gòu)建了最優(yōu)化訂購方案及轉(zhuǎn)運(yùn)方案的數(shù)學(xué)模型。構(gòu)建供貨滿足率、供貨波動率、供貨誤差率、波動可接受性及大額訂單比例等評價指標(biāo),對供應(yīng)商進(jìn)行了保障企業(yè)生產(chǎn)重要性的綜合評價。之后運(yùn)用0-1規(guī)劃模型,確定該企業(yè)應(yīng)至少選擇127家供應(yīng)商進(jìn)行供貨,依據(jù)供應(yīng)商與轉(zhuǎn)運(yùn)商之間的合作關(guān)系,以127家供應(yīng)商與8家轉(zhuǎn)運(yùn)商的雙向選擇作為決策變量,以最低損耗率作為目標(biāo)函數(shù),建立0-1規(guī)劃模型,得到最優(yōu)的轉(zhuǎn)運(yùn)方案。此外,我們還通過對模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),對訂購方案和轉(zhuǎn)運(yùn)方案的實(shí)施效果進(jìn)行分析。本文采用仿真過程,將理論值多次帶入模型進(jìn)行仿真,數(shù)據(jù)結(jié)果更具科學(xué)依據(jù)。

      參考文獻(xiàn)

      唐雨婷.供應(yīng)鏈環(huán)境下目標(biāo)成本管理研究[J].廣西質(zhì)量監(jiān)督導(dǎo)報,2021(4):165-166.

      朱浩然.A公司供應(yīng)鏈成本管控體系研究[D].青島:青島科技大學(xué),2020.

      廖吉林.供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)流程績效評價研究述評[J].物流技術(shù),2019,38(2):88-93.

      張虹.基于多目標(biāo)決策的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃研究[D].長沙:湖南大學(xué),2018.

      曹策俊,李從東.基于數(shù)學(xué)規(guī)劃的應(yīng)急組織指派優(yōu)化問題綜述[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報,2021,33(1):1-12.

      楊倩,胡燕海.基于遺傳算法的多源多周期采購決策優(yōu)化[J].輕工機(jī)械,2020,38(2):103-107.

      張博.淺談數(shù)學(xué)線性規(guī)劃在企業(yè)管理中的應(yīng)用[J].企業(yè)科技與發(fā)展,2020(11):213-215.

      馮建英,原變魚,李鑫,等.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈管理中的研究進(jìn)展[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報,2019,50(S1):366-373.D820D22F-5263-4E32-98D7-A55E94CDB207

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