逆向物流供應(yīng)鏈最佳供應(yīng)商選擇及訂單量分配
本文選題:逆向物流供應(yīng)鏈 + 模糊目標(biāo)規(guī)劃 ; 參考:《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年04期
【摘要】:在逆向物流供應(yīng)鏈研究中,為了解決市場需求、供應(yīng)商供貨能力、回收產(chǎn)品數(shù)量等不確定問題以及逆向物流系統(tǒng)中存在的目標(biāo)沖突,建立了制造商收益最大化和所選供應(yīng)商不合格零件數(shù)最少化的多目標(biāo)數(shù)學(xué)優(yōu)化模型來確定最佳供應(yīng)商選擇、訂單量分配以及提貨點(diǎn)選址。運(yùn)用基于模糊目標(biāo)規(guī)劃的蒙特卡羅仿真模型把多目標(biāo)函數(shù)重構(gòu)成單目標(biāo)函數(shù)。采用自適應(yīng)遺傳算法(AGA)對單目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解,并給出了最佳供應(yīng)商選擇及訂單量分配。在此基礎(chǔ)上討論了不同權(quán)重分配下結(jié)果的優(yōu)劣性及供應(yīng)商選擇風(fēng)險(xiǎn)。最后,針對不同權(quán)重分配,比較了自適應(yīng)遺傳算法和Gurobi求解。實(shí)驗(yàn)表明,對于該問題模型自適應(yīng)遺傳算法在解的運(yùn)行速度以及精度上都優(yōu)于Gurobi。
[Abstract]:In the research of reverse logistics supply chain, in order to solve the uncertain problems such as market demand, supplier supply capacity, quantity of recovered products, and the conflict of objectives in reverse logistics system,A multi-objective mathematical optimization model is established to maximize the profit of the manufacturer and minimize the number of unqualified parts of the selected supplier to determine the optimal supplier selection, order allocation and pick-up location.Monte-Carlo simulation model based on fuzzy objective programming is used to reconstitute multi-objective functions into single-objective functions.Adaptive genetic algorithm (AGA) is used to solve the single objective function, and the optimal supplier selection and order quantity allocation are given.On this basis, the advantages and disadvantages of the results and the risk of supplier selection under different weight distribution are discussed.Finally, the adaptive genetic algorithm and Gurobi solution are compared for different weight allocation.Experiments show that the adaptive genetic algorithm is superior to Gurobim in the speed and accuracy of the solution.
【作者單位】: 上海海事大學(xué)物流研究中心;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71471110,71301101) 上海市科委重點(diǎn)資助項(xiàng)目(12510501600);上海市科委工程中心能力提升項(xiàng)目(14DZ2280200) 上海海事大學(xué)橫向科研項(xiàng)目(20140057)
【分類號】:F274;TP18
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,本文編號:1771814
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