【摘要】：以機動車供應(yīng)鏈為背景,從供應(yīng)鏈協(xié)同的角度研究機動車零部件庫存運輸整合優(yōu)化問題。在需求隨機情景下,建立了基于循環(huán)取貨(Milk-Run)的機動車零部件庫存運輸雙層迭代優(yōu)化模型,即分別對上層的庫存模型和下層的運輸模型進行建模優(yōu)化。通過混合規(guī)劃模型方法和改進的遺傳算法,反復(fù)迭代來平衡庫存與運輸之間的效益悖反關(guān)系,優(yōu)化系統(tǒng)總成本,找出集成情形下的最優(yōu)解。最后通過實際算例驗證了模型和算法的有效性。
【圖文】：

供應(yīng)商立送的物流模式圈2混合取貨模式劃周期按荃本訂貨周期分成K個取貨周期;式(3)表示零部件在K個取貨周期中要保

分別為Q0和C0I。步驟2基于Q0，對下層的VRP問題進行求解，得到最優(yōu)取貨周期和最優(yōu)運輸成本T0和CT0，并且迭代次數(shù)t=t+1。步驟3重復(fù)步驟1和步驟2，直到得到CIt+1+CTt+1≥CIt+CTt，則轉(zhuǎn)入步驟4。步驟4得到結(jié)果Q,CI,T和CT。5實例分析以天津某拖拉機生產(chǎn)商的實際數(shù)據(jù)進行分析。模型中涉及的參數(shù)取值如下：α=0.95，CP=300元/次，Cd=0.25元/km。供應(yīng)商的相關(guān)信息見表2。表2相關(guān)供應(yīng)商數(shù)據(jù)根據(jù)上述條件，基于4.1、4.2和4.3節(jié)的算法，進行相關(guān)優(yōu)化得到如圖3所示的最優(yōu)路徑。由圖3可得，供應(yīng)商按照取貨量、取貨周期和距離可以分為4條取貨路線，分別為(0,2,5,8,0)、(0,3,0)、(0,6,1,10,9,0)和(0,7,4,0)，這4條線上，車輛在載重限制下的滿載率分別為：90.53%，91.05%，97.72%，72.54%，由實際情況可知，Milk-Run大大優(yōu)化了車輛的裝載效率。圖3最優(yōu)循環(huán)取貨路徑經(jīng)計算，上層規(guī)劃的最優(yōu)解為Q*=(8.42,6.33,10.38,5.94,2.86,1.73,2.33,1.13,0.24,0.75)，最優(yōu)值C*I=1142.08；下層規(guī)劃的最優(yōu)解為T*=(1/2,1/2,1,1/2,1,2,1/4,1)，最優(yōu)值C*T=4685.58；取貨物流網(wǎng)絡(luò)的總成為5827.66。下面對基于Milk-Run的送貨模式和供應(yīng)商自主送貨的模式進行對比分析。分析結(jié)果見表3。表3入廠物流模式對比分析由表3可知相比于供應(yīng)商自主送貨模式，Milk-Run取貨模式保證一個基本取貨周期內(nèi)需求的零部件即可，同時根據(jù)供應(yīng)商按距離、取貨周期和取貨量，把供應(yīng)商分成一個循環(huán)的取貨線路，滿足在小批量多批次取貨的同時不造成空載率，減少了運輸費用，與供應(yīng)商自主送貨模式相比，，其系統(tǒng)總成本大大降低。這就是Milk-Run取貨模式平衡二者效益悖反的成效所在。6結(jié)論本文從供應(yīng)
【作者單位】： 天津大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)部;
【分類號】：F224;F426.471;F253.4

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本文編號：2542843