針對物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問題中顧客需求和運輸成本的不確定性,使用在險價值量化投資風(fēng)險,建立了以投資損失的在險價值最小化為目標的模糊兩階段物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃模型。對于模型中不確定參數(shù)均為規(guī)則模糊數(shù)的這一類模糊兩階段規(guī)劃模型,本文通過理論分析和證明將其轉(zhuǎn)化為等價的確定一階段規(guī)劃模型進行求解,從而將無窮維的優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為有限維的經(jīng)典優(yōu)化問題,降低了計算難度且得到了模型的精確解。不同規(guī)模的數(shù)值實驗證實了所提出模型及其求解方法的有效性。 

【文章來源】：運籌與管理. 2020,29(02)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

為了進一步說明本文提出的求解方法的有效性,下面通過規(guī)模為5×10×10×20的算例進行具體分析。利用上述數(shù)據(jù)產(chǎn)生的方法生成測試數(shù)據(jù)集。根據(jù)上述對稱三角模糊數(shù)的逆可信性分布函數(shù),可計算得到顧客需求dk和單位運輸成本tgi,tij′,tjk″的逆可信性分布函數(shù)Υ k -1 ,Ψ gi -1 ,Ψ ij ′-1 ,Ψ jk ?-1 。給定置信水平α∈(0,1),則該物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問題的模糊兩階段模型(1)～4)可以轉(zhuǎn)化為等價的確定一階段混合整數(shù)線性規(guī)劃模型(10)。本文利用CPLEX 12.0進行求解,詳細的求解結(jié)果見表3。當決策者是風(fēng)險規(guī)避型時,考慮到顧客需求和運輸成本的不確定性所帶來的風(fēng)險,通常更關(guān)注可能的潛在損失,希望能夠?qū)⒊袚?dān)的風(fēng)險控制在一個較小的范圍內(nèi)。VaR準則下,置信水平的選擇,反映了決策者的風(fēng)險態(tài)度。置信水平越高,說明決策者越趨向于保守,風(fēng)險厭惡程度越大。當置信水平趨近于1時,得到最壞情形下的最優(yōu)解。反之,置信水平越低,決策者對風(fēng)險越持樂觀的態(tài)度。當置信水平趨近于0時,得到最樂觀情形下的最優(yōu)解。由表3可以看出,當置信水平取不同的數(shù)值時,物流網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃方案也會發(fā)生相應(yīng)的變化,隨著置信水平的升高,工廠和分銷中心的數(shù)量相應(yīng)減少。即使相同的選址,在不同的置信水平下,選址的生產(chǎn)能力或容量規(guī)模也可能會有不同的規(guī)劃結(jié)果。如當α=0.1和0.2時, 選址位置完全相同,但規(guī)劃了不同的生產(chǎn)能力。對于表3中列出的每一種規(guī)劃方案,給定置信水平α∈(0,1),通過求解模型(9)可以得到相應(yīng)的VaRα (x),進而得到每一種規(guī)劃決策的損失分布函數(shù)Φx(λ)如圖2(a)所示。事實上,圖2(a)中所有規(guī)劃方案的損失分布函數(shù)左側(cè)的包絡(luò)線構(gòu)成了完美信息條件下的規(guī)劃決策對應(yīng)的損失分布,即在所有置信水平α∈(0,1)下對應(yīng)的最優(yōu)規(guī)劃決策構(gòu)成的理想損失分布。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3422273