基于不确定优化方法的供应链企业间协同决策研究

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1、基于不确定优化方法的供应链企业间协同决策研究-1-基于不确定优化方法的供应链企业间协同决策研究曹鹤婷，左兴权**（北京邮电大学计算机学院，北京100876）5摘要：本论文主要研究不确定需求下供应链的库存协同决策问题。为更准确的模拟供应链末端的不确定需求，本文采用蒙特卡洛仿真技术建立通用的库存策略评价模型，可以灵活应对任何类型的不确定需求，极大的克服了前有研究需求局限性。蒙特卡洛仿真模拟是以巨大的计算消耗为代价的，因此，为平衡蒙特卡洛仿真的计算代价，本论文提出了一种带适应度遗10传的新型粒子群算法，对粒子群算法的适应度遗传技术进行多方面探索，

2、并将其成功应用到库存协同策略的优化中。实验表明，通过蒙特卡洛，粒子群算法和和适应度技术的融合运用，能极大提高了供应链库存协同决策的效率，大力提高企业供应链的核心竞争力。关键词：供应链协同；不确定需求；蒙特卡洛仿真；粒子群算法；适应度遗传15中图分类号：F27<4SupplyChainInventoryCollaborationwithUncertainDemandCAOHeting,ZUOXingquan20(ComputerSchool,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beiji

3、ng100876)Abstract:Inthispaper,anewalgorithmisproposedtomodelthesupplychaininventorycollaborationandfindtheoptimizedcollaborationschemewiththeuncertaincustomers'demand.First,MonteCarlosimulationmimickingthebehaviorofsupplychainwithuncertainmarketdemandisusedtoevaluatea

4、coordinationscheme.Thisevaluationmethodisabletocalculatethe25totalinventorycostforuncertaindemandwithanydistributiontype.ThenafitnessinheritancePSOcombinedwithMonteCarlosimulationisproposedtofindaninventorycoordinationscheme.Variousfitnessinheritancetechniquesarestudiedtoc

5、onstructaneffectivefitnessinheritancePSOforinventorycoordination.Experimentsshowthatourapproachiseffectiveinreducingtheinventorycostofsupplychainandsavingthecomputationaltime.30Keywords:SupplyChainInventoryCollaboration;UncertainDemand;MonteCarloSimulations;ParticleSwarmOp

6、timization;FitnessInheritance0引言随着信息时代的到来，传统的供应链管理模式[1]已经无力应对当前市场全球化的需求挑35战了。面对日益变化的不确定需求，供应链上各企业必须依靠联合协作，共同建立完善的协同机制，才能提高供应链的核心竞争力[2]。库存协同是供应链协同[2]的基础，优秀的库存协同策略能有效帮助企业在满足用户需求的基础上，减少成本，最大化收益。研究表明，影响库存决策的驱动型因子是供应链末端的市场需求[3]。市场需求的微小变动都可能引发牛鞭效应[<4]，造成供应链整体的巨大波动。因此，如何应对市场需求的不确

7、定<40性成为库存协同策略的重中之重。传统的库存协同研究大都假定需求固定[5-7]或者服从某一特定的需求分布[8-10]，研究结果过于理想，缺乏普遍适用性。-2-本论文着眼于需求的不确定性，采用蒙特卡洛仿真模拟技术[11-12]建立具有通用性的库存协同评价模型，不对需求类型做任何限制，极大的克服了先前研究的局限性。蒙特卡洛仿真模拟是在随机概率和统计理论方法的基础上，依靠大量的随机抽样和统计分析得到的数值结<45果。为了平衡蒙特卡洛的计算代价，本文提出了粒子群算法和适应度遗传技术相结合的改进算法来求解最佳库存协同策略。粒子群算法是基于群体智能

8、的启发式算法，具有收敛快，开销小，准确度高的特点。适应度遗传是指种群中部分个体的适应值，不是通过评价过程获得，而是直接遗传自亲代，能大大减少适应度评价的次数。本文将创造性的融合蒙