vmi模式下需求随机的库存路径联合优化问题-研究

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1、3．1VMI模式下供应商运输路线及网络选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯223．2问题描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯243．2．1模型描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．243．2．2相关符号及参数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯263．3目标函数分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯263．3．1惩罚函数模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．263．3．2库存成本分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯273

2、．3．3配送成本分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯303．4模型建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯303．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯32第4章VMI模式下的库存路径联合优化问题算法研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯334．1算法选择⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯334．1．1遗传算法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯344．1．2遗传算法的改进⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．364．2算

3、法具体设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯374．3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯46第5章VMI模式下需求随机的库存路径联合优化问题算例分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯475．1算例构建⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯475．2算例求解⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯495．3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯53第6章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．546．1总结⋯⋯⋯

4、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．546．2展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．55参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．56致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯59附录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．60IV武汉理工大学硕士学位论文1．1研究背景和意义1．1．1研究背景第1章绪论随着经济的发展、

5、全球化的扩大和市场竞争的加剧，以提高客户满意度为最终目标的企业处于更加复杂的市场环境，企业之间的竞争范围也越来越大，从单纯的产品角度(如性能、价格、质量等方面)转向企业所处供应链间的竞争。在当今市场竞争日益严峻化的大环境下，企业必须对市场需求具有良好的洞察力，进而做出有效快速的反应，在提高自身的核心竞争力的同时，更加要注重整个供应链中的与其他合作企业的战略协作。处于同一供应链中的不同企业可以交共享资源，加强合作，做出决策，共同开拓市场。基于供应链管理“横向一体化”战略思想的供应商管理库存(VendorMan

6、agedInventory，简称VMI)，该库存管理模式是由系统化思想发展而来，避免了传统库存管理模式的企业之间各自为政、合作不协调的弊端，而是从全局的角度出发，对库存进行集中管理，使供应链中的各层企业间的关系更加紧密，运作更加协调，增强企业对市场的敏锐度和响应能力，进而提高自身的竞争力。库存控制管理和配送路径优化是VMI系统要解决的两个重要环节，而库存和配送存在效益悖反的现象，若对需求方采取大批量的配送方式，必然造成运输次数的减少，配送成本降低的同时会造成需求方的库存成本增高；若对需求方采取小批量的配送方

7、式，必然造成配送次数的增多，进而配送成本增高，同时需求方的库存成本降低。因此必须对库存控制和配送进行联合优化，在综合库存费用和配送费用的前提下，优化整个系统，确定库存控制策略和配送路径方案，从而平衡库存和配送的效益悖反。本文研究的库存路径联合优化问题(InventoryRoutingProblem，简称IRP)是VMI系统进行优化时需要考虑的重点问题，主要进行的是对库存和配送路径同时进行优化：在同时考虑两个部分的相应要素的情况下，如何进行有效而经济的管理和组织配送活动，在一定的时间(单周期或者多周期)内，将

8、一种(或多种)货物从一个(或多个)供应商配送到一个(或多个)客户【l】。VMI模式下需求随机武汉理工大学硕士学位论文的Ⅱ心问题更贴近现实，通过对这个问题的研究，供应商综合考虑库存和配送两个方面，从全局角度出发，制定合理的库存策略和配送方案，满足客户需求的同时获得系统总成本的降低。1．1．2研究意义在VMI系统中，供应商改变以往被动按照下游客户的订单安排发货的传统模式，将主动权掌握在自己手中，根据对下游客户的需求情