基于多目标规划的物流优化模型研究

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1、基于多目标规划的物流优化模型研究摘要:根据多目标规划方法,结合影响物流成本的各种因素——采购费用、库存费用、运输费用、时间成本、库存约束等——建立多目标物流规划模型,以便解决物流作业中的成本优化问题,最后根据该模型编写lindo算法。关键词:多目标规划;物流优化;lindo;模型中图分类号:f062文献标识码:adoi:10.3969/j.issn.1672-0407.2012.03.004文章编号:1672-0407(2012)03-012-04收稿日期:2012-01-12引言近20年来,我国先后建起了一批现代化程度较高的物流中心,同时也

2、有许多公司已经通过规划和管理物流取得了显著的竞争优势。实施物流管理的目的就是要在尽可能最低的总成本条件下实现既定的客户服务水平,即寻求服务优势和成本优势的一种动态平衡,并由此创造企业在竞争中的战略优势。传统的物流优化问题所追求的目标是在运输费用和库存费用的情况下,来优化物流系统,降低物流成本,确定系统的运输方案和库存策略。一方面,这种方法往往把库存和运输分开单独研究,忽略了库存与运输之间的相互制约;另一方面,物流优化通常只考虑到运输因素和库存因素,还有很多现实因素被忽略,具有一定的局限性。本文的研究对象是供货方和需求方组成的系统,不仅综合了库

3、存和运输问题,而且考虑到了时间成本、库存约束,并在此基础上综合运用多目标规划的方法,根据实际情况排列出物流优化问题的先后次序,建立了新的优化模型,最后编写该模型的lindo程序。1.成本因素分析采购成本是企业经营成本中最大的一部分,一般在40%~70%之间,而一项研究也标明,降低采购成本1%,对企业利润增长的贡献平均为10%以上,因此,控制采购成本对企业来说意义重大。运输是物流活动过程中的一个主要环节,涉及装卸、搬运等多种环节,运输成本在物流成本中也占据了较大比例,设计合理的运输路线、选择合理的运输工具、消除相向运输及迂回运输等不合理现象可以

4、减少运输费用。库存成本是物流成本控制中的关键一环,需求的不确定性要求企业必须持有一定的安全库存,但是持有库存越多,成本越高,将库存水平控制为最优水平至关重要。库存成本包括在途库存和在库库存。时间成本是由于存货周转慢而产生的存货投资机会成本和相关的储存费用,如为租用场地、因货物损害、腐烂变质和进行材料管理而支付的相关费用。这里的时间成本主要以存货为对象,包括时间的资本成本,还包括保存成本和由于货物运抵时间推迟造成质量下降、甚至货物腐烂所引起的损失成本。时间成本逐渐在企业成本中占据重要地位,开展时间成本相关研究具有一定的现实必要性。库存约束因素是

5、考虑到库存量既不能低于安全库存,又不能高于仓储能力,在建立目标函数时对变量进行约束。2.多目标规划模型概述多目标规划的特点是引入了正、负偏差变量p、n,以及优先算子和权系数。正偏差变量p表示考察变量值超过目标值的部分;而负偏差变量n表示考察变量值少于目标值的部分,并且p×n=0。在实际问题中常常有多个考察目标,达到这些目标的优先次序也不一样。就本文而言,物流优化目标不仅有采购费用、库存费用、运输费用这些因素,而且根据实际情况,将时间成本,库存约束考虑进去,这些目标的先后顺序为采购费用、运输费用、库存费用、时间成本。假设用u表示优先程度,且u>

6、u,i=1,2,…,n。当同一优先级有多个考察目标的时候,以权系数区别不同目标之间的差别。lindo是一种专门用于求解数学规划问题的软件包。用lindo求解多目标规划,可按多目标优先级数展开,将多目标转化为线性规划。实践证明,这种方法简单易行,容易被使用者接受。多目标规划模型可以用以下形式来表示:minz=u(p,n)s.t.ax-p+n=bx,p,n≥0(1)其中p和n分别为正、负偏差量。若ax-b>0,则p>0,n=0。若ax-b0,p=0所以若要满足x使得ax≥b或者ax≤b都可以转化成(1)式。对于目标ax≥b,要求负偏差量n达到极小

7、,对于目标ax≤b,则要求正偏差量p达到极小。3.物流优化研究的比较3.1传统的物流运输优化模型和库存优化模型mincxs.t.x=b,j=1,2…,nx≤a,i=1,2…,n(2)x≥0,i=1,2,…,m,j=1,2…,n上式中:c:供应方i向需求方j运送物资的运输费用(元/kg);x:供应方i向需求方j运送的物资数量;b:需求方j的需求量;a:供应方i的供应能力。传统的库存优化模型——经济订货批量:经济订货批量(eoq,economicorderquantity)的研究前提是:假设需求已知、延续性、不变性;存货单位成本已知,且不变;不会

8、出现缺货情况;交货周期为零。只对某一种产品分析,该产品独立需求且不可替代采购价格和订货成本不随着订货数量大小而变化每次运货均为同一订单。设定用户需求d件/年,订单批

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