基于贝塞尔理论和pso算法备件模糊eoq库存模型的研究

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1、华中科技大学硕士学位论文摘要随着市场竞争的日益激烈，低成本高效率运作成为现代企业主题。备件库存管理日渐成为企业设备管理中的一个非常重要部分，它直接影响着企业的运营成本，是企业提高竞争力的一个关键环节。本文以某电站备件库存管理为研究背景，讨论了备件管理中库存管理因素模糊隶属确定和备件模糊EOQ模型问题。首先，总结了模糊变量隶属度确定的方法，分析了以往库存管理常见的库存模型，归纳了不确定规划模型构建思路，随后对粒子群优化算法也进行了讨论。其次，针对现有不确定变量隶属度函数构建方法的不足，设计了基于贝塞尔曲线构建模糊隶属度函数方法。根

2、据构建隶属度函数的数据实例，求得隶属度函数与实证数据之间的最小的平方误差总和，验证了贝塞尔曲线方法对于构建模糊隶属度函数的可行性和优越性。第三，在备件存储费用和订货费用均为模糊变量情况下，基于期望值和可信性测度理论，构建了备件模糊相关机会规划EOQ模型；设计了基于改进粒子群优化算法和模糊模拟方法的智能算法来计算模糊目标函数的期望值和模糊事件的可信性，得到了使企业库存费用不超过某一预算水平的可信度最大的最优订货量。同时通过算例验证了所建模型及求解算法的有效性和优越性，进而通过敏感性分析指出了此类备件库存优化的方向。关键词：备件；模

3、糊决策；EOQ模型；贝塞尔理论；粒子群优化算法I华中科技大学硕士学位论文AbstractAstheincreasinglyfierceofmarketcompetition,cost-effectiveandhighefficiencyoperationhasbecomethethemeofmodernenterprise.Sparepartsmanagementisbecomingaveryimportantpartofequipmentmanagement;ithasadirectimpactonoperationcosts

4、,andactasakeylinktoimproveenterprisescompetitiveness.Inthisthesis,weselectapowerstationsparepartsmanagementastheresearchbackground,discussedhowtodeterminethemembershipfunctionoffuzzydecisionvariablesforsparepartsinventorymanagementfactorsandalsodesignedafuzzyEOQinven

5、torymodel.Firstly,asummaryofthefuzzytheoryandmethodsusedtodeterminemembershipfunctionandwidely-usedinventorymodelsareanalyzed,theideasofbuildinganuncertaintyprogrammingmodelareintroduced.Atthesametime,adiscussionontheparticleswarmalgorithmismade.Secondly,amodeltobuil

6、dfuzzymembershipfunctionbasedontheBeziercurveisproposedontheanalysisoftheshortageoftheexistingmethodstodeterminetheuncertaintyvariablemembership.Dataexamplesofmembershipfunctionbuildingarelistedandweobtainedthesmallestsumofsquarederrorofthemembershipfunctionandtheemp

7、iricaldata.Inthisway,thefeasibilityandsuperiorityofthewayforconstructingfuzzymembershipfunctionusingBeziercurvetheoryisverified.Third,Inthecircumstancesofboththestockcostandtheordercostarecharacterizedasindependentfuzzyvariables,aeconomicorderquantityfuzzydependentch

8、anceprogrammingmodelareconstructedbasedonexpectedvalueandcredibilitytheory.Byusingimprovedparticleswarmoptimization(PSO)algorithman