基于差分进化算法的两种模糊联合补货模型研究

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1、华中科技大学硕士学位论文显。随后一些学者把联合补货策略分成直接成组策略和间接成组策略。直接分组策略是考虑如何将所有物品分成M个组，并分别确定这M个组的固定周期T，在每次订货时本组中的所有物品都需要进行补货；间接分组策略的目的是找到最合适的基本联合补货周期(T)和各物品自身的补货周期(Ti)，从而使总成本最小，在每个联合补货周期，都会发出一个订单，但不是每一种物品都需要进行补货。Chakravarty(1981,1986)利用动态规划对确定性联合补货模型采用直接分组策略进行了详细的研究。Van等(1992)分析和对比了联合补货模型，当固定订购费用较小时，试图

2、找到固定订购费用的“中间值”，从而根据这一“中间值”来决定采用哪种分组方式；当固定订购费用较高时，间接分组策略明显优于直接分组策略，无需再确定“中间值”来决定用哪种分组策略。而实际研究的JRP模型中固定订购费用都明显较大，从而学者对直接分组策略的研究的文章较少。Goyal(1974)对采用间接分组策略的联合补货模型中的参数进行优化，采用枚举法得到了所有的局部最优解和全局最优解，但此方法不能普遍应用，当物品数量较多时，枚举法效率低下。Silver(1976)提出了一种简单的启发式算法来进行求解近似最优的基本周期T和总费用，此算法简单易用，求解速度较快，因此不

3、断被后人当做基本方法并进行改进。Kaspi和Rosenblatt(1991)在Silver的前提下，提出了Rand方法，即将基本周期T的可行域[Tmin,Tmax]平均划分为m个区间，求出每一个区间内的总成本，比较后确定T的值。Goyal和Deshmukh(1993)在此基础上更进一步，提出一个新的方法来求解Tmin，使得T的范围更小，更精确。Fung和Ma(2001)给出了另一对T的边界值，并且提出了两种方法，用来解决当固定订货成本很小时的JRP问题。Viswanathan(2002)在Fung和Ma的基础上对边界值进行了改进。Khouja等(2000)

4、设计了一种遗传算法(GA)来解JRP模型，同时与RAND进行了比较，结果表明GA算法要优于RAND算法。遗传算法开启了用智能优化算法解决联合补货问题的先河。Andreas等(2007)利用spreadsheet技术设计了一种迭代启发式规则用于求解JRP模型并与其他的启发式算法进行了比较，效果良好。Hoque(2006)构建了资金、运输和存储能力受限的多约束联合补货模型，把经典的联合补货模型进行了拓展，并设计了新算法得到模型的最优解。欧阳强国、王林等分析了确定性的资金和存储能力约束条件下的JRP模型，3华中科技大学硕士学位论文设计了一种稳定可靠的混合差分进化

5、求解算法，并基于改进的差分进化算法进行了敏感性分析，得到相应的管理启示。2)随机性联合补货模型(SJRP)企业订购物品的需求一般都是随机的，而确定性联合补货模型的首要条件就是需求必须是确定的，故确定性联合补货模型与企业实际不符，应用率不高。Atkins和Iyogun(1988)提出了一个需求服从复合泊松分布的定期补货策略。他们提出了第一个定期补货策略是(T,Mi)，既所有物品都有一个相同基本检查周期T，每种产品在每次检查时都会补货到Mi水平。他们还进一步提出了修正的定期补货策略MP(T,Mi)，这个策略是首先找到相同的基本补货周期T，然后找到物品i的补货周

6、期ki*T，每一个物品在达到自身的检查时间点时，将库存补充到相应的水平Mi。Lee和Chew(2005)构建了基于动态自动相关需求的联合补货模型并设计了特有的启发式算法对基本补货周期进行修正。Minner和Silver(2005)提出了一个多产品多批次且需求服从泊松分布的库存补货模型，存在预算或仓储空间的约束。作者运用了几种启发式算法来对模型进行求解分析，发现当需求服从泊松分布时，此问题可以用半马尔科夫决策过程求解并能取得很好的结果。综上所述，我们发现随机性联合补货问题模型的构建和求解都非常复杂，但与企业的现实应用环境更为接近，因此，随机性联合补货问题的科

7、学研究价值更高。但是随机性联合补货模型也有一定的局限性，因为要应用随机性联合补货模型时必须对那些随机的变量收集到一定数量的精确的历史数据，否则就不能验证求解结果是否符合客观的现实情况。在一篇著名的文献综述中，Khouja和Goyal等指出JRP模型的研究的重点过于集中在求解算法改进上，然而对资金、库存容量、最小订货量、运输能力、企业生产能力限制情形下的JRP模型研究相对较少。3)基于模糊理论的不确定性的联合补货模型确定性联合补货模型在现实的企业中几乎是不存在的。因为现实世界中存在的不确定性因素太多，导致主要订购成本、库存持有成本、需求率、资金约束等都难以确

8、定。比如，刚开始决策者会为订购物品确定一个资金预算额，在决策执行的