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模糊环境下串行供应链存储控制策略的研究

作　者: 张立军
导　师: 黄敏
学　校: 东北大学
专　业: 系统工程
关键词: 串行供应链存储控制 混合遗传算法 混合粒子群算法 模糊机会约束规划模糊机会约束目标规划 分层比较算法
分类号: F274
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 33次
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内容摘要


随着科技和管理水平的不断提高,经济全球化的不断加深,企业面临的竞争压力越来越大,企业要在残酷的市场竞争中立于不败之地,必须从各方面着手努力提高自己的优势。当企业迫切需要一种新模式来迎接新的机遇和挑战时,供应链应运而生。供应链管理(Supply Chain Management-SCM)主要是通过控制和协调供应链中的各个实体及其行为,以达到降低系统成本、提高产品质量和改善服务水平的目的,从而全面提高整个系统的综合竞争力。供应链管理涉及到许多方面的管理活动,而其中的存储管理一直在供应链管理中占有举足轻重的地位。本论文针对现实供应链问题中总是存在不确定性因素,一些参数难以用清晰数表示的情况,对在模糊环境下的串行供应链上下游节点企业原料、在制品和产成品的采购、生产、存储、运输等一系列活动中涉及到的存储控制策略优化进行了研究。研究主要工作包括：(1)对供应链存储控制策略的国内外研究状况综述及对模糊仿真做了简单的介绍；(2)供应链存储控制策略优化是建立在供应链存储系统仿真的基础上的,因此,本论文研究了串行供应链存储控制策略的通用模型,并设计C程序对此通用存储控制策略进行了仿真；(3)建立了基于模糊机会约束规划的单目标控制策略优化模型,描述了在满意率和投放定单标准差满足一定置信水平下,极小化供应链总成本悲观值的串行供应链存储控制策略的优化问题；针对这一问题设计了混合遗传算法和混合粒子群算法,通过仿真实验验证这两种算法可以有效的求解问题；(4)建立了基于模糊机会约束目标规划的目标规划控制策略优化模型,描述了在满足一定置信水平下,根据优先顺序先后满足各给定目标的存储控制策略的优化问题,并设计了混合遗传算法和分层比较遗传算法来解决该问题,仿真结果研究,两种方法均可以有效的解决问题,两算法对比表明,分层比较遗传算法适应性更强。

全文目录


中文摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章 绪论  11-17
  1.1 研究背景与意义  11-14
    1.1.1 供应链管理概述  11-12
    1.1.2 供应链管理存在的问题  12-14
    1.1.3 研究的意义  14
  1.2 本论文的工作  14-15
  1.3 本文组织结构  15-17
第2章 相关基本理论概述  17-31
  2.1 供应链存储控制方法  17-18
    2.1.1 零存储  17
    2.1.2 联合存储管理策略  17
    2.1.3 多级存储优化与控制策略  17
    2.1.4 供应商管理用户存储策略  17-18
    2.1.5 合作计划、预测和补给策略  18
    2.1.6 CONWIP应用于供应链存储控制  18
  2.2 存储控制基本策略  18-20
    2.2.1 MRP Ⅱ  18-19
    2.2.2 JIT  19
    2.2.3 CONWIP生产存储控制系统  19-20
  2.3 智能优化算法和人工神经网络的简介  20-25
    2.3.1 智能优化方法  20-21
    2.3.2 人工神经网络理论概述  21-25
  2.4 模糊机会约束规划与模糊模拟  25-31
    2.4.1 模糊机会约束规划  25-29
    2.4.2 模糊模拟  29-31
第3章 串行供应链通用存储控制模式的底层仿真  31-43
  3.1 串行供应链存储控制策略  31
  3.2 通用控制策略仿真模型  31-42
    3.2.1 问题描述  31-32
    3.2.2 控制策略仿真模型的建立  32-37
    3.2.3 底层仿真  37-42
  3.3 小结  42-43
第4章 单目标串行供应链最优存储控制策略研究  43-61
  4.1 单目标串行供应链存储控制策略的优化模型  43
  4.2 单目标存储控制策略优化问题的算法设计  43-58
    4.2.1 混合遗传算法  43-52
    4.2.2 混合粒子群算法  52-58
  4.3 算法对比分析  58-59
  4.4 小结  59-61
第5章 多目标串行供应链最优存储控制策略研究  61-77
  5.1 目标规划概述  61
  5.2 模糊机会约束目标规划模型  61-63
  5.3 算法设计  63-75
    5.3.1 混合遗传算法设计  63-69
    5.3.2 分层比较遗传算法  69-75
  5.4 算法对比分析  75
  5.5 本章小结  75-77
第6章 总结与展望  77-79
参考文献  79-83
致谢  83-85
参加项目  85

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中图分类: > 经济 > 经济计划与管理 > 企业经济 > 企业供销管理
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