供應(yīng)商管理庫存系統(tǒng)中配送優(yōu)化方法研究.pdf

1、供應(yīng)商管理庫存是一種先進(jìn)的供應(yīng)鏈庫存管理模式，能夠有效地消除需求波動帶來的不確定性，從而極大的減少供應(yīng)鏈的運作成本。雖然供應(yīng)商管理庫存模式帶來了商品存貯方式的變革，但同時對供應(yīng)商的配送提出更高的要求。隨著消費者對于小批量、多品種商品以及配送時間方面需求的日益增長，配送成本逐漸提高，合理的配送計劃能夠有效的降低成本和提高服務(wù)水平，因此配送直接影響供應(yīng)商管理庫存模式的順利實施。配送中關(guān)鍵的問題是運輸路線規(guī)劃和集中運輸策略，因此本文圍繞這兩類

2、問題，在已有的研究基礎(chǔ)上，建立了更能反映實際情況的車輛路徑模型，其次從供應(yīng)鏈系統(tǒng)成本權(quán)衡的角度，建立了集中運輸和庫存訂貨的集成策略模型，并對這些模型的求解方法做進(jìn)一步的討論。 車輛路徑問題是運輸路線規(guī)劃研究的核心問題，在以往的研究中通常假定車輛行駛速度是固定的，但是在城市內(nèi)配送時車輛的旅行時間隨著許多因素而變動的，如上下班高峰期的交通擁擠，交通事故，路況，天氣條件等。為了獲得更加合理的運輸路線方案，本文考慮車輛行駛時間與行駛距離

3、和行駛時間段有關(guān)，同時為了降低車輛空跑率，考慮更一般的車輛路徑問題——帶回程的車輛路徑問題。 本文首先建立了單目標(biāo)時變速度帶回程的車輛路徑問題的模型，以總旅行時間最小化為目標(biāo)，分析了時變速度的特征，建立了時變速度的模型，由于問題的復(fù)雜性，采用求解車輛路徑問題的最成功的適應(yīng)性禁忌搜索方法，包括使用改進(jìn)的節(jié)約啟發(fā)式方法生成初始解，在此基礎(chǔ)上使用適應(yīng)禁忌搜索算法進(jìn)一步優(yōu)化。針對改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)的測試案例，在不同路況的動態(tài)因子下進(jìn)行測試，時變速

4、度下的總旅行時間普遍比固定速度下的總旅行時間小，說明考慮時變速度問題得到更加合理的車輛路徑方案。隨著路況的動態(tài)程度的增加，時變速度和固定速度下的最優(yōu)目標(biāo)隨著增大，固定速度下的不可行解增多，與并行鄰域搜索算法求解的結(jié)果進(jìn)行比較，實驗結(jié)果說明適應(yīng)性禁忌搜索算法優(yōu)于一般啟發(fā)式算法。 在單目標(biāo)時變速度帶回程的車輛路徑問題基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考慮客戶的服務(wù)時間窗，問題的目標(biāo)為總旅行時間最小化和總延誤時間最小化，分別反映了運輸總成本和服務(wù)水平，這

5、是兩個相沖突的目標(biāo)，通過加權(quán)法將兩個目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問題求解。設(shè)計適應(yīng)性禁忌搜索算法求解此問題，在第一階段使用雙目標(biāo)節(jié)約啟發(fā)式方法和插入啟發(fā)式方法獲得初始解，在此基礎(chǔ)上設(shè)計雙目標(biāo)的適應(yīng)性禁忌搜索算法，通過標(biāo)準(zhǔn)案例的測試，得出目標(biāo)均衡的區(qū)間，供應(yīng)商通過選擇不同的權(quán)重，可以得出供應(yīng)商和零售商滿意的目標(biāo)，與鄰域搜索算法求解的結(jié)果進(jìn)行比較，實驗結(jié)果說明適應(yīng)性禁忌搜索算法性能良好。 在進(jìn)行運輸路線規(guī)劃之前，供應(yīng)商必須確定最優(yōu)的發(fā)貨數(shù)量和發(fā)

6、貨頻率以及訂貨數(shù)量，即需要考慮集中運輸策略和庫存訂貨策略。首先分析了基于時間的集中運輸策略的特征和供應(yīng)商管理庫存系統(tǒng)的特征，在此基礎(chǔ)上建立了基于數(shù)量的集中運輸和庫存訂貨集成策略下的系統(tǒng)成本模型，在以往的研究中通常不考慮供應(yīng)商的訂貨提前期，認(rèn)為供應(yīng)商發(fā)出訂貨后立刻得到滿足，這與實際情形不符，在Poisson流需求下，訂貨提前期影響供應(yīng)商的庫存成本和運輸成本，同時供應(yīng)商必須考慮在訂貨提前期內(nèi)因缺貨引起零售商的等待成本。通過對供應(yīng)鏈系統(tǒng)總成本

7、最優(yōu)情形下的集成策略進(jìn)行分析以及設(shè)計的算法求出不同訂貨提前期的最優(yōu)總成本和集成策略，分析了供應(yīng)商訂貨提前期對集成策略和總成本的影響，將集中運輸策略與直運策略進(jìn)行對比研究表明在供應(yīng)商管理庫存模式下集中運輸策略具有較大的優(yōu)勢，最后對系統(tǒng)模型參數(shù)的敏感性進(jìn)行分析。 本文在基于數(shù)量的集中運輸和庫存訂貨策略的基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究基于時間的集中運輸和庫存訂貨的集成策略，首先分析了基于時間的集中運輸策略的特征，建立了基于時間的集中運輸和庫存訂貨的