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        多目標(biāo)條件下的供應(yīng)商選擇問(wèn)題求解

        2013-12-29 00:00:00朱軍軍臺(tái)玉紅
        中國(guó)集體經(jīng)濟(jì) 2013年11期

        摘要:隨著企業(yè)間分工與協(xié)作關(guān)系的不斷深化,供應(yīng)鏈管理中的供應(yīng)商選擇問(wèn)題成為企業(yè)決策的難點(diǎn)。本文通過(guò)對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取,建立了多目標(biāo)條件下的供應(yīng)商選擇問(wèn)題模型,運(yùn)用蟻群算法求解問(wèn)題模型。對(duì)算法中信息素的更新規(guī)則進(jìn)行改進(jìn),使得改進(jìn)后的蟻群算法在求解供應(yīng)商選擇問(wèn)題模型時(shí)更具優(yōu)勢(shì)。

        關(guān)鍵詞:蟻群算法;供應(yīng)商選擇;多目標(biāo)決策

        一、引言

        供應(yīng)商選擇是供應(yīng)鏈管理的重要組成部分,其研究經(jīng)歷了從定性研究到定量研究的轉(zhuǎn)變過(guò)程。隨著定量化方法的逐漸應(yīng)用,多目標(biāo)決策逐漸成了供應(yīng)商選擇問(wèn)題的發(fā)展趨勢(shì)。關(guān)于供應(yīng)商選擇問(wèn)題模型的求解方法主要有層次分析法(AHP)、成本法、模糊綜合判別法,這些方法在求解時(shí)主觀評(píng)判因素過(guò)多,而且求解目標(biāo)單一化,不符合供應(yīng)鏈戰(zhàn)略管理環(huán)境下的需要。應(yīng)用較多的是多目標(biāo)數(shù)學(xué)規(guī)劃法,其缺點(diǎn)是在求解大規(guī)模的供應(yīng)商選擇問(wèn)題模型時(shí)無(wú)法得到目標(biāo)解。

        本文所構(gòu)造的模型為多目標(biāo)供應(yīng)商選擇模型,模型中包含了采購(gòu)方對(duì)于供應(yīng)商選擇的所要求的約束條件。1991年意大利學(xué)者Dorigo M等提出了蟻群算法,繼而更加系統(tǒng)地闡述了蟻群算法的基本原理和數(shù)學(xué)模型。本文采用蟻群算法解決多目標(biāo)供應(yīng)商選擇問(wèn)題,并且對(duì)算法的信息素更新策略進(jìn)行改進(jìn),取得了較好的優(yōu)化結(jié)果。

        二、供應(yīng)商選擇問(wèn)題模型

        關(guān)于供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)的研究中,最具影響的是Dickson G.W提出的五項(xiàng)關(guān)于產(chǎn)品的量化指標(biāo)。這些指標(biāo)分別是價(jià)格(P)、質(zhì)量(Q)、交貨能力(C)、采購(gòu)提前期(T)、服務(wù)能力(S)。

        本文所要研究的供應(yīng)商選擇問(wèn)題可描述為:現(xiàn)有企業(yè)需要采購(gòu)n種零件來(lái)組裝產(chǎn)品,可供選擇的供應(yīng)商有m家。通過(guò)對(duì)供應(yīng)商歷史數(shù)據(jù)的查詢采集,得到各個(gè)指標(biāo)的樣本,統(tǒng)計(jì)并計(jì)算得到各個(gè)供應(yīng)商的產(chǎn)品類指標(biāo)值,采用Z-Score法對(duì)各類指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱修正。第i供應(yīng)商針對(duì)第j種零部件的五項(xiàng)指標(biāo)值經(jīng)過(guò)修正后分別為X(P)ij、X(Q)ij、X(C)ij、X(T)ij、X(S)。

        基于供應(yīng)鏈戰(zhàn)略管理的思想,在供應(yīng)商選擇過(guò)程中存在著以下兩種數(shù)量彈性約束條件:一是選擇的供應(yīng)商數(shù)量的限制,基于采購(gòu)和管理成本的分析得到;二是為了降低由于不可預(yù)測(cè)的因素導(dǎo)致的供應(yīng)商多產(chǎn)品缺貨風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失,對(duì)確定合作的供應(yīng)商對(duì)本企業(yè)供應(yīng)的零件種類數(shù)提出一定的限制。最終的目標(biāo)函數(shù)為所選擇的供應(yīng)商供應(yīng)對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品指標(biāo)值加權(quán)總和值最小。

        在構(gòu)造數(shù)學(xué)模型時(shí),首先定義aij和 bi兩個(gè)0-1變量如下。

        aij=1 選擇第i個(gè)供應(yīng)商供應(yīng)第j種零件

        0 其他

        bi=1

        aij≥1

        0

        aij=0

        具體的數(shù)學(xué)模型如下

        L=minaij[WPjX(P)ij+WQjX(Q)ij+WCjX(C)ij+WTjX(T)ij+WSjX(S)ij](1)

        St.=aij=1(2)

        aij≤e(3)

        bi≤f(4)

        aij≤bi(5)

        WPj+WQj+WCj+WTj+WSj=1(6)

        i=1,2…,m;j=1,2…,n

        (1)式為目標(biāo)函數(shù),其中W為各類指標(biāo)在某類零件評(píng)價(jià)中所占的權(quán)重,(6)式為W的約束條件。(2)式表示第j種零件只由一家供應(yīng)商提供,(3)式表示第i供應(yīng)商對(duì)于供應(yīng)零件種類數(shù)的限制,其上限值為e。(4)式描述的是最終的供應(yīng)商選擇方案中供應(yīng)商個(gè)數(shù)的上限值為f。(5)式表示零件j需由1,2,……,m供應(yīng)商中的一家提供。

        三、群算法求解問(wèn)題模型

        1.螞蟻路徑的選擇

        由上述的目標(biāo)函數(shù)、約束條件及蟻群算法的求解原理可將i=1,2,3,…n種零件看作是n級(jí)決策問(wèn)題,每一級(jí)節(jié)點(diǎn)決策時(shí)要從1,2,3,…m供應(yīng)商中選擇一家作為該零件的戰(zhàn)略合作供應(yīng)商。

        螞蟻k(k=1,2,…,m)從第1級(jí)節(jié)點(diǎn)開(kāi)始搜索路徑,在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中,根據(jù)各個(gè)節(jié)點(diǎn)上的信息量決定其移動(dòng)方向。P(t)表示在t時(shí)刻螞蟻k由i級(jí)節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)移到i+1級(jí)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率,其計(jì)算公式為

        P(t)=,(i+1)∈allowed(7)

        (7)式中allowedk表示螞蟻下一步允許選擇的節(jié)點(diǎn);α為信息啟發(fā)因子, β為期望啟發(fā)因子,其對(duì)應(yīng)的ηi(i+1)(t)為啟發(fā)式函數(shù),表示i+1級(jí)節(jié)點(diǎn)的綜合指標(biāo)值。

        2.信息素更新及改進(jìn)策略

        t+n時(shí)刻,在路徑(i,i+1)上的信息素可按(8)式進(jìn)行調(diào)整,即

        τi(i+1)(t+n)=(1-p)τi(i+1)(t)+Δτi(i+1)(t)(8)

        Δτi(i+1)(t)=Δτi(i+1)k(t)(9)

        Δτi(i+1)k(t)=(10)

        Δτi(i+1)(t)表示本次循環(huán)路徑(i,i+1)上的信息素增量,Δτi(i+1)k(t)表示第k只螞蟻在本次循環(huán)中留在路徑(i,i+1)上的信息量。(10)式利用整體信息,即螞蟻完成一個(gè)循環(huán)后更新所有路徑上各節(jié)點(diǎn)的信息素。

        為了盡可能擴(kuò)大螞蟻的搜索空間,本文做出有關(guān)信息素更新的改進(jìn)策略,對(duì)任時(shí)刻t限制路徑(i,i+1)的信息素的量,設(shè)定其上下限:τmax、τmin,限制機(jī)制如下式

        τi(i+1)(t)=τmin τi(i+1)(t)<τmin

        τmax τi(i+1)(t)>τmax (11)

        四、仿真算例

        本文的算例以matlab7.0為仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái),現(xiàn)有一家裝備制造商欲采購(gòu)9種零部件,備選供應(yīng)商有10家,其中部分供應(yīng)商對(duì)于特定零部件無(wú)供貨能力,在最終選擇方案中的供應(yīng)商數(shù)量不超過(guò)6家,且每家供應(yīng)零部件種類不超過(guò)4種時(shí),供應(yīng)鏈的戰(zhàn)略合作和安全能得到有效的保證。

        為了驗(yàn)證改進(jìn)效果,本文算法和基本蟻群算法各獨(dú)立運(yùn)行50次,其中各個(gè)參數(shù)設(shè)置如下:迭代次數(shù)Nmax=100;蟻群規(guī)模m=40;β=1;α=5;p=0.5;Q=10。圖1和圖2分別為本文算法和基本蟻群算法迭代圖。

        經(jīng)過(guò)對(duì)比分析,本文算法運(yùn)行50次的優(yōu)化值收斂于1.65左右的數(shù)值,而基本蟻群算法無(wú)特定的收斂值,優(yōu)化值不明顯。

        五、結(jié)語(yǔ)

        上述的仿真結(jié)果表明,經(jīng)過(guò)改進(jìn)后的蟻群算法在求解供應(yīng)商選擇問(wèn)題時(shí)能取得較為穩(wěn)定的優(yōu)化解,優(yōu)勢(shì)明顯。但是,論文缺乏考慮定性指標(biāo)在供應(yīng)商選擇過(guò)程中作用。如何更好地結(jié)合定性供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo),以便應(yīng)用于供應(yīng)商選擇問(wèn)題,還待進(jìn)一步的研究。

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        *本文系國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào):71271138)和上海市教育委員會(huì)科研創(chuàng)新項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào):12ZS133)的研究成果。

        (作者單位:上海理工大學(xué)管理學(xué)院)

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