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        多配送模式下汽車零部件供應(yīng)鏈庫(kù)存定位模型

        2020-11-12 07:03:14李夢(mèng)影田春苗
        關(guān)鍵詞:成本區(qū)域

        申 文,李夢(mèng)影,田春苗

        (1.武漢理工大學(xué) 物流工程學(xué)院,湖北 武漢 430063;2.武漢理工大學(xué) 流通經(jīng)濟(jì)研究所,湖北 武漢 430063)

        庫(kù)存定位決策與控制是供應(yīng)鏈管理的一項(xiàng)重要內(nèi)容。ROGERS等[1]認(rèn)為多級(jí)庫(kù)存問題是涉及到在兩個(gè)或更多相關(guān)的供應(yīng)或生產(chǎn)設(shè)施中安排庫(kù)存的問題。庫(kù)存定位(positioning)是將幾個(gè)單獨(dú)的零部件向一個(gè)共同的產(chǎn)品生產(chǎn)單元進(jìn)行轉(zhuǎn)移。WHYBARK等[2]認(rèn)為在供應(yīng)鏈環(huán)境下需要對(duì)庫(kù)存進(jìn)行協(xié)調(diào)處理,在保證供應(yīng)鏈正常運(yùn)行和滿足服務(wù)水平的前提下,有些環(huán)節(jié)庫(kù)存可以完全消除或減小庫(kù)存量,把庫(kù)存放置在必要的位置。KAMINSKY等[3]指出在不同的生產(chǎn)模式下,庫(kù)存定位問題具有不同的情形。為了以合理的低成本交付完好的客戶服務(wù),需要對(duì)面向庫(kù)存生產(chǎn)的設(shè)施和面向訂單生產(chǎn)的設(shè)施做出分配和決策。

        在庫(kù)存位置決策的定量模型中,多階段系統(tǒng)適用于供應(yīng)鏈的庫(kù)存設(shè)置模型。如張長(zhǎng)星等[4]基于周期服務(wù)水平,對(duì)庫(kù)存位置、庫(kù)存量和分配之間的關(guān)系進(jìn)行研究,建立了整合庫(kù)存控制的分銷網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)模型。IOANNOU等[5]研究了預(yù)先指定客戶服務(wù)率條件下供應(yīng)鏈中庫(kù)存的放置節(jié)點(diǎn)決策問題,通過確定庫(kù)存緩存區(qū)的位置來優(yōu)化整個(gè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)。MOUSAVI等[6]研究了兩級(jí)分銷網(wǎng)絡(luò)中的庫(kù)存定位問題,選擇最優(yōu)的分銷中心,確定產(chǎn)品庫(kù)存位置和庫(kù)存水平,使得整個(gè)分銷供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的成本最小,并采用改進(jìn)的粒子群算法和遺傳算法分別對(duì)模型進(jìn)行求解。PUGA等[7]分析了基于隨機(jī)需求的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的庫(kù)存定位問題,建立了一個(gè)整合定位、分配、庫(kù)存決策的連續(xù)非線性數(shù)學(xué)模型,運(yùn)用啟發(fā)式算法較快地達(dá)到近似最優(yōu)結(jié)果。RAFIE-MAJD等[8]分析了更復(fù)雜的供應(yīng)鏈分銷網(wǎng)絡(luò),聯(lián)合分析庫(kù)存、定位和路徑優(yōu)化問題,建立了一個(gè)三級(jí)供應(yīng)鏈模型,提出了一種拉格朗日松弛算法對(duì)模型進(jìn)行求解,結(jié)果表明該算法能有效地解決NP難問題。

        綜上可知,國(guó)外學(xué)者對(duì)庫(kù)存定位問題進(jìn)行了概念界定和建模研究,但國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)庫(kù)存定位問題還不夠重視,對(duì)庫(kù)存定位與設(shè)施選址沒有明確區(qū)分?,F(xiàn)有文獻(xiàn)主要針對(duì)產(chǎn)品分銷端即“一對(duì)多”系統(tǒng)的庫(kù)存定位決策進(jìn)行了探討,對(duì)于零部件供應(yīng)端即“多對(duì)一”系統(tǒng)的庫(kù)存定位還缺少深入研究?;诖?,筆者從汽車零部件供應(yīng)視角對(duì)庫(kù)存定位問題進(jìn)行建模和定量化研究,具有較強(qiáng)的針對(duì)性和現(xiàn)實(shí)意義。

        1 汽車零部件供應(yīng)鏈庫(kù)存定位模型

        1.1 問題描述

        汽車零部件供應(yīng)是汽車供應(yīng)鏈中很重要的環(huán)節(jié),由于汽車零部件種類多,供應(yīng)商分布廣,零部件供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜,具有與產(chǎn)品分銷網(wǎng)絡(luò)不同的特點(diǎn)。汽車零部件庫(kù)存管理對(duì)汽車供應(yīng)鏈的物流成本有重要影響,其中至關(guān)重要的就是處理好庫(kù)存和運(yùn)輸?shù)年P(guān)系,設(shè)計(jì)供應(yīng)流程和組織入廠物流,在確保高服務(wù)水平的前提下,減少供應(yīng)鏈中的庫(kù)存點(diǎn),從而實(shí)現(xiàn)總庫(kù)存成本最低。

        現(xiàn)實(shí)中,汽車零部件供應(yīng)結(jié)構(gòu)既有集配模式,又有供應(yīng)商直送模式,因此考慮集中、分散配送相結(jié)合的混合配送方式,符合汽車零部件供應(yīng)的實(shí)際情況。大衛(wèi)·辛奇-利維等[9]對(duì)集中結(jié)構(gòu)和分散結(jié)構(gòu)進(jìn)行了對(duì)比分析,指出在集中式庫(kù)存系統(tǒng)中,中心倉(cāng)庫(kù)或集配中心可以將不同地區(qū)的供貨匯集起來,減小安全庫(kù)存和供應(yīng)變動(dòng),從而降低平均庫(kù)存。

        零部件供應(yīng)鏈的庫(kù)存定位問題主要是將零部件的庫(kù)存補(bǔ)貨決策和庫(kù)存位置選擇進(jìn)行供應(yīng)鏈整合優(yōu)化。設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)化的零部件供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),如圖1所示,以制造商為核心企業(yè),一些供應(yīng)商為了滿足制造商JIT生產(chǎn)需求,都會(huì)在制造商園區(qū)內(nèi)建廠,這種企業(yè)大多是與制造商合作比較長(zhǎng)遠(yuǎn)、合作關(guān)系比較密切的企業(yè)。大部分供應(yīng)商為本地供應(yīng)商,占70%~80%,還有小部分供應(yīng)商來自外地或國(guó)外。

        圖1 汽車零部件供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

        在這個(gè)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,所要解決的問題主要有兩個(gè):①確定零部件庫(kù)存的位置,也可以說是確定供應(yīng)模式,即零部件是先到集貨中心再到區(qū)域配送中心,還是直接放置到區(qū)域配送中心。②對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的庫(kù)存水平進(jìn)行控制,即確定每個(gè)零部件的訂貨點(diǎn)和訂貨量,使庫(kù)存成本最小。研究的主要目的是通過建立庫(kù)存定位模型來分析運(yùn)輸和庫(kù)存成本之間的關(guān)系,以及在不同參數(shù)條件下零部件庫(kù)存定位和庫(kù)存水平的變動(dòng)情況,通過模型求解和分析,為汽車零部件供應(yīng)鏈上的庫(kù)存管理做出合理的計(jì)劃決策。

        1.2 假設(shè)條件

        (1)每一種零部件只有一個(gè)供應(yīng)商提供,供應(yīng)商的生產(chǎn)能力無限。

        (2)每一種零部件只有一種入廠物流模式,即送至區(qū)域配送中心(RDC)和通過集貨中心(CC)轉(zhuǎn)運(yùn)至RDC。

        (3)假設(shè)每一種零部件的需求獨(dú)立,并在一定時(shí)間內(nèi)服從正態(tài)分布。

        (4)不考慮制造商的庫(kù)存及直供制造商的零部件庫(kù)存。由于制造商大部分的需求是由區(qū)域配送中心實(shí)施JIT供貨,或近距離供應(yīng)商直接將JIT零件送達(dá)工廠生產(chǎn)線,故可以忽略制造商的庫(kù)存。

        (5)假設(shè)區(qū)域配送中心對(duì)進(jìn)入到同一集貨中心的零部件的需求提前期是相同的,只與距離有關(guān)。

        (6)假設(shè)集貨中心的零部件允許缺貨,對(duì)于缺貨的零部件實(shí)施補(bǔ)貨政策;區(qū)域配送中心內(nèi)的零件不允許缺貨。

        (7)考慮安全庫(kù)存,且安全庫(kù)存由服務(wù)水平?jīng)Q定。

        (8)集貨中心和區(qū)域配送中心均實(shí)施連續(xù)盤存的(R,Q)訂貨策略,即對(duì)庫(kù)存水平實(shí)時(shí)觀察,當(dāng)庫(kù)存水平降低到訂貨點(diǎn)R時(shí)再發(fā)出采購(gòu)批量Q。

        (9)不考慮零部件的運(yùn)輸方式,即不考慮零部件是通過循環(huán)取貨送至集貨中心或配送中心,還是直接送至集貨中心或配送中心。

        1.3 符號(hào)定義

        (1)參數(shù)變量。dk、σk分別為制造商在單位時(shí)間內(nèi)對(duì)零部件k的需求均值和標(biāo)準(zhǔn)差,k=1,2,…,K;Lki為供應(yīng)商k對(duì)集貨中心i的提前期,i=1,2,…,I;Lkj為供應(yīng)商k對(duì)區(qū)域配送中心j的提前期,j=1,2,…,J;Lkij為零部件k從集貨中心i供應(yīng)到區(qū)域配送中心j的提前期;hki為零部件k在集貨中心i的庫(kù)存持有成本;hkj為零部件k在區(qū)域配送中心j的庫(kù)存持有成本;pki為集貨中心i對(duì)零部件k的缺貨懲罰成本;pkj為區(qū)域配送中心j對(duì)零部件k的缺貨懲罰成本;sski為零部件k在集貨中心i的安全庫(kù)存;sskj為零部件k在區(qū)域配送中心j的安全庫(kù)存;μLki、σLki分別為集貨中心i在提前期Lki內(nèi)對(duì)零部件k的需求均值和標(biāo)準(zhǔn)差;μLkj、σLkj分別為區(qū)域配送中心j在提前期Lkj內(nèi)對(duì)零部件k的需求均值和標(biāo)準(zhǔn)差;μLkij、σLkij分別為區(qū)域配送中心j在提前期Lkij內(nèi)對(duì)零部件k的需求均值和標(biāo)準(zhǔn)差;Oki為集貨中心i對(duì)零部件k的單次訂購(gòu)成本;Okj為區(qū)域配送中心j對(duì)零部件k的單次訂購(gòu)成本;Okij為區(qū)域配送中心j向集貨中心i訂購(gòu)零部件k的單次訂購(gòu)成本;gi為開放集貨中心i單位時(shí)間的固定運(yùn)營(yíng)成本;gj為開放區(qū)域配送中心j單位時(shí)間的固定運(yùn)營(yíng)成本;fki為將零部件k送至集貨中心i的運(yùn)輸費(fèi)率;fkj為將零部件k直送區(qū)域配送中心j的運(yùn)輸費(fèi)率;fkij為將零部件k從集貨中心i送至區(qū)域配送中心j的運(yùn)輸費(fèi)率;Trki為零部件k到集貨中心i的運(yùn)輸距離;Trkj為零部件k到區(qū)域配送中心j的運(yùn)輸距離;Trkij為零部件k從集貨中心i送至區(qū)域配送中心j的運(yùn)輸距離。

        (2)決策變量。yi為0-1變量,集貨中心i開放時(shí)yi為1,否則yi為0;yj為0-1變量,區(qū)域配送中心j開放時(shí)yj為1,否則yj為0;λki為0-1變量,將零部件k送至集貨中心i時(shí)λki為1,否則λki為0;γkj為0-1變量,將零部件k直接送至區(qū)域配送中心j時(shí)γkj為1,否則γkj為0;βkij為0-1變量,將零部件k由集貨中心i送至區(qū)域配送中心j時(shí)βkij為1,否則βkij為0;qki為集貨中心i對(duì)零部件k的訂貨量;qkj為區(qū)域配送中心j對(duì)零部件k的訂貨量;qkij為區(qū)域配送中心j在集貨中心i處對(duì)零部件k的訂貨量。

        1.4 模型建立

        1.4.1 集貨中心庫(kù)存模型

        集貨中心的庫(kù)存成本主要由運(yùn)營(yíng)成本、訂購(gòu)成本、庫(kù)存持有成本和缺貨懲罰成本構(gòu)成。

        (1)運(yùn)營(yíng)成本:FCi=gi。運(yùn)營(yíng)成本主要是集貨中心對(duì)零部件庫(kù)存的日常管理成本,與零部件庫(kù)存的數(shù)量無關(guān)。

        (2)零部件k的訂購(gòu)成本:

        (1)

        (3)零部件k的庫(kù)存持有成本:

        (2)

        (4)零部件k的期望缺貨懲罰成本:

        (3)

        式中:fLki(x)為零部件k在提前期Lki內(nèi)的需求概率密度函數(shù);R為再訂貨點(diǎn),R=sski+μLki,μLki=Lkidk。

        綜上,集貨中心i的總庫(kù)存成本為:

        (4)

        1.4.2 區(qū)域配送中心庫(kù)存模型

        為了便于描述,將區(qū)域配送中心的零部件分為兩類分別構(gòu)建庫(kù)存成本模型。第一類零部件直接由供應(yīng)商送往區(qū)域配送中心,第二類零部件先由供應(yīng)商運(yùn)至集貨中心,再由集貨中心送至區(qū)域配送中心,其成本構(gòu)成和集貨中心相似。

        (1)區(qū)域配送中心j的固定運(yùn)營(yíng)成本:FCj=gj。運(yùn)營(yíng)成本是區(qū)域配送中心日常運(yùn)營(yíng)的庫(kù)存管理成本,與零部件庫(kù)存的數(shù)量無關(guān)。

        (2)區(qū)域配送中心j對(duì)零部件k的訂購(gòu)成本:

        (5)

        (3)區(qū)域配送中心j處零部件k的持有成本:

        (6)

        (4)區(qū)域配送中心j處零部件k的缺貨成本:

        (7)

        式中:μLkj=Lkjdk;μLkij=Lkijdk;fLkj(x)、fLkij(x)分別為零部件k在提前期Lkj和Lkij內(nèi)的需求概率密度函數(shù)。

        綜上,區(qū)域配送中心j對(duì)所有零部件的總庫(kù)存成本為:

        (8)

        1.4.3 目標(biāo)函數(shù)及約束條件

        綜合所有集貨中心和區(qū)域配送中心的庫(kù)存成本,以及零部件對(duì)應(yīng)物流模式的運(yùn)輸成本,可以得到整個(gè)零部件供應(yīng)的總成本函數(shù)。

        (9)

        (10)

        (11)

        (12)

        (13)

        目標(biāo)函數(shù)中,第一項(xiàng)表示集貨中心對(duì)各零部件的庫(kù)存成本。第二項(xiàng)表示由供應(yīng)商直接送至區(qū)域配送中心的這類零部件在區(qū)域配送中心處的庫(kù)存成本。第三項(xiàng)表示由供應(yīng)商到集貨中心再到區(qū)域配送中心的這類零部件在區(qū)域配送中心的庫(kù)存成本。第四項(xiàng)表示零部件由供應(yīng)商運(yùn)至集貨中心的運(yùn)輸成本。第五項(xiàng)表示零部件由供應(yīng)商直接送至區(qū)域配送中心的運(yùn)輸成本。第六項(xiàng)是零部件由集貨中心送至區(qū)域配送中心的運(yùn)輸成本。第七項(xiàng)和第八項(xiàng)分別表示集貨中心和區(qū)域配送中心的固定運(yùn)營(yíng)成本。

        約束條件中,式(10)表示任意一種零部件只選擇一種物流模式,即直接送至區(qū)域配送中心或先送至集貨中心再送至區(qū)域配送中心,并且只送到一個(gè)集貨中心或一個(gè)區(qū)域配送中心。式(11)表示集貨中心i的零部件k只能送至一個(gè)區(qū)域配送中心。式(12)表示當(dāng)集貨中心i不開放時(shí),沒有零部件送至該集貨中心;當(dāng)集貨中心i開放時(shí),至少有一種零部件送至該集貨中心。式(13)表示當(dāng)區(qū)域配送中心j不開放時(shí),沒有零部件送至該區(qū)域配送中心;當(dāng)區(qū)域配送中心j開放時(shí),從集貨中心或供應(yīng)商至少有一種零部件送至該區(qū)域配送中心。

        2 案例及數(shù)據(jù)處理

        2.1 案例描述

        以S汽車企業(yè)武漢基地的零部件供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)為例,該基地的零部件供應(yīng)商約70%~75%在湖北省內(nèi)或周邊省份,15%~25%在江浙滬地區(qū),其他省份和國(guó)外的供應(yīng)商占5%~10%。 S汽車企業(yè)大部分零部件供應(yīng)是由專門的第三方物流公司處理,第三方物流公司負(fù)責(zé)零部件的運(yùn)輸和倉(cāng)庫(kù)庫(kù)存管理,零部件的庫(kù)存決策和供應(yīng)模式由S企業(yè)主導(dǎo)。S企業(yè)和零部件供應(yīng)商建有信息共享網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),汽車企業(yè)的需求信息直接通過網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行公布,信息透明化程度較高。

        武漢基地的零部件運(yùn)輸類型主要有兩種:①直送區(qū)域配送中心,這種模式又分為供應(yīng)商自送區(qū)域配送中心和第三方物流公司到供應(yīng)商處取貨后送達(dá)區(qū)域配送中心兩種情況。②經(jīng)過集貨中心整合后再送達(dá)區(qū)域配送中心,這種模式也可分為供應(yīng)商自運(yùn)和汽車企業(yè)負(fù)責(zé)取貨兩種。

        對(duì)S企業(yè)武漢基地的零部件庫(kù)存定位的研究,主要針對(duì)上述兩種運(yùn)輸模式分析以下3個(gè)問題:①不同類型的零部件應(yīng)該選擇哪種運(yùn)輸模式;②不同零部件的庫(kù)存決策問題;③對(duì)于選擇中轉(zhuǎn)的零部件應(yīng)該選擇將庫(kù)存放置在哪個(gè)集貨中心進(jìn)行中轉(zhuǎn)。

        2.2 數(shù)據(jù)收集與處理

        選擇實(shí)驗(yàn)的零部件均由S企業(yè)通知第三方物流企業(yè)上門取貨,不考慮供應(yīng)商自送的情況。因此零部件的責(zé)任劃分自供應(yīng)商交貨至第三方物流公司后,轉(zhuǎn)移到了汽車企業(yè)和第三方物流公司。在實(shí)際供應(yīng)中,對(duì)一個(gè)集貨中心或區(qū)域配送中心,零部件上門取貨基本上采取循環(huán)取貨模式來降低運(yùn)輸費(fèi)用。由于不考慮路徑優(yōu)化,在對(duì)運(yùn)輸費(fèi)用的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置時(shí),主要通過改變運(yùn)輸費(fèi)率來體現(xiàn)不同模式下運(yùn)輸方式差異,如需求較少的零部件直接送至區(qū)域配送中心的運(yùn)輸費(fèi)率比送至集貨中心再集中配送的運(yùn)輸費(fèi)率大。對(duì)于庫(kù)存成本相關(guān)參數(shù)的設(shè)置,零部件的單位庫(kù)存持有成本是根據(jù)零部件自身的價(jià)值來設(shè)置,零部件的價(jià)值越高,單位時(shí)間的庫(kù)存成本就越高。單位時(shí)間單個(gè)零部件缺貨成本根據(jù)零部件本身的重要程度來設(shè)置,重要程度越高,缺貨成本就越高。

        由于區(qū)域配送中心設(shè)置在S汽車企業(yè)附近,且只有一個(gè),故J=1。又由于區(qū)域配送中心對(duì)汽車企業(yè)進(jìn)行JIT供貨,廠內(nèi)庫(kù)存和生產(chǎn)線庫(kù)存很少,因此不考慮汽車企業(yè)的庫(kù)存成本,也不考慮從區(qū)域配送中心到汽車企業(yè)的運(yùn)輸成本。

        選擇20個(gè)零部件供應(yīng)商和3個(gè)集貨中心進(jìn)行小規(guī)模仿真實(shí)驗(yàn),零部件供應(yīng)商的經(jīng)緯度坐標(biāo)、零部件在單位時(shí)間(周)的需求均值與標(biāo)準(zhǔn)差、零部件在集貨中心和區(qū)域配送中心的單位時(shí)間單位產(chǎn)品的庫(kù)存持有成本、缺貨懲罰成本與訂貨成本如表1所示,這里設(shè)置零部件在集貨中心和區(qū)域配送中心的單位庫(kù)存成本和單位懲罰成本相同,區(qū)域配送中心向供應(yīng)商和集貨中心的訂貨成本及集貨中心向供應(yīng)商的訂貨成本也相同。

        表1 汽車零部件供應(yīng)相關(guān)參數(shù)

        集貨中心(CC1 ~CC3)和區(qū)域配送中心(RDC)的坐標(biāo)、所要達(dá)到的服務(wù)水平及運(yùn)營(yíng)成本如表2所示。利用各個(gè)節(jié)點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo)計(jì)算出供應(yīng)商到各個(gè)節(jié)點(diǎn)的距離,如表3所示。集貨中心CC1~CC3到區(qū)域配送中心的距離分別為576.64、589.26、579.87。

        表2 集貨中心和區(qū)域配送中心的參數(shù)設(shè)置

        表3 供應(yīng)商到各節(jié)點(diǎn)的距離

        不同零部件不同運(yùn)輸模式的運(yùn)輸費(fèi)率會(huì)有所差異,筆者根據(jù)零部件的需求和零部件價(jià)值確定運(yùn)輸費(fèi)率,相關(guān)數(shù)據(jù)如表4所示。

        表4 零部件k不同運(yùn)輸模式下的運(yùn)輸費(fèi)率

        2.3 算法設(shè)計(jì)

        模擬退火算法(simulate anneal arithmetic,SAA)是一種貪婪算法,會(huì)以一定的概率接受比當(dāng)前最優(yōu)解要差的解,以防止陷入局部最優(yōu)解[10]。模擬退火算法全局搜索能力強(qiáng),可以高效地求解NP難問題,因此得到了廣泛應(yīng)用。在庫(kù)存管理相關(guān)問題研究中,SHAABANI等[11]利用基于種群的模擬退火算法對(duì)兩級(jí)供應(yīng)鏈多周期多產(chǎn)品的庫(kù)存路徑問題進(jìn)行求解,驗(yàn)證了該算法的優(yōu)越性。RAJAMONY等[12]研究了客戶與多個(gè)物流倉(cāng)庫(kù)的均衡分配問題,用模擬退火算法對(duì)該問題進(jìn)行求解,得到了比遺傳算法(GA)更好的解。曾宇容等[13]設(shè)計(jì)了基于模擬退火的混合差分算法,提高了差分進(jìn)化算法的搜索效率和全局搜索能力,在聯(lián)合庫(kù)存-運(yùn)輸優(yōu)化問題中得到了較好解,證明了模擬退火方法的有效性。

        汽車零部件集配涉及到平衡庫(kù)存與運(yùn)輸?shù)年P(guān)系,也是一類均衡分配問題。針對(duì)該模型0-1混合規(guī)劃問題的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于鄰域搜索的模擬退火算法。這一改進(jìn)的模擬退火算法主要可分為兩個(gè)階段:①確定隨機(jī)擾動(dòng)的0-1變量值,對(duì)決策變量Q進(jìn)行鄰域搜索,找到使目標(biāo)函數(shù)最小的Q值,記錄目標(biāo)函數(shù)和當(dāng)前Q值;②用模擬退火算法對(duì)0-1變量的解進(jìn)行優(yōu)化。改進(jìn)的模擬退火算法的具體流程如下:

        (1)設(shè)置初始參數(shù),產(chǎn)生初始解。設(shè)置初始溫度T0,確定降溫函數(shù)、馬爾科夫鏈長(zhǎng)度L、終止溫度Ts。并設(shè)置決策變量的初始值X0=[A0,Q0],計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的值f(X0)。

        (2)在A0中隨機(jī)挑選兩行,被單位矩陣中隨機(jī)挑選的兩行所代替,產(chǎn)生新的0-1變量的解A1、Q0不變。即X1=[A1,Q0],計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的值f(X1)。

        (3)對(duì)Q0進(jìn)行鄰域搜索,每一次迭代的解為f(X2),并記錄迭代次數(shù)。比較f(X2)和f(X1)的值,若Δf=f(X2)-f(X1)<0,則令Q0=Q1,f(X1)=f(X2)。

        (4)判斷鄰域搜索的次數(shù)是否達(dá)到結(jié)束條件。如果沒有達(dá)到則返回步驟(3),則繼續(xù)搜索。如果達(dá)到結(jié)束條件,則比較f(X1)和f(X0)的值,若Δf=f(X1)-f(X2)<0,則令f(X0)=f(X1),X0=X1。若Δf>0,則按照Metrpolis準(zhǔn)則接受新解。

        (5)判斷在溫度Tk下的迭代次數(shù)是否達(dá)到馬爾科夫鏈長(zhǎng)度。如果沒有達(dá)到馬爾科夫鏈長(zhǎng)度,則返回步驟(2);如果達(dá)到,則判斷Tk是否達(dá)到終止溫度。如果Tk沒有達(dá)到終止溫度,返回步驟(2),如果達(dá)到了終止溫度,則算法終止。

        2.4 結(jié)果及靈敏度分析

        2.4.1 算法參數(shù)設(shè)置和初始解的產(chǎn)生

        原始模擬退火算法和基于鄰域搜索的模擬退火算法的初始參數(shù)設(shè)置如表5所示。

        表5 模擬退火算法初始參數(shù)設(shè)置

        (1)初始解的設(shè)置:所有的Q=[Qki,Qkj,Qkij]經(jīng)過經(jīng)濟(jì)補(bǔ)貨批量模型解出初始解Q0。對(duì)于0-1變量初始解的產(chǎn)生,由于λki=βkij,在算法中只考慮設(shè)置λki和γkj的初始值,令A(yù)20×4=[λ,γ],即20個(gè)零部件供應(yīng)商對(duì)應(yīng)4個(gè)節(jié)點(diǎn),而每個(gè)零部件只能送往一個(gè)節(jié)點(diǎn)(集貨中心或區(qū)域配送中心),所以對(duì)于矩陣A的每一行,只有一個(gè)數(shù)為1,其他都為0。產(chǎn)生一個(gè)4×4的單位矩陣,從單位矩陣中隨機(jī)選擇一行賦值給矩陣A中的每一行,可以得到0-1變量的初始解A0。

        (2)新解的產(chǎn)生:Q=[Qki,Qkj,Qkij]在其鄰域隨機(jī)產(chǎn)生新的解。隨著0-1變量新解的產(chǎn)生,隨機(jī)從A20×4中選出兩行,分別隨機(jī)從4×4的單位矩陣中抽取一行,代替從A20×4中抽出來的行,即可得到新的0-1變量的解。

        2.4.2 結(jié)果分析

        用原始模擬退火算法和基于鄰域搜索的模擬退火算法分別對(duì)模型進(jìn)行求解,得到的收斂圖如圖2和圖3所示。

        圖2 原始模擬退火算法的收斂圖

        圖3 基于鄰域搜索的模擬退火算法的收斂圖

        由圖2和圖3可知,原始模擬退火和基于鄰域搜索的模擬退火的迭代次數(shù)均為2 157,兩者求出的最優(yōu)解分別為385 837.51和290 771.25。當(dāng)?shù)螖?shù)在180次時(shí),原始模擬退火算法已經(jīng)收斂到了局部最優(yōu)解;而基于鄰域搜索的模擬退火算法在1 200次左右時(shí)才收斂到最優(yōu)解,避免了原始模擬退火算法的早熟現(xiàn)象。這是由于當(dāng)A和Q同時(shí)更新時(shí),解的不確定性增加,而確定一個(gè)參數(shù)的解,再更新另一個(gè)參數(shù)時(shí),會(huì)使解的更新更加穩(wěn)定,不容易陷入局部最優(yōu)解。

        基于鄰域搜索的模擬退火算法求得最優(yōu)解時(shí),集貨中心的選擇及供應(yīng)商情況等決策變量的最優(yōu)解如表6所示,可以看出只選擇集貨中心1,且由集貨中心1對(duì)供應(yīng)商1、2、4、18、19、20集貨,其他零部件從供應(yīng)商直送區(qū)域配送中心時(shí),整個(gè)庫(kù)存成本和運(yùn)輸成本最小。結(jié)合表1和表6可知,零部件5、6、8、9、10、14兩種運(yùn)輸模式的費(fèi)率是相同的,經(jīng)過集貨中心并沒有使運(yùn)輸成本降低,所以這幾類零部件會(huì)選擇直送區(qū)域配送中心。零部件2和零部件13的需求相近,不同運(yùn)輸模式的費(fèi)率也相同,但是零部件2選擇先運(yùn)送至集貨中心1再運(yùn)送至區(qū)域配送中心,而零部件13直接從供應(yīng)商處運(yùn)送至區(qū)域配送中心。這主要是因?yàn)榱悴考?的庫(kù)存持有成本相對(duì)較小,經(jīng)過集貨中心節(jié)約的運(yùn)輸成本比庫(kù)存成本大,所以零部件2選擇先經(jīng)過集貨中心再送至區(qū)域配送中心;而零部件13的庫(kù)存持有成本較高,雖然經(jīng)過集貨中心的運(yùn)輸成本較小,但是在集貨中心會(huì)產(chǎn)生庫(kù)存成本,且產(chǎn)生的庫(kù)存成本比節(jié)約的運(yùn)輸費(fèi)用高,因此零部件13會(huì)直接送至區(qū)域配送中心。同理,零部件16、17與零部件19的兩種運(yùn)輸模式的費(fèi)率也相等,但是零部件16、17的庫(kù)存持有成本和訂貨成本比零部件19高,且零部件16、17到區(qū)域配送中心的距離比集貨中心1到區(qū)域配送中心的距離近,因此零部件16、17應(yīng)該選擇直接送至區(qū)域配送中心。

        表6 求得最優(yōu)解時(shí)決策變量的值

        2.4.3 敏感性分析

        (1)服務(wù)水平的改變對(duì)庫(kù)存定位的影響。分別以服務(wù)水平80%、90%、99%進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),用改進(jìn)的模擬退火算法求解模型,得到不同服務(wù)水平下解的收斂圖(服務(wù)水平為99%的收斂圖見圖3),如圖4和圖5所示。

        圖4 服務(wù)水平為80%的收斂圖

        圖5 服務(wù)水平為90%的收斂圖

        對(duì)比圖3~圖5可知,隨著服務(wù)水平的提高,總的成本會(huì)增加,且總成本的增加幅度變大。如服務(wù)水平從80%增加到90%時(shí),總成本增加了1.2%;當(dāng)服務(wù)水平從90%增加到99%時(shí),總成本增加了1.6%。服務(wù)水平的改變對(duì)集貨中心的選擇和分配沒有很大的影響,依然是供應(yīng)商1、2、4、18、19、20選擇集貨中心1集貨,其他零部件從供應(yīng)商處直接送至區(qū)域配送中心。同時(shí),服務(wù)水平的改變對(duì)零部件訂貨量的影響也不大。

        (2)需求方差對(duì)庫(kù)存定位的影響。增加需求的波動(dòng)性,即將零部件需求方差增加一倍進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。運(yùn)用改進(jìn)的模擬退火算法運(yùn)行5次,獲得較優(yōu)解時(shí)決策變量的值與表6一致,但是目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)值增加到305 795.2,其收斂圖如圖6所示。

        圖6 需求方差增加一倍時(shí)的收斂圖

        (3)訂貨成本對(duì)庫(kù)存定位的影響。將區(qū)域配送中心向集貨中心訂貨的訂貨成本降低一半進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),采用模擬退火算法運(yùn)行5次,得到?jīng)Q策變量的最優(yōu)解。結(jié)果顯示,當(dāng)區(qū)域配送中心向集貨中心的訂貨成本降低后,零部件13和15的供應(yīng)模式由先前的直送至區(qū)域配送中心變?yōu)橄冗\(yùn)至集貨中心再運(yùn)至區(qū)域配送中心,可見訂貨成本的變化會(huì)對(duì)零部件供應(yīng)模式的選擇產(chǎn)生影響。

        (4)庫(kù)存持有成本對(duì)庫(kù)存定位的影響。將零部件13、15的庫(kù)存持有成本均降為10進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),得到?jīng)Q策變量的最優(yōu)值。結(jié)果顯示,先前選擇直送至區(qū)域配送中心的零部件13和15,當(dāng)這兩種零部件在集貨中心的庫(kù)存持有成本降低后,則選擇先運(yùn)至集貨中心再運(yùn)至區(qū)域配送中心,可見改變庫(kù)存成本持有成本會(huì)影響到零部件供應(yīng)模式。

        (5)運(yùn)輸費(fèi)率變化對(duì)庫(kù)存定位的影響。將零部件13、15、16、17從供應(yīng)商到區(qū)域分銷中心的費(fèi)率增加一倍進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn),得到?jīng)Q策變量的最優(yōu)值。結(jié)果顯示,當(dāng)運(yùn)輸費(fèi)率發(fā)生變化時(shí),零部件13、15、16的運(yùn)輸模式發(fā)生了改變,由直接供應(yīng)改為了經(jīng)過集貨中心再送至區(qū)域分配中心的模式。而零部件17因其到區(qū)域配送中心的距離比集貨中心1到區(qū)域配送中心的距離近,即使運(yùn)輸費(fèi)率降低也不能使運(yùn)輸成本降低,故依然選擇直送至區(qū)域配送中心。

        綜上可知,服務(wù)水平、需求方差對(duì)零部件庫(kù)存位置影響不大,僅對(duì)供應(yīng)鏈成本有較大的影響,服務(wù)水平越高,供應(yīng)鏈成本就越大。需求方差代表需求的波動(dòng)性,其波動(dòng)越大,不確定性越大,庫(kù)存成本就越高或懲罰成本越高,導(dǎo)致整個(gè)供應(yīng)鏈的成本增加。而訂貨成本、庫(kù)存持有成本和運(yùn)輸費(fèi)率等因素,直接影響著零部件庫(kù)存位置的選擇。

        3 結(jié)論

        (1)從汽車制造商角度出發(fā),研究汽車零部件供應(yīng)鏈的庫(kù)存定位問題,考慮了零部件供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中庫(kù)存成本和運(yùn)輸成本的悖反關(guān)系,建立了多供應(yīng)商、多集貨中心的庫(kù)存定位模型。利用改進(jìn)的模擬退火算法與原始模擬退火算法同時(shí)求解模型,證明了改進(jìn)的模擬退火算法能得到更好的結(jié)果。并通過靈敏度分析,解釋了參數(shù)改變對(duì)零部件庫(kù)存位置和供應(yīng)鏈成本的影響。

        (2)客戶服務(wù)水平、需求方差對(duì)零部件庫(kù)存定位影響不大,僅對(duì)供應(yīng)鏈成本有較大的影響;而訂貨成本、庫(kù)存持有成本和運(yùn)輸費(fèi)率等直接影響著零部件庫(kù)存定位選擇??傊ㄟ^分析零部件供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及各集貨中心和客戶需求的不確定性,對(duì)做出正確的供應(yīng)鏈庫(kù)存定位決策、優(yōu)化庫(kù)存運(yùn)作管理和降低供應(yīng)鏈總成本具有實(shí)際意義。

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