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多目标供应商选择若干优化问题研究

多目标供应商选择若干优化问题研究

作     者:管红 

作者单位:大连海事大学 

学位级别:硕士

导师姓名:王志平

授予年度:2013年

学科分类:12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 07[理学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 070105[理学-运筹学与控制论] 0835[工学-软件工程] 0701[理学-数学] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)] 

主      题:供应链 供应商选择 整数规划 神经网络 遗传算法 

摘      要:近年来,随着供应链在日常生活中的广泛应用,供应链的优化越来越得到人们的关注。随着经济的发展以及经济规模的扩张,生产商之间的竞争越来越严峻,企业之间的竞争也逐渐从企业对企业逐渐趋向于供应链对供应链的竞争。因此一条供应链中一个企业的优劣不仅影响该企业的生存和发展,也会在一定程度上影响与之处于同一供应链上的其他企业的存亡。就现在的形势对生产商而言,找到合适的供应商就显得至关重要。因为选择一个好的供应商不但能够降低生产商的运营成本、降低生产商与之交易的风险,而且能够在很大程度上影响生产商的口碑以及未来的发展。如果所选供应商不能在规定时间内制造出符合要求的规定数量的原材料,也可能会使生产商向客户支付大额的违约金,从而使生产商遭受巨大的损失。对于供应商的选择每个生产商都有自己的标准,但其最终目的是一致的,即:所选的供应商可以尽可能多的降低企业的成本、尽可能地降低企业与之进行交易的风险以及最大限度地实现收益。 本文主要立足于供应链中生产商的利益,从生产商的角度分析如何选择最适合生产商的供应商以实现生产商的经营目标。本文首先在订单生产模式下运用整数规划建立模型并结合数量折扣和交易评价指标对特定供应商进行评价,选出对生产商最有利的供应商进行交易,并分配订单所需的原材料;随后在考虑库存影响的情况下建立数学模型,并结合上述指标对一定范围的供应商进行优化评价,并给出订单的分配情况;最后采用神经网络与遗传算法相结合的方法对供应商选择问题进行分析研究,即:先用神经网络对给定范围内的供应商按照生产商的标准进行评价分析后结合各个供应商的生产能力以及生产商接受订单所需的原材料用遗传算法进行订单的分配。该方法主要是针对订单所需原材料不是整数的酿酒企业、石油企业以及粮食收购企业等等。针对每一种情况,文章都进行模型举例以证实所建模型的合理性和可行性。结果表明该研究在一定程度上是有价值的。

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