發(fā)布時(shí)間：2020-11-03 17:48

　　 隨著信息技術(shù)和全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,供應(yīng)鏈的集成管理成為企業(yè)進(jìn)一步降低成本和提高顧客滿意度的一種重要方式。企業(yè)通過(guò)和供應(yīng)鏈上、下游的企業(yè)形成戰(zhàn)略聯(lián)盟,進(jìn)行信息共享,以促進(jìn)原材料的及時(shí)供應(yīng),產(chǎn)品的正常生產(chǎn)以及產(chǎn)成品的及時(shí)配送。采購(gòu)、生產(chǎn)、配送作為供應(yīng)鏈中的重要環(huán)節(jié),三者之間的協(xié)調(diào)運(yùn)作和整合優(yōu)化,是企業(yè)降低運(yùn)營(yíng)成本,提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的有效途徑。本文在國(guó)家自然科學(xué)基金(71571120,71271140,71471158)及廣東省自然科學(xué)基金(2016A030310074)的資助下開(kāi)展了如下研究:研究了采購(gòu)—生產(chǎn)—配送的三級(jí)供應(yīng)鏈模型,集成了多級(jí)供應(yīng)鏈中多個(gè)供應(yīng)商,單個(gè)生產(chǎn)商,多個(gè)零售商的成本,以各個(gè)供應(yīng)商到生產(chǎn)商的運(yùn)輸量,生產(chǎn)商的生產(chǎn)量,生產(chǎn)商到每個(gè)零售商的運(yùn)輸量以及各個(gè)環(huán)節(jié)的庫(kù)存量或缺貨量為主要決策變量,構(gòu)建了一個(gè)多周期多產(chǎn)品的集成供應(yīng)鏈模型。模型考慮了多種原材料的采購(gòu)和多種產(chǎn)品的生產(chǎn),以供應(yīng)鏈總成本最小化和總?cè)必浡首钚』癁槟繕?biāo),即在力求降低運(yùn)營(yíng)成本的基礎(chǔ)上,盡可能地滿足顧客的需求,同時(shí)考慮了多個(gè)約束條件,如庫(kù)存容量限制,生產(chǎn)提前期限制等。因此,本文研究的是一個(gè)復(fù)雜的多目標(biāo)多約束的NP-hard問(wèn)題。細(xì)菌覓食算法作為一種新型的群體智能算法,已得到廣大研究者的注意并成功應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域。本文在標(biāo)準(zhǔn)細(xì)菌覓食算法的基礎(chǔ)上,提出了改進(jìn)的協(xié)同進(jìn)化的多目標(biāo)細(xì)菌覓食算法。通過(guò)在細(xì)菌個(gè)體之間加入?yún)f(xié)同進(jìn)化機(jī)制,使細(xì)菌在進(jìn)化時(shí)具有了導(dǎo)向性,有效提高了細(xì)菌的搜索效率;引進(jìn)了非支配解排序機(jī)制和外部檔案機(jī)制,對(duì)多目標(biāo)進(jìn)行處理,將細(xì)菌在尋優(yōu)過(guò)程中找到的非支配解存儲(chǔ)在外部檔案中;提出了解的有效性控制機(jī)制,以保證細(xì)菌所代表的解落在可行區(qū)域內(nèi);引進(jìn)了結(jié)構(gòu)重組機(jī)制,通過(guò)對(duì)算法的執(zhí)行結(jié)構(gòu)進(jìn)行重組,將標(biāo)準(zhǔn)算法的嵌套循環(huán)結(jié)構(gòu)重組為了單循環(huán),降低了算法的內(nèi)存消耗量和復(fù)雜度。為了測(cè)試所提出的新算法的有效性,本文引進(jìn)了五個(gè)常用的多目標(biāo)測(cè)試函數(shù)對(duì)其進(jìn)行測(cè)試,并與其它常見(jiàn)的多目標(biāo)智能算法進(jìn)行對(duì)比�；�于提出來(lái)的協(xié)同進(jìn)化多目標(biāo)細(xì)菌覓食算法,本文對(duì)細(xì)菌進(jìn)行編碼和初始化,使每一個(gè)細(xì)菌代表一個(gè)解,對(duì)多目標(biāo)集成供應(yīng)鏈模型進(jìn)行求解。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明了所提出來(lái)的協(xié)同進(jìn)化多目標(biāo)細(xì)菌覓食算法在求解多目標(biāo)實(shí)際問(wèn)題中有效性。
【學(xué)位單位】：深圳大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類(lèi)】：F274
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意義
    1.3 研究?jī)?nèi)容及主要貢獻(xiàn)
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 主要貢獻(xiàn)
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 研究綜述
    2.1 集成供應(yīng)鏈模型研究綜述
    2.2 集成供應(yīng)鏈求解研究綜述
    2.3 細(xì)菌覓食算法研究綜述
第三章 多目標(biāo)集成供應(yīng)鏈模型研究
    3.1 多目標(biāo)問(wèn)題概述
    3.2 多目標(biāo)集成供應(yīng)鏈問(wèn)題描述
        3.2.1 基本假設(shè)
        3.2.2 模型參數(shù)定義及變量定義
        3.2.3 模型目標(biāo)函數(shù)及約束條件
            3.2.3.1 目標(biāo)函數(shù)
            3.2.3.2 約束條件
    3.3 本章小結(jié)
第四章 協(xié)同進(jìn)化的多目標(biāo)細(xì)菌覓食算法
    4.1 細(xì)菌覓食算法
        4.1.1 細(xì)菌覓食算法起源
        4.1.2 細(xì)菌覓食算法主要步驟
    4.2 協(xié)同進(jìn)化多目標(biāo)細(xì)菌覓食算法
    4.3 測(cè)試函數(shù)試驗(yàn)及結(jié)果分析
        4.3.1 多目標(biāo)性能指標(biāo)
        4.3.2 測(cè)試函數(shù)和實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于改進(jìn)多目標(biāo)細(xì)菌覓食算法的集成供應(yīng)鏈優(yōu)化求解
    5.1 細(xì)菌的編碼設(shè)計(jì)
    5.2 細(xì)菌的初始化及可行性恢復(fù)
        5.2.1 細(xì)菌的初始化
        5.2.2 細(xì)菌的可行性恢復(fù)
    5.3 求解流程
    5.4 最優(yōu)折衷解
    5.5 模型求解結(jié)果與分析
        5.5.1 模型參數(shù)和算法參數(shù)設(shè)置
        5.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 本文總結(jié)
    6.2 未來(lái)展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2868898