（运筹学与控制论专业论文）供应链下需求率受库存水平影响的库存控制.pdf

鞍山科技大学硕士论文摘 要 摘要 在实际的企业运营中，多级库存的优化与控制是供应链管理的重要内 容，一个科学、有效的库存控制策略能给企业带来巨大的经济效益。在理 论上，多级库存的优化与控制是库存理论研究的热点和难点，所以研究供 应链环境下的多级库存控制策略具有重要的实际意义和理论意义。 本文对供应链环境下的库存控制问题进行了研究，主要从以下几个方 面丌展研究工作： 1 对库存控制问题的发展与国内外研究现状进行综述，并指出目前此 问题在研究上存在的不足之处。 2 针对系列系统，考虑到现实中库存水平影响需求率这一现象，在单 级库存模型的基础上，应用级库存理论，建立了需求率受库存水平影响的 多级库存决策模型。陔模型不仅弥补了传统单级库存控制问题的不足，体 现了供应链管理的特点，而且所考虑的需求率更为符合实际情况。 3 针对一般的装配系统，首先通过引入节点企业的相对权重来确定各 节点面对的需求率，然后根据需求率受库存水平影响的变化情况建立了库 存控制模型。最后，根据系列系统和装配系统的关系，将两种结构不同的 多级库存系统的模型合并为一个通用模型，从而使问题更加一般化。 4 针对所建数学模型的求解，设计了两种优化算法：遗传算法和松弛 一粒子群算法。在遗传算法中采用可行化混合编码可以避免引入惩罚函 数，从而提高解的精度以及减少优化过程的计算量。松弛一粒子群算法将 系列一松弛算法和粒子群优化算法相结合，不但充分利用了粒子群优化算 法的全局搜索能力，而且弥补了粒子群优化算法难以满足复杂约束的缺 点。通过实例仿真，验证了这两种算法的有效性和优良性。 关键词：供应链，多级库存控制，需求率，遗传算法，粒子群优化算法 鞍山科技大学硕士论文 a b s 打a c t a b s t r a c t m u l t i - e c h e l o ni n v e n t o r yc o n t r o li sa ni m p o r t a n ti s s u ef o rs u p p l yc h a i n m a n a g e m e n ti na c t u a lp r o c e s so fb u s i n e s s ar e a s o n a b l ea n de f f e c t i v ec o n t r o l p o l i c yi nm u l t i e c h e l o ni n v e n t o r ys y s t e m c a nb r i n gt h ee n o r m o u se c o n o m i c b e n e f i t st oe n t e r p r i s e i nt h e o r y , m u l t i e c h e l o ni n v e n t o r yc o n t r o li st h eh o t s h o t a n dd i f f i c u l t yo ft h ei n v e n t o r yt h e o r e t i c a lr e s e a r c h t h e r e f o r et h es t u d yo f p o l i c i e s f o rm u l t i e c h e l o ni n v e n t o r yc o n t r o li ns u p p l yc h a i nh a si m p o r t a n t p r a c t i c a lv a l u ea n dt h e o r ym e a n i n g t h i sp a p e rs t u d i e st h em u l t i e c h e l o ni n v e n t o r yc o n t r o lp r o b l e mi ns u p p l y c h a i n m a i nr e s u l t so ft h i sd i s s e r t a t i o na r ed e s c r i b e da st h ef o l l o y e _ i n g ： 1 t h i sp a p e rd i s c u s s e st h ed e v e l o p m e n ta n di n v e s t i g a t i v es t a t u e so ft h e p r o b l e ma b o u ti n v e n t o r yc o n t r 0 1 a tt h es a m et i m e ，p o i n t so u tt h es h o r t a g e so f t h ep r o b l e mr e s e a r c h 2 b a s e do nt h er e s e a r c h e so fp r e d e c e s s o r s ，t h i sp a p e rp r e s e n t sam o d e l o fs e r i e s s y s t e mf o rm u l t i e c h e l o ni n v e n t o r y c o n t r o lw i t hi n v e n t o r y l e v e l d e p e n d e n td e m a n dr a t e ，w h i c hc o n s i d e r st h ep h e n o m e n at h a tt h ed e m a n dr a t e m a yb ei n f l u e n c e db yt h es t o c kl e v e l sa n da p p l i e st h ee c h e l o nc o n c e p t t h e m o d e lm a k e su ps h o r t a g e so ft h es i n g l e - l e v e li n v e n t o r yc o n t r o la n dt h ef o r m o fd e m a n dr a t ec o n s i d e r e di nt h em o d e lm a t c h e st h ea c t u a lc i r c u m s t a n c em o r e 3 t h i sp a p e rs t u d i e st h eg e n e r i ca s s e m b l ys y s t e mf o rm u l t i 。e c h e l o n i n v e n t o r yc o n t r 0 1 w h e r e ，w ep r o p o s eam o d e lw i t hi n v e n t o r y l e v e l d e p e n d e n t d e m a n dr a t e ，w h i c hi n t r o d u c e st h er e l a t i v ew e i g h tf o re v e r ys t o c k p o i n tt o c o n f i r mt h ed e m a n dr a t e t h e n ，w eu n i t et h em o d e lo fs e r i e ss y s t e ma n dt h e m o d e lo fa s s e m b l ys y s t e mi n t oau n i f o r mm o d e la c c o r d i n gt ot h er e l a t i o n b e t w e e ns e r i e ss y s t e ma n da s s e m b l ys y s t e m 4 t h i sp a p e rp r o p o s e st w oo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m st os o l v et h e m o d e lo fm u l t i e c h e l o ni n v e n t o r yc o n t r 0 1 o n ei sg e n e t i ca l g o rt h m ，w h i c h a d o p t sf e a s i b l em i x e dc o d et oa v o i dt h ep e n a l t yf u n c t i o n ，c a nm a k et h e s o l u t i o nm o r ee x a c ta n dr e d u c et h ec o m p u t a t i o n a lr e q u i r e m e n t s t h eo t h e r i st h er e l a x a t i o n p a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o na l g o r i t h mw h i c hc o m b i n e s s e r i a l r e l a x a t i o na l g o r i t h mw i t hp a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n t h i sa l g o r i t h m d o e s n to n l yh a v et h ea b i l i t yt og l o b a ls e a r c h ，b u ta l s oc a nd e a lw i t ht h e 鞍山科技大学硕士论文a b s g a c t c o m p l e xc o n s t r a i n s f i n a l l y ，n u m e r i c a le x a m p l e sa r eg i v e nt oi l l u s t r a t et h e t w oa l g o r i t h m se f f i c i e n ta n dd e v e l o p e d k e y w o r d s ：s u p p l yc h a i n ，m u l t i e c h e l o ni n v e n t o r yc o n t r o l ，d e m a n d r a t e g e n e t i ca l g o r i t h m ，p a r t i c l es w a v f no p t i m i z a t i o n 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及 取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得鞍 山科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料，与我一同工 作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表 示了谢意。 签名：盐蝗日期：兰型：i ：丛 关于论文使用授权的说明 本人完全了解鞍山科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即： 学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅：学校可以公 布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论 文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名： 墨查：监 导师签名：日期：塑! ! ：丛 鞍山科技大学硕士论文 第一章绪论 1 1 引言 第一章绪论 二十世纪后期，国际市场出现一些新的趋势，那就是消费者需求日益 多样化、个性化，而与此同时科技进步使得产品寿命周期不断缩短，企业 面临前所未有的巨大压力。在全球经济一体化的大环境下，随着市场竞争 的加剧，企业意识到仅仅依靠自身的资源很难在激烈的市场竞争中立于不 败之地。于是，出现了供应商、制造商、分销商以及零售商等企业合伙与 联盟的趋势，他们开始注重对物流活动全过程的管理，也就是从整体而不 是企业自身的角度出发来管理包括原材料的采购、产品的制造、制成品的 分销以及零售的整个过程。在这种背景下，供应链( s u p p l y c h a i n ，s c ) 和 供应链管理( s u p p l yc h a i nm a n a g e m e n t ，s c m ) 应运而生，竞争也已经由 单一企业之间的竞争发展为供应链之间的竞争了。并且，在二十一世纪的 今天，随着信息技术的发展，供应链之间的竞争愈演愈烈。 库存控制问题一直是学者们研究的难点问题。首先，无论企业的性质 如何，库存都以原材料、在制品、半成品、成品各种形式存在于企业当中。 据统计，我国每年的库存大约占整个国民生产总值的2 0 3 0 。其次， 库存管理是提高顾客服务水平的需要。在激烈的市场竞争中，不仅要有提 供优质产品的能力，而且还要能将产品及时供应到顾客手中，否则同样会 降低产品的竞争力，所以需要一定量的库存。但是，库存水平过高，不仅 会占用大量资金，而且还会加大市场风险：相反，库存量过少，会影响顾 客服务水平。因此，科学的库存管理策略对企业的利益起决定性作用。 传统的库存问题解决主要是从单一企业的角度来考虑，如e o q 模型。 但是，随着供应链的产生和企业外部环境对企业影响的日益扩大，库存问 题的解决必须要从一个更为开阔的角度来考虑，即供应链环境下的库存控 制策略。而传统的库存管理和基于供应链的库存管理有许多不同之处，为 了更好的优化供应链，从供应链的角度来研究库存问题成为供应链研究的 焦点。所以，研究供应链环境下的多级库存控制策略具有重要的实际意义 和理论意义。 本文将对供应链环境下的多级库存控制问题进行系统的分析，并考虑 到需求率受库存水平影响而变化，通过建立数学模型制定出一种科学、有 效的多级库存控制策略，使供应链达到整体晟优。 鞍山科技大学硕士论文第一章绪 论 1 2 库存控制策略的发展与研究现状 1 2 1 问题的发展 物料的存储现象由来已久，但是把库存问题作为一门学科来研究，还 是2 0 世纪以来的事情。早在1 9 1 5 年哈里斯就提出了“经济批量”问题， 它研究如何从经济的角度确定最佳库存数量。“经济批量”的提出，从根 本上改变了人们对库存问题的传统认识，是对库存理论研究的一个重大突 破，是现代库存理论的奠基石。 二次大战以后，由于运筹学、数理统计等理论与方法的j 泛应用，特 别是2 0 世纪5 0 年代以来，人们丌始应用系统工程理论来研究和解决库存 问题，从而逐步形成了系统的库存理论，亦称“存储论”。电子计算机的 问世，又进一步提高了库存控制的工作效率，促使库存理论成为一门比较 成熟的学科。 随着经济的发展和环境的变化，库存管理理论已经从独立需求阶段， m r p ( 相关需求) 阶段发展到j i t 阶段【i 。相应地，库存控制模型也由单 级静态确定型多( 单) 周期存储模型发展为多级动态不确定型多( 单) 周期 存储模型。由于供应链的产生和市场需求的多变性，库存管理与控制的重 心逐渐转移到对多级、动态、需求不确定的库存控制策略的研究。 1 2 2 国内外研究现状 企业以追求利润为根本目的，因此对库存进行科学管理的重要性在今 天越发突出，人们对这一领域的研究也更加系统和深入。随之，有许多成 果相继问世，出现了不少有应用价值的库存控制策略。 一、用户需求率的研究 自1 9 l5 年f w h a r r i s 提出经济订购批量( e o q ) 模型以来，出现了各种 不同条件和使用范围的e o q 模型【”。在这些库存模型中，需求率成了人们 研究的焦点之一。除了将需求率看作是常数以外，人们还分别从需求率是 按某种规律变化的【3 4 和需求率是随机的【5 】这两个角度来建立库存模型。 值得一提的是，近年来许多国外学者已经注意到库存水平对需求率( 或销 售率) 有影响。也就是说，用户的需求率会随着零售商现有库存水平的增 加( 减少) 而上升( 下降) 。实际上，公司从业者和市场研究人员经常发现，产 品在货架一l - 摆放得越多，一般说来会吸引更多的顾客，这时的需求率显然 鞍山科技大学硕士论文 第一章绪论 与库存水平有关，这种现象被称作：i n v e n t o r y l e v e l d e p e n d e n td e m a n d r a t e ( 库存水平影响需求率) 。自从发现这一现象后，g u p t a 矛l v r a t 【6j 于1 9 8 6 年首先研究了销售环境条件下使成本最小化的单级库存模型，并且假定需 求率依赖于订货量，即需求率是初始库存水平的函数。而p a d m a n a b h a n 和 v r a t 7 】于1 9 8 8 年定义了需求率是任意时刻零售商现有库存水平的函数，并 研究了非销售环境条件下的库存模型。m a n d a l 和p h a u j d a r c 8 1 在研究库存模 型时，将需求率假设为零售商现有库存水平的线性函数。而b a k e r 和u r b a n p j 在研究相似条件下的库存模型时，假设用户需求率受零售商现有库存水平 影响是根据它们之间的关系：r ( i ) = a i ，其中口 0 ，0 0 ，0 0 ) ，t ( t ) 为t 时刻的库存水平，并用 两个引理和一个定理分析和证明了单位时间利润函数具有全局唯一最优 解的充分条件。同年，罗兵、熊中楷和杨秀苔 27 】提出了存货影响销售率且 理论需求为线性时变函数时的e o q 模型。 二、多级库存优化控制策略的研究 随着供应链的出现，传统的单级库存模型已经不能满足。因此，结合 系统观点来控制多级库存得到了广泛关注。为了避免“牛鞭效应”，协调 供应链各节点使其达到整体最优，库存理论研究者从供应链的整体观念出 发，制定了几种供应链下的库存管理策略 i ：v m i ( 供应商管理库存) 、联 合库存管理和多级库存控制。多级库存控制的方法有两种：一种是非中心 化策略，有许多关于多级系列系统的模型都是以节点库存为基础，采取非 中心化策略的：m o i n z a d e h ： i l e e “j ( 1 9 8 6 ) ，s v o r o n o s 平 1 z i p k i n ”】( 1 9 8 8 ) ， b a d i n e l l i 3 0 】( 1 9 9 2 ) 等。另一种方法是中心化策略，中心化库存优化控制的 目标是使多级库存系统总的费用最小，通过信息的传递协调上游和下游企 业的库存活动，各节点联合起来统一做出决策。如果所有相关信息都是可 获的，则中心化策略要比非中心化策略好。最早研究多级库存的学者是 c l a r k 和s c a r f ”1 ，他们于1 9 6 0 年，相对于节点库存提出了一种级库存 ( e c h e l o ns t o c k ) 概念：某一节点的级库存等于该节点的库存加上其所有下 游节点的库存。这样检查库存状态时不但要检查本库存点的库存数据，而 且要检查其下游需求方的库存数据。级库存策略的库存决策是基于完全对 其下游企业的库存状态掌握的基础上，是一种中心化策略，它避免了需求 信息的扭曲现象。同时，c l a r k 和s c a r 一3 1 】又证明了以级库存为基础的周期 性订货策略是最优的，并且考虑订货成本只发生在最高级库存。这个结论 后来被r o s l i n 2 3 1 应用于装配系统，并证明了当装配系统的库存状态满足一 鞍山科技大学硕士论文 第一章绪论 定条件时，此装配系统可以转化为与其等价的系列系统来求得库存优化策 略。针对多级库存控制，级库存这一概念被广泛应用：1 9 8 5 年，d eb o d t 和 g r a v e s ”1 导出了一个相似的包含订购费用的系列系统的最优级库存( q ，) 策略。1 9 9 3 年，s a x s a t e r 和k r o s l i n g l 3 4 】以系列系统为例，将节点库存 ( i n s t a l l a t i o ns t o c k ) 和级库存( e c h e l o ns t o c k ) 进行对比，发现对于( q ，r ) 策略级库存一般要优于节点库存。1 9 9 5 年，a t k i n s 【35 】等研究了需求确定、 允许缺货的多级库存系统模型的固定策略，并证明了松弛问题的解是9 8 费用有效的。f c h e n 和y z h e n g 3 6 】【3 7 1 针对系列系统制定了级库存( 尺，h q ) 策 略，还求得了多级随机库存系统的库存下界。f c h e n 3 8 1 证明了允许缺货模 型中固定策略是7 0 费用有效的。曾艳”】【4 0 详细推导了固定策略模型的建 立，并以此为基础制定了供应链环境下需求确定的多级系统的库存控制策 略和需求随机的多级系统的库存控制策略。2 0 0 3 年，i l a t i a ，p i e r p a o l o 和 b a r b a r a 4 1 1 在c l a r k 和s c a r d3 1 1 所提出的级库存概念的基础上，又引进了级库 存费率，考虑供应链中的级系列系统，建立了平均总库存成本的模型， 目的在于找到使平均总库存成本最小的最优检查周期和最大库存量。并应 用模糊集合理论解决库存控制中的不确定因素，最终采用中心化控制使供 应链下的库存管理达到一体化。 级库存概念的提出和应用，为解决多级库存的控制优化问题提供了有 效的手段。在传统的单级库存管理中，某一阶段用节点库存来衡量其处理 下游需求的能力。而当考虑多级库存系统时，关键是任意一阶段处理最终 用户需求的能力，因此级库存更加适合用来衡量某一阶段的库存水平。此 外，如果在管理多级库存时采用级库存，将能使各阶段更好的协调、合作， 达到信息共享，从而使供应链整体得到优化。 除了运用级库存的概念制定多级库存控制策略以外，国内的研究人员 周曙光和田征【4 2 以多级仓库的串行系统为例，分析允许缺货、瞬间补货的 库存系统，但为简化起见，假设各级库存的需求量均为常数d 。首先，他 们在单级库存模型的基础上，通过迭代的方法求出各级库存的最优订货量 和最高存储量。然后，考虑上级库存对下级库存的影响，从而修正最优解。 2 0 0 4 年瞿建军【4 3 】等人考虑一个面向装配的n 级系列库存系统，通过引入各 节点不同物资与节点l 产品的需求比率和各节点的订货周期与节点1 订货 周期的比率建立了一个需求确定、允许缺货的多级库存控制模型。以上又 为研究多级库存控制策略提供了一条新思路。 但是，以上这些学者在制定多级库存控制策略时，都把最终用户的需 鞍山科技大学硕士论文 第一章绪论 求看作是固定不变的常数，或者只考虑平均需求率，而没有看到在现实当 中，需求率是变化的。 三、多级库存模型求解方法的研究 在求解多级联合库存模型的方法上，国内外学者也有所探究，目前主 要的方法是运筹学中的一些算法和优化算法。陈浩迅和王承恩【4 4j 找到了求 得多级库存系统近似最优解得一种分枝定界法。2 0 0 0 年，z i p k i n 【45 】对多级库 存系统的策略进行了大量的研究，提出了需求确定、不允许缺货模型的固 定策略的优化解法，即系列一松弛法：首先，解决一个较简单的问题，称为松 弛问题，其优化费用是实际最小费用的下界；然后，利用松弛问题的解，构 建一个可行解。已经证明，可行解是好的解，下界是优化费用较为准确的期 望值。但是，这两种算法随着库存节点、库存模型复杂度的增加，求解过 程将变的非常复杂。随着遗传算法的不断发展，人们将其应用于供应链环 境下的库存控制。2 0 0 3 年石为人和张黎 46 针对工业企业库存控制问题，结 合遗传算法的特点，提出了一种新型的探索策略。2 0 0 4 年，瞿建军【4 副等人 采用一种变适应度函数的遗传算法对其所建的多级库存模型进行求解。在 此算法中，采用轮盘赌选择个体，为了避免轮盘赌方法带来的收敛性不好 和全局搜索能力弱化的影响，通过改变适应度的方法来调整各个个体的轮 盘赌胜率，从而保证算法不趋向局部最优。 1 2 3 存在的问题 随着时代的进步，国内外学者对库存管理的研究更加科学化、实用化。 但是，从以上国内外研究的现状来看，主要存在以下三个问题： ( 1 ) 针对“库存水平影响需求率”这一现实生活中存在的现象，人们还 只是从传统的单级库存管理的角度来考虑零售商这一级的库存策略，而没 有考虑它给整个供应链带来的影响。 ( 2 ) 人们在供应链环境下研究多级库存控制策略时，虽然从供应链的整 体观念出发，运用级库存理论，但是往往把需求率看作是一个不变的常数 或是随机的，而没有考虑到现实生活中用户( 市场) 的需求经常是受库存 水平影响而变化的。 ( 3 ) 关于多级库存控制模型的求解方法还有待进一步研究，目前主要的 方法是运筹学中的一些算法和优化算法。运筹学中的算法如：分枝定界法、 系列一松弛算法，随着库存节点、库存模型复杂度的增加，求解过程将变 鞍山科技大学硕士论文第一章绪论 得非常复杂。优化算法如：遗传算法，由于其优点已日益受到关注，但针 对求解问题的特点，在具体的求解过程中，还要加入一些特殊的计算步骤， 有时还要对其中的某一步骤进行修改，这样才能形成有效的求解方法。 1 3 本文研究的主要内容 进入9 0 年代，从供应链的角度来研究库存问题成为库存理论研究的 热点，随着研究的深入，使问题也随之展开，近年来出现了很多新的方向。 根据对文献的研究和对实际库存控制问题的理解，本文主要研究供应链环 境下需求率受库存水平影响的多级库存控制策略，具体内容如下： 第一章，阐述了供应链环境下库存控制问题的研究背景，在查阅大量 中外文献的基础上，对库存控制策略的发展与国内外研究现状进行综述， 并指出此问题在研究上存在的不足之处。 第二章，介绍一些与研究问题相关的理论知识和方法：供应链环境下 的库存控制问题、层次分析法、遗传算法和粒子群优化算法。 第三章，首先介绍了多级库存系统中最基本的系列系统：然后通过分 析所考虑的问题，针对系列系统，根据需求率的表达式分两种情况建立了 需求率受库存水平影响的多级库存决策模型。 第四章，将链状结构的系列系统扩展为网状结构的装配系统。针对一 般的装配系统，通过引入节点企业的相对权重来确定各节点面对的需求 率，从而建立需求率受库存水平影响的库存优化控制模型。最后，根据系 列系统和装配系统的关系，将两种结构不同的多级库存系统的模型合并为 一个通用模型。 第五章，对所建的多级库存控制模型进行求解。首先采用层次分析法 确定各节点的相对权重，然后分别设计了遗传算法和松弛一粒子群算法来 寻求模型的最优解。通过实例仿真，验证了这两种算法的有效性和优良性。 通过算法分析，可以看出这两种算法针对不同规模的问题显示出各自不同 的特性。 第六章，在总结研究成果的基础上，指出了仍然存在着的不足以及有 待改进的地方，为今后的进一步研究提供了方向。 注：在后文中，为了阐述问题方便，我们可以将“需求率受库存水平影响” 简称为i l - d d r ( i n v e n t o r y 1 e v e l d e p e n d e n td e m a n dr a t e ) 。 鞍山科技大学硕士论文 第二章预备知识 第二章预备知识 为了更好地说明本文所做的工作，首先在本章介绍一些相关的理论知 识与方法。 2 1 供应链环境下的库存控制问题 2 1 1 供应链简介 一、供应链的概念 由于研究对象、环境、范围及角度的不同，供应链目前尚未形成一个 统一的定义。但是，考虑核心企业在供应链中的重要地位以及战略合作伙 伴的重要作用，有观点认为 4 7 】“供应链是围绕核心企业，通过对信息流、 物流、资金流的控制，从采购原材料丌始，到制成中i b j 制品以及最终产品， 最后由销售网络把产品送到消费者手中的将供应商、制造商、分销商、零 售商、直到最终用户连成一个整体的网链结构模式。”( 如图2 一l 所示) 它 不仅是一条连接供应商到用户的物料链、信息链、资金链，而且是一条增 值链，物料在供应链上因加工、组装、运输等过程而增加其价值，给相关 企业带来收益。 物流 堕：垦亟 - 童全速 图2 1 供应链的网链结构 从图中可以看出，每一条供应链的目标都是使整体价值最大化。一条 供应链所创造的价值，就是最终产品对顾客的价值与供应链为顾客的需求 所付出的成本之问的差额。作为全部利润之和，它将被供应链的各个环节 鞍山科技大学硕士论文 第二章预备知识 分享。供应链赢利越高，这条供应链就越成功，成功与否应该根据“供应 链赢利”而不是某一环节的局部赢利来衡量。 二、供应链的特征 供应链主要有以下特征： 1 复杂性。因为供应链节点企业组成的跨度( 层次) 不同，供应链往 往由多个、多类型、多地域企业组成，所以供应链的结构模式更为复杂。 2 动态性。供应链管理因企业战略和适应市场需求变化的需要，其中 节点企业需要动态地更新，这就使得供应链具有明显的动态性。 3 面向用户需求。供应链的形成、存在、重构，都是基于一定的市场 需求而发生，并且在供应链的运作过程中，用户的需求拉动是供应链中信 息流、物流、资金流运作的驱动源。 4 交叉性。节点企业可以是这个供应链的成员同时又是另一个供应链 的成员，众多的供应链形成交叉结构，增加了协调管理的难度。 2 1 2 库存控制的相关理论 库存( i n v e n t o r y s t o c k ) 是指：以支持生产、维护、操作和客户服务为 目的而存储的各种物料，包括原材料和在制品、维修件和生产消耗品、成 品和备件等。库存控制的目的是使库存成本最小。 一、库存成本分析 库存成本是库存管理的一个重要的经济指标，是指维持库存和不维持 库存所花费的代价，由以下主要部分组成： ( 1 ) 存储成本。包括保管、存储库存物品相关的成本，如资金成本、 仓库及设备折旧费、税收、保险金等。存储费用与库存价值和库存量的大 小有关。其中，单位时l 训、单位物品的存储费称为存储费率或库存费率。 ( 2 ) 订货成本。包括两项费用：一项是订购费用，包括运输、谈判、 准备订单、商品检验、佣金等费用。另一项是货物的价格费用。 ( 3 ) 缺货成本。由于供不应求，即库存小于零的时候，造成市场机会 损失以及用户罚款等。缺货费用与库存量有关。 二、常用的库存策略 所渭库存策略，就是决定什么时问对库存进行检查、补充，每次补充 的数量是多少。最基本的策略有四种： 9 鞍山科技大学硕士论文第s - 章预备知识 ( 1 ) 连续性检查的固定订货量、固定订货点策略，即( r ，q ) 策略 该策略的基本思想是：对库存进行连续性检查，当库存降低到订货点 水平r 时，即发出一个订货，每次的订货量保持不变，都为固定值q 。 ( 2 ) 连续性检查的固定订货点、最大库存策略，即( 尺，s ) 策略 该策略和( r ，q ) 策略一样，也要随时检查库存状态，当发现库存降低 到订货点水平月时，丌始订货。订货后使最大库存保持不变，即为常量s ， 若发出订单时库存量为，则其订货量即为( s 一) 。该策略和( r ，q ) 策略的 不同之处在于其订货量是按实际库存而定，因而订货量是可变的。 ( 3 ) 周期性检查的固定订货量策略，即( f ，q ) 策略 该策略是每隔一定时期t 检查一次库存，并补充q 量的库存。 ( 4 ) 周期性检查的最大库存策略，即( t ，s ) 策略 该策略是每隔一定时期f 检查一次库存，并发出一次订货，把现有库 存补充到最大库存水平s ，如果检查时库存量为，则订货量为( s 一，) 。 三、库存控制模型 1 库存控制模型的分类 为研究方便可对库存控制模型进行如下分类： ( 1 ) 根据对未来需求量和订货提前期的知晓程度可分为确定型和不确 定型模型； ( 2 ) 根据是否重复订货可分为单周期和多周期库存模型； 。 ( 3 ) 根据影响库存决策的因素是否随时间变化可分为动态和静态库存 模型： ( 4 ) 根据研究的对象和目标可分为单级和多级库存模型。 2 经典的e o q 模型 e o q ( e c o n o m i c o r d e r q u a n t i t y ) 模型，即“经济批量订货模型”，又 称h a r r i s 模型。它的基本思想是通过订购批量与总库存成本的关系分析， 找到一个最经济的订购批量，使得总库存成本最小。该模型属于单级静态 确定型多周期库存模型。作为基本的e o q 模型，包含了很多假设： 1 ) 需求连续、稳定，需求速率已知。 2 ) 补货周期固定，不考虑提前期。 3 ) 不考虑数量折扣( 单位货品的价格固定、运输费用固定) 。 4 ) 不允许缺货，货品的补充瞬时完成。 5 ) 只有一种货品，不考虑资金限制。 鞍山科挂大学硕士论文第二章预备知识 其库存状态如图2 - 2 所示。 库存 订货 阁2 - 2 库存状态图 在这些前提的约束下，建立经济订货批量模型 年总成本 形= 锄+ q + ( 翌2 一cljl 时间 ( 21 ) 其中，t c = 年总成本c = 物品单位成本 r = 年需求量q = 订购批量 s = 固定订购成本h = 单位时间、蕾位库存价值的存储成本 = h c = 单位时蚓( 年) 单位货品的存储成本( 货币单位单位年) 采用微分法求得极值点。于是，可以得到经济订货批量q 及相应的经济订 货周期h ： 2 r s r f r h c 1 而”2 歹2 q i 图2 - 3 是经济订货批量模型的示意图。 c 0 e o qq 幽2 - 3经济订货批培 f 2 2 、 鞍山科技大学硕士论文 第二章预备知识 2 1 3 供应链中的库存控制 供应链中的库存是指供应链中所有的原材料、在制品和成品。库存分 布在整个供应链中，库存管理水平的高低将直接影响整个供应链是否可以 达到其目标。因此，库存的管理和控制是非常重要的。 一、供应链中库存管理存在的问题 从传统的库存管理策略转变到能够体现供应链管理思想的库存控制 策略，需要一个过程。目前，供应链环境下的库存管理还存在许多问题4 8 】： 1 缺乏供应链的整体观念，导致企业“各自为政”的局面，使供应 链整体效率降低。 2 低效率的信息传递系统，使企业常常获得延迟和不准确的信息， 不可避免的产生“牛鞭效应”。 3 忽略不确定因素对库存的影响，错误的估计和预测造成有的物品 库存增加，而有的物品库存不足的现象。 ： 4 库存控制策略简单化，不能适应市场多变的需求。 5 缺乏合作与协调性，使企业为维持较高的安全库存付出了代价。 ； 二、供应链环境下的库存控制策略 为了解决供应链中库存管理存在的问题，近些年来，国内外的企业和 学者通过实践和研究得出了几种先进的供应链库存管理技术与方法： 1 供应商管理库存 供应商管理库存( v e n d o rm a n a g e di n v e n t o r y ，v m i ) 策略打破了传统 的各自为政的库存管理模式，体现了供应链的集成化管理思想。该策略的 关键措施主要体现在：1 ) 合作精神( 合作性原则) ；2 ) 使双方成本最小( 互 惠原则) ：3 ) 框架协议( 目标一致性原则) ；4 ) 连续改进原则。 2 联合库存管理 联合库存管理( j o i n tm a n a g e di n v e n t o r y , j m i ) 策略是一种基于协调中 心的库存管理方法。j m i 与v m i 不同，它强调双方同时参与，共同制定库 存计划，使供应链过程中的每个库存管理者都从相互之间的协调性考虑， 从而消除了需求变异放大现象，提高了供应链的同步化程度。 3 多级库存优化与控制 j m i 是一种联邦式供应链库存管理策略，是对供应链的局部优化与控 制，而要进行供应链的全局性优化与控制，则必须采用多级库存优化与控 鞍山科技大学硕士论文第二章预备知识 制方法。多级库存优化与控制的方法有两种：一种是非中心化( 分布式) 策略，另一种是中心化( 集中式) 策略。 非中心化策略是各个库存点独立的采取各自的库存策略。这种策略在 管理上比较简单，但是并不能保证产生整体的供应链优化。中心化策略的 所有库存点的控制参数是同时决定的，考虑了各个库存点的相互关系，通 过协调的办法获得库存的优化。但是，中心化策略在管理协调上有一定的 难度，特别是供应链的层次比较多时。 2 2 层次分析法原理 层次分析法( a n a l y t i ch i e r a r c h yp r o c e s s ，a h p ) 是由美国运筹学家 t h o m a sl s a t t y 于7 0 年代中期提出来的一种实用多目标决策分析方法。它 将定性和定量指标统一在一个模型中，既能进行定量分析，又能进行定性 的功能评价。具体来说，就是根据问题的性质和要达到的总目标，将问题 分解为不同的组成因素，并按照因素i n j 的相互关联影响和隶属关系将其按 不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型，并最终把系统分析 归结为最底层( 方案层) 相对于最高层( 决策目标) 的相对重要性权值的 确定或相对优劣次序的排序问题。 对同一层次上的元素，通过成对的重要程度比较，组成判断矩阵 a = ( o ) ，矩阵a 中的元素a 。满足口d a a = 1 ，是一个正互反阵。两两元素 相对重要性的比较值可参照表2 1 。 表2 1 相对重要性的比例标度 标度含义 l 表示两个冈素同等重要 3 表示一个因素比另一个因素略重要 5 表示一个冈素比另一个因素较重要 7 表示一个冈素比另一个冈素非常重要 9 表示一个冈素比另一个冈索极端重要 2 ，4 ，6 ，8 为以上两判断之间的中间状态对席的标度值 判断矩阵的特征向量标志着下层要素相对于上层要素的重要程度的 权值或排序。一般来讲，在a h p 中计算判断矩阵的特征值和特征向量不 需要很高的精度，通常采用近似算法进行计算，包括和法、根法、对数最 小二乘法等。 鞍山科技大学硕士论文第二章预备知识 2 3 遗传算法简介 遗传算法( g a ，g e n e t i ca l g o r i t h m ，又称基因算法) 是模拟生物在自然 环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。它 最早由美国密执安大学的h o l l a n d 教授提出，8 0 年代由g o l d b e r g 进行归纳 总结，形成了遗传算法的基本框架。g a 模拟生物界的自适应过程，为各 类复杂问题提供了一种通用的、易于实现的解决方法，并以其简单、鲁棒 性强、不受搜索空问的约束条件限制等特点受到各领域专家的重视。很多 专家将g a 应用到各自所从事的领域，尤其是在函数优化领域，遗传算法 扮演了重要的角色。 一、g a 的运算过程 遗传算法是一种常用的大规模并行搜索优化算法，它仿效生物的遗传 方式，从随机生成的初始解群出发，采用选择( s e l e c t ) 、交叉( c r o s s o v e r ) 、 变异( m u t a t i o n ) 等算子进行搜索操作，产生优于父代的子代，使优化过 程以大概率趋于全局最优。简单来说，其基本寻优步骤如下： 步骤一：初始化。选择染色体的编码策略，依据基因的取值范围，随 机初始化种群。 步骤二：个体评价。计算群体中各个个体的适应度。 ： 步骤三：选择运算。将选择算子作用于群体。 步骤四：交叉运算。将交叉算子作用于群体。 步骤五：变异运算。将变异算子作用于群体。群体经过选择、交叉、 变异运算之后得到下一代群体。 步骤六：终止条件判断。转至步骤二，直到种群中最优个体目标函数 值足够大( 小) 或达到规定的遗传代数。 二、g a 的基本实现技术 1 编码方法 在遗传算法中，如何把一个问题的可行解从其解空问转换到遗传算 法所能处理的搜索空间的转换方法就称为编码。目前常用的编码方式有： 二进制编码、实数编码、自然数编码、符号编码方法等。 2 适应度函数 在遗传算法中把度量个体适应度的函数称为适应度函数( f i t n e s s f u n c t i o n ) 。为满足适应度取非负的要求，一般采用下面两种方法之一将 鞍山科技大学硕士论文第二章预备知识 目标函数值f ( x ) 变换为个体的适应度f ( x ) ( 1 ) 若目标函数为m a x f ( x ) ，则 眦，= 憎h q ： 式中，c 。为一个适当地相对比较小的数。 ( 2 ) 若目标函数为m i n f ( x ) ，则 即) = f - f ( x ) ： i f ( ) + c m m 刈 f 23 、 i f ( z ) + c 0 ” ；篇惫 。， 式中，c 。为一个适当地相对比较大的数。 3 选择算子 模仿生物的进化过程，遗传算法采用选择算子来对群体中的个体进行 优胜劣汰操作：适应度函数值较高的个体遗传到下一代的概率就较大；适 应度函数值较低的个体遗传到下一代的概率就较小。常用的选择算子有比 例选择( 轮盘赌) 、确定式采样选择、无回放随机选择、排序选择等方法。 4 交叉算子 在遗传算法中通过遗传运算从父代产生子代。遗传运算分为两类：交 叉和变异。交叉是指对两个相互配对的染色体按某种方式相互交换其部分 基因，从而形成两个新的个体。常用的交叉算子有单点交叉、双点交叉与 多点交叉、均匀交叉、算术交叉等。 5 变异算子 变异是指将个体染色体编码串中的某些基因座上的基因值用该基因 座的其它等位基因来替换，从而形成一个新的个体。常用的变异类型有： 基本位变异、均匀变异、非均匀变异、边界变异、高斯变异算子等。 此外，在遗传算法的使用过程中还要合理的确定种群规模，交叉概率， 变异概率及迭代次数等控制参数，这些参数的选择将影响到遗传算法的最 终性能和效率5 “。 2 4 粒子群优化算法简介 粒子群优化算法( p a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n ，p s o ) 是由k e n n e d y 和 e b e r h a r t 5 3j 于19 9 5 年提出的一种基于群智能方法的演化计算技术。与遗传 算法相比，p s o 算法的优势在于简单容易实现并且没有许多参数