分散决策供应链生产计划协同研究

为解决多级、多产品、分散供应链系统生产计划协同问题,提出了一种基于拉格朗日松弛算法的生产计划协同模型。在该模型中,建立每个企业独立的生产计划模型,使用拉格朗日松弛算法,松弛掉企业之间的物流平衡约束,将需要集中决策的供应链生产计划协同问题,分解为企业间分散的独立决策问题;运用次梯度算法对拉格朗日因子进行更新,通过反复迭代的优化过程实现生产计划协同。仿真实验表明,基于拉格朗日松弛算法的供应链协同对复杂供应链系统能够较好地逼近最优解,协同效果和收敛速度优于遗传算法。

质量预防水平不确定下供应链质量控制鲁棒设计模型

研究了由一个制造商和一个购买商构成的多产品、多阶段供应链质量控制鲁棒运作问题。将制造商、购买商质量收益最大和制造商交付量等于购买商订货量三个运作目标整合成目标函数,以制造商和购买商的质量运作能力限制为基本约束条件,采用基于区间分析法描述制造商质量预防水平不确定性,建立目标规划模型,并进行优化求解。模型能够实现供应链协调运作和制造商、购买商的利润目标,并且在制造商质量预防水平不确定的情况下具有鲁棒性。数值算例的结果表明,制造商质量预防水平在一定范围内波动不改变供应链的质量控制运作策略,仅对其运作性能产生一定影响,即所提出的质量控制模型是鲁棒的。