VMI模式下的库存路径问题及其优化算法综述

库存路径问题(IRP)是车辆路径问题和库存管理问题的结合,对供应商优化库存管理、车辆路线和交货计划,提供集成的物流解决方案具有重要意义。首先对VMI模式下库存路径问题的背景及分类进行综合分析,对引入该问题基础版本的精确算法及启发式算法的相关研究进行系统归纳梳理。针对基础版本外的随机库存路径问题,从有限计划范围和无限计划范围对相关算法的研究文献进行分类总结。最后结合问题发展趋势,对动态随机库存路径问题的研究成果进行归纳,指出IRP问题及算法将向着更加复杂的扩展层面发展。

近年来库存路径问题研究动态及展望

在概括总结2009年之前IRP研究成果的基础上,从IRP问题类型、求解算法、国内外研究差异、研究重点、研究特点、主要成就等方面分析了2009以来库存路径问题(IRP)国内外研究状况。总结了2009年以来IRP研究在问题层级数和行业应用方面的不足,指出以行业具体需求为导向的多层级IRP深入细化研究是未来发展的趋势。

库存路径问题及其最新进展

在分析库存路径问题(IRP)相关文献基础上,给出了IRP的一般化定义,并对其进行分类。从拓扑结构、计划期、客户需求、供应能力、补货策略、配送模式等方面阐明了IRP的特征属性的描述方法。最后重点总结了2000年以来IRP研究文献的建模及求解方法,对比国内外研究进展,指出目前的求解算法研究已经很充足,继续研究应该拓展IRP问题本身。

集成化物流管理中库存路径问题研究综述

综合国内外多种参考文献,介绍了IRP的基本概念及其主要特征,从常见模型、求解策略及算法2个维度综述了当前国内外关于IRP的主要研究进展,最后指出了该研究领域在未来研究中应予以重视的几个研究方向,为进一步的研究奠定了基础。

库存路径问题的3种策略

在供应商管理客户库存的模式下,从新的角度全面规划长期的库存路径问题,通盘考虑库存与路径的动态整合。以具有随机需求的客户为重点,循序渐进地研究解决库存路径问题的3种策略:固定区域和固定路线、固定区域和变化路线以及变化区域和变化路线。使用报童库存模型、扫描算法、周期随机库存决策以及节约算法等方法对这3种策略下的库存路径问题进行分别求解,找到每种策略下客户的最佳配送数量和总的最短配送距离。从而,把一个长期的、动态的库存路径问题由短期向长期、由静态向动态进行逐渐过渡,实现更贴近于物流配送实践的数学描述与求解研究,为随机库存路径问题的研究提供一个新的思路。

基于二层规划的选址库存路径问题研究

针对一个生产基地,多个配送中心和多个零售商的供应链二级分销网络,根据物流配送决策的实际过程,利用二层规划方法建立了一个选址库存路径问题模型,其中上层规划为配送中心选址模型,下层规划表示客户选择最佳配送中心、库存及路径问题,设计了双层模拟退火算法求解该模型,最后利用不同问题规模的算例将该算法与标准的模拟退火算法进行对比,结果证实改进算法的有效性。

库存路径问题的固定分区-整数比周期组合策略研究

针对供应商-物流中心-零售商组成的三层级系统的库存路径问题研究一种组合策略。各零售商对单品种货物的需求率固定,相互独立;物流中心从供应商批量进货,然后配送给零售商,不许缺货或延迟;目标是最小化系统库存及运输总成本。整合固定分区、整数比周期设计一种组合策略,构建了三层级系统的IRP数学模型,将三层级库存路径问题分解为两个子问题,借鉴车辆路径问题求解思路设计了启发式算法;试验结果表明,新策略的求解效率更好。

基于模拟退火理论求解库存路径问题的模型与算法研究

借用模拟退火算法的理论和方法,分析与建立m-to-1库存路径模型,利用启发式算法制定求解流程,并对关键环节进行了详细的阐述。为了证明算法的正确性与先进性,结合算例对所提出的模型与算法进行了分析,验证了提出的模型与算法的可行性及在所求解问题的规模上具有先进性。

基于确定需求的作业层库存路径问题研究

研究了传统零售商管理库存模式下,基于确定需求的由一个供应商多个零售商组成的两级配送系统中作业层库存路径问题。首先采用传统C-W节约算法,讨论了供应商和零售商独立决策时的订货与配送策略。然后基于时间距离的思想,在滚动周期策略的框架下,设计了两级系统的联合配送策略。最后,用具体算例比较了独立决策和联合决策下的系统年度费用,验证了联合配送策略的有效性,并给出了相应的作业层日常运营补货时间和车辆路径。

基于固定分割的库存路径问题最优策略

针对由单个供应商和多个零售商组成的两级供应链分配系统,研究了一体化的库存路径问题。为了节省整个供应链的费用,重新设计了对零售商的区域分割算法。在此基础上,确定了出零售商订货周期与供应商订货周期的大小关系,通过引入周期比例向量,设计了一个全新的整数倍时间策略,给出了详细的理论分析,证明该策略是最优的整数倍时间策略。数字实验结果表明,该策略比其他策略具有明显优越性。

并行的嵌套式遗传算法在库存路径问题中的应用

文章考虑了一个供应商和其多个分销子公司组成的2级供应链分配系统,商品通过有容量限制单一型号车辆从供应商到各个分销子公司,利用约数策略和遗传算法,达到"智能分区"的效果;在路径处理上,采取分担运输和直运相结合的策略,解决了订货量大于车载容量时面临的难题;在需求不变(供求不变)的情况下,给出几个成本因素对算法进行有效性分析,得出相应结论,并对并行和串行算法进行比较和优劣分析。

一种多周期易腐品库存路径问题模型及其求解算法

通过分析一个供应商用多个相同车辆向多个客户配送一种易腐品,在随机需求下,满足多个周期中客户的服务水平、决策计划期内的配送路线和配送量,以库存持有成本、货损成本、运输成本最小化为目标,建立随机需求的多周期易腐品库存路径问题模型,将库存控制和运输问题整合优化。还针对该模型设计了一种改进的遗传算法,能够保证初始种群以及变异、交叉后的种群的多样性和优越性,有足够搜索全局最优解的能力。

基于不同订货周期策略的库存路径问题研究

文章考虑了由单个货栈和多个零售商组成的两级供应链分配系统,产品通过一系列有着容量限制的货车从配送中心运到零售商处。为了节省整个供应链的费用,提出了新的零售商分割策略;在此基础上研究了不同订货周期策略,并与共同订货周期策略进行了比较,结果表明不同订货周期策略与共同订货周期策略相比,明显地节省了大量的库存费用。

库存路径问题的一个新策略

文章针对一个配送中心,n个确定性需求的需求点的供应链系统,建立其数学模型,提出了一种新的配送策略——单周期的整数策略,将POT策略的2的指数倍推广到任意的整数倍率;并且基于matlab给出了该算法的测试,将该算法与POT进行比较,结果表明该算法是较优的。

基于收益共享合约的库存路径问题研究

文章研究了需求确定情形下扇形供应链的库存路径问题,通过C-W节约算法与遗传算法相结合的混合并行遗传算法,分别得出了独立决策下和采用协调策略下的最优补货周期和配送路径,对2种情形下供应链的利润进行了对比分析,得出采用收益共享合约可以提高供应链系统及各个成员的效益,并给出了利润分配因子的取值范围,最后以奇瑞汽车备件库所搜集的数据为算例,对算法的有效性进行了分析和验证。

随机需求下多危险品定位库存路径问题建模与算法研究

将需求的不确定性与库存理论结合,构建起产地-配送中心-客户三级供应链库存及配送的数学模型,并提出根据危险品影响的衰减系数计算其影响半径的方法,进而设计出基于衰减特性和人口分布的风险模型。采用多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行模型求解,设计出一套整合多种类危险品定位路径信息的编码-杂交-变异方式。在对算法的研究中,提出了通用性的,带种群结构控制的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ-PSC)及其3种类型。算例表明,改进算法可以得到更高质量的Pareto最优解集或更快的收敛速度。

多品种燃油海运库存路径问题鲁棒优化模型与算法

针对需求不确定下的多品种燃油海运库存路径问题(Maritime Inventory Routing Problem,MIRP),提出非专用舱室和非固定停靠供应港的船舶配送策略,通过设置供货商保守系数给定条件下的累积航次多品种燃油不确定需求预算阈值,构建以供货商燃油库存与配送总成本最小化为目标的MIRP非线性鲁棒优化模型,并设计了改进混合自适应遗传算法求解模型。算例结果表明,非专用舱室和船舶非固定停靠配送能有效降低供货商燃油库存与配送总成本;供货商在各需求港关于各品种燃油的保守系数均存在某个不同的恰当值,当保守系数超过恰当值时,客户服务水平变化趋于平缓。研究结论可为供货商多品种燃油MIRP提供决策参考。

多商品库存路径问题研究

在客户需求随机的情况下,以最小化客户在多周期的库存和配送总成本作为优化目标,通过建立混合整数规划模型,使用分支定界分两阶段进行求解,最后通过算例进行数值实验,同经济订购批量方法相比较,证明了模型的有效性与正确性。

一种求解库存路径问题的拉格朗日松弛法

为了快速解决库存路径问题(Inventory Routing Problem,IRP),提出用松弛与分解结合的拉格朗日松弛算法进行求解。首先对问题进行了详细描述和有效假设,在此基础上,以系统总成本为优化目标,建立了混合整数规划模型。针对此模型,本文先采用拉格朗日松弛算法将IRP分解为2个独立的子问题,然后分别用遗传算法和次梯度算法进行求解,最后通过案例实验表明,与直接求解对偶问题和智能优化算法相比,本文分解算法能在较短的时间内构造一个配送方案,且所求解的质量更好。

面向小容销比客户的库存路径问题模型与算法

针对推式配送模式和小容销比客户,将多次配送决策与车辆调度决策进行集成,提出了小容销比客户库存路径问题(inventory routing problem for customers with small capacity sales ratio, IRPSC),并分析了该问题的复杂性.在此基础上,针对加油站配送需求,提出了带隔舱、多行程的IRPSC (IRPSC-MM).以运输成本、卸油成本、缺货成本之和最小为目标建立了数学规划模型.设计了融合模拟退火的混合变邻域搜索算法(HVNS),并针对问题特点设计了五个新的邻域结构.采用HVNS求解不同规模算例以及实例.结果表明,与CPLEX和其它算法相比, HVNS能够高效地求解IRPSC-MM;从解的质量和运算时间来看,HVNS能够有效解决实际问题.