JIT供应物流的短驳合并运输集成优化研究

针对及时化(just in time,JIT)供应模式的入场物流短驳合并优化问题,本文以某汽车制造厂的入厂物流为例,并以供应物流总成本最小为目标,建立数学模型,同时利用基于递降最佳适合算法(best fit decreasing,BFD)思想的启发式算法和改进的单亲遗传算法(partheno genetic algorithm,PGA)求解,并分析在此运作模式下的成本与效率。仿真结果表明,单亲遗传算法取消了传统遗传算法的交叉算子,取而代之仅在一条染色体上操作基因换位算子,即使种群中每个个体均相同,它也可以通过基因换位、基因到位等遗传算子来实现遗传迭代,不需要初始群体具有广泛多样性,也就不存在早熟收敛的现象。因此,本文提出的算法比BFD启发式算法的供应成本明显降低。该研究可降低供应成本,提高经济效益。