基于Prim-DMGA算法的闭环供应链网络鲁棒优化研究

针对不确定环境下的闭环供应链网络优化问题,在需求不确定及设施中断风险的条件下,基于鲁棒对等优化方法建立了一种以闭环供应链网络总成本最小为目标的鲁棒优化模型,以解决供应链网络中的不确定性问题,并提出了Prim-DMGA。首先基于Prim算法得到高质量的初始种群,其次让路径规划方案和设施选址方案在两层自适应GA的不断反馈中达到最优。实验结果表明,Prim-DMGA得到的目标函数值优于单层Prim-MGA与传统GA,且在求解大规模算例时,求解结果优于CPLEX软件。研究结论表明,Prim-DMGA能以较少的计算时间获得质量更优的解,鲁棒优化模型可以有效减少不确定因素带来的不利影响,提高闭环供应链网络的鲁棒性能。

考虑复杂度的鲁棒闭环供应链网络设计模型

针对顾客需求不确定和部分设施节点失效情况下闭环供应链网络设计问题,考虑网络结构复杂度,以最小化闭环供应链运营成本和维护成本为优化目标,构建非线性混合整数规划模型.采用鲁棒对等式理论处理需求不确定性,采用情景分析方法处理单一设施节点中断不确定性;采用信息熵理论量化网络结构复杂度并采用分段线性逼近方法进行结构复杂度线性重构,构建混合不确定因素影响下的鲁棒优化模型,利用Gurobi求解进行节点开放及流量分配决策.针对算例,将鲁棒优化模型与随机规划模型进行对比,结果显示,考虑网络结构复杂度进行网络设计,与随机规划模型相比,鲁棒优化模型的目标函数值在不确定情景下的波动幅度显著减小,表明模型具有较好的抵抗外部风险的能力.

有容量限制的可靠性固定费用选址问题

设施网络可能面临各种失灵风险,而设施选址属于战略决策问题,短期内难以改变,因而在选址设计时需要充分考虑设施的非完全可靠性。本文针对无容量限制的可靠性固定费用选址问题进行扩展,进一步考虑设施的容量约束,基于非线性混合整数规划方法建立了一个有容量限制的可靠性固定费用选址问题优化模型。针对该模型的特点,应用线性化技术进行模型转化,并设计了一种拉格朗日松弛算法予以求解。通过多组算例分析,验证了算法的性能。算例分析结果表明设施失灵风险和设施容量对于选址决策有显著影响,因而在实际的选址决策过程中有必要充分考虑设施的失灵风险及容量约束。

考虑设施中断情景的震后救援初期应急物流网络优化设计

在震后救援初期,构建合理的应急物流网络,对于快速有效供应应急物资、减轻灾情具有重大价值。在传统可靠性选址问题与应急设施选址-分配问题的基础上,考虑震后救援初期的阶段性特征、设施中断情景、多品种模糊需求、设施能力限制等因素,建立了一个适用于震后救援初期的应急设施选址-分配模型。通过三角模糊数的期望值公式将模糊需求去模糊化。在此基础上,考虑模型特点,设计了一种整数编码的混合遗传算法。最后,以5·12汶川地震为背景,构造算例进行数值仿真。验证了所提模型和算法。结果表明:考虑设施中断情景后,即使系统中的部分设施失效,整个网络仍能较好运行,且优化结果更具可靠性和稳健性。

随机中断情境下的离散型设施选址问题研究

针对传统的供应链设施选址模型大多是基于静态背景下的确定性选址问题研究,而较少考虑中断风险因素的情况,基于随机中断情境,建立了混合整数规划模型表述的设施可靠性选址问题模型,采用拉格朗日松弛算法进行求解。通过构建的算例,求解了问题模型的最优解并验证了该算法的求解性能。

考虑应急设施中断风险与防御的可靠性选址模型研究

为提高应急设施运行的可靠性和抵御中断风险的能力,研究中断情境下的应急设施选址-分配决策问题。扩展传统无容量限制的固定费用选址模型,从抵御设施中断的视角和提高服务质量的视角建立选址布局网络的双目标优化模型,以应急设施的建立成本和抵御设施中断的加固成本最小为目标,以最大化覆盖服务质量水平为目标,在加固预算有限及最大最小容量限制约束下,构建中断情境下应急设施的可靠性选址决策优化模型。针对所构建模型的特性利用非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该模型,得到多目标的Pareto前沿解集。以不同的算例分析和验证模型和算法的可行性。在获得Pareto前沿的同时对不同中断概率进行灵敏度分析,给出Pareto最优解集的分布及应急设施选址布局网络的拓扑结构。

考虑中断情景与防御的应急物资储备库LIP模型

为提高应急物资保障能力,研究应急物资储备库的网络优化设计问题。在传统的可靠性设施选址问题（RFLP）与选址-库存问题（LIP）研究基础上,考虑中断情景、设施设防、设施容量限制、物资批量采购折扣等因素,建立应急物资储备库的LIP双目标优化模型;设计一个改进的非支配排序遗传算法（NSGAⅡ）以求解该模型;以地震灾害应急物资储备库建设为例进行算例分析。结果表明：用所设计的算法可得Pareto前沿解集,使决策者可根据实际需要权衡时效性与经济性目标,从一簇Pateto解中选择合适的优化决策方案。

考虑中断风险与库存成本的分销网络设计模型

分销网络可能面临各种中断风险,而分销网络设计属于战略决策问题,短期内难以改变,因而有必要在选址设计阶段就考虑中断风险。考虑中断风险,对传统的分销网络设计问题进行扩展,基于非线性0-1整数规划方法建立了一个有容量约束的设施定位-库存模型。采用遗传算法予以求解。算例分析证明了遗传算法的有效性。结果表明:在网络设计阶段就考虑中断风险可以显著降低将来可能发生的应急成本;系统对中断风险、惩罚成本因子等因素的反应敏感。

基于情景推演与故障贝叶斯网络的关键救灾设施中断机理

为给抢险救灾活动提供决策借鉴,研究关键救灾设施的中断机理问题。首先,构建了设施中断的情景推演动态模型。再引入故障树方法,构建了情景推演下,关键救灾设施中断的故障树模型。然后,将故障树转化为故障贝叶斯网络,构建了基于情景推演与故障贝叶斯网络的动态推理模型。区别于传统的灾害演变模型,本文构建的模型为动态描述关键救灾设施的中断概率,提供了可行的量化方法。最后以海地地震太子港灾区为背景构造模型,针对区域采供血机构,进行了仿真研究。通过后向诊断,可以辨明影响系统失效的关键因素。在灾害演变过程中,根据情景推演函数实时加入最新信息,更新证据,通过前向推理,可以动态预测系统的运行状态,动态调整与优化应对措施。

基于中断风险的供应链保护模型设计

分别从期望成本最小和最坏情况成本最小两个方面研究了对供应链施加保护措施的节点选址模型和网络设计模型,以最大程度地降低中断风险的影响。

考虑多级设施中断的供应链选址—库存决策模型及优化算法

针对由工厂、配送中心和零售商组成的树状供应链系统,提出了合理设计其网络结构的方法。考虑零售商的需求不确定性和工厂与配送中心的中断风险,建立了以系统期望总成本最小化为目标的供应链选址—库存决策模型。利用该模型可以确定配送中心的建设位置、数量和仓储容量,以及各工厂/配送中心对于各配送中心/零售商的补货/送货指派等级。为快速得到模型结果,设计了在遗传算法框架下嵌入特定成本分析法的混合遗传算法,给出了该算法的运算思想和实现步骤。通过算例验证了模型和算法的有效性,算例同时表明,在需求不确定环境下,考虑多级设施中断的决策结果优于不考虑设施中断或者仅考虑单级设施中断时的决策结果。

考虑失灵风险的可靠性设施选址问题综述

可靠性设施选址问题是当前选址研究领域的一类前沿性问题,分析了设施失灵风险的来源和分类,以及可靠性设施选址相关问题的研究及特点;从决策者风险权衡角度,将可靠性设施选址问题分为最小期望成本问题和最坏情形成本问题,其中前者又分为可靠性无容量约束的固定费用选址问题和可靠性P-中位问题,分别从建模及求解角度对这些问题的研究现状进行了综述;最后,总结了可靠性设施选址问题的研究现状和启示,并提出了未来的发展方向。

震后关键救灾设施中断特征推演模型

为了预测震后关键救灾设施的运行状态,为抢险救灾提供决策参考,研究了关键救灾设施中断特征的量化推演问题;在地震灾害演化机理建模的基础上,采用图解评审技术(Graph Evaluation and Review Technique,GERT),构建了震后关键救灾设施中断的演化模型;提出了求解GERT随机网络的数值计算方法。通过逐步加入最新信息,修正GERT随机网络的活动情景和活动参数,优化推演结果;以汶川地震都江堰灾区为例,推演了区域内医疗设施功能中断的演变过程,预测了医疗设施功能中断的概率、持续时间及其方差范围;决策者可根据推演结果采取有针对性的应对措施,也可根据设施中断参数,进一步优化应急物流网络规划决策。

考虑混合不确定设施节点的可靠供应链网络随机优化模型

针对网络中同时存在可靠和不可靠的设施,提出对不可靠设施进行投资设防和在可靠的设施处预留部分冗余能力两种防御措施,利用随机情景模拟不同周期不可靠设施中断的情况,建立以期望成本为目标的多情景、多周期两阶段随机规划模型和以名义成本为目标的p鲁棒优化模型,通过算例验证模型的有效性和可行性,同时借助灵敏性分析揭示各类成本随不可靠设施能力损失比例变化的规律。结果表明,该组合风险缓解策略能有效降低混合不确定设施中断带来的风险。

考虑移动医院的因灾受损血液供应链网络重构

为快速恢复因灾受损的血液供应链的救援能力,针对血液这一重要医疗物资,研究考虑移动医院的应急供应链重构。设计包含移动医院和临时献血点选址、血液外调与自采和血液与伤员转运的混合整数规划模型,并以红细胞为例,将模型应用于我国龙门山地震带的灾害救治案例中。结果表明:重构的供应链能够综合运用移动医院等资源,快速恢复血液救援能力,最大程度缓解灾害影响。即便是在灾情最严重的情况下,缺血量可减少12.95%。管理者在进行人道主义应急救援决策时,应综合考虑移动医院等医疗资源的有效利用。

考虑碳排放的弹性煤炭供应链网络设计模型

[目的]针对煤炭行业所面临的节点中断风险和需求波动风险以及煤炭供应链的碳排放问题,设计一个包括矿山、处理厂、转运中心、港口和客户的5级低碳、弹性煤炭供应链网络,旨在最小化供应链网络碳排放和总成本的同时满足最低客户需求水平。[方法]考虑煤炭行业特性,建立了混合整数线性规划模型来设计一个多层级、多产品的煤炭供应链网络;以在中断节点增加紧急库存和直接到港口交付作为弹性策略,提高煤炭供应链网络在风险环境下的弹性能力;利用碳税政策将碳减排目标转换为目标函数,从而减少碳排放量。[结果]以一个大型煤炭集团为例,验证了所建立的低碳、弹性煤炭供应链网络设计模型的有效性。[结论]实验结果表明,所设计的考虑碳排放的弹性煤炭供应链网络在面临节点中断和需求波动风险时风险应对能力比传统供应链网络更优。

应急物资储备库的可靠性P-中位选址模型

应急物资储备库选址属于战略性决策问题,而突发事件的发生可能会造成储备库失灵,因此在选址设计阶段就考虑其失灵风险是十分必要的。本文以应急物资保障的及时性和可靠性为目标,考虑在不同地区建立储备库的不同失灵概率,建立了一种应急物资储备库的可靠性P-中位选址模型。针对该模型的特点,运用线性化技术进行模型转化,并设计了一种拉格朗日松弛(LR)算法。最后通过两组算例分析对模型和算法进行验证,并与CPLEX求解结果进行了比较。结果表明,对于大规模问题,LR算法效率明显高于CPLEX。

考虑节点中断和需求波动的可靠供应链网络设计问题

本文研究了一个包含供应点、中转点和需求点的三级可靠供应链网络设计问题(RSCNDP).文章同时考虑了供应端的不确定性(节点中断的可能性)和需求端的不确定性(需求量的波动性),针对这些因素,采用情景的方法描述,并结合p-鲁棒模型的优点提出了一个新的混合整数规划模型.在模型中,α,β两参数分别表示决策者对节点中断和需求波动的风险偏好,优化的目标是在给定的风险偏好下最小化设施的固定成本和产品的运输成本.文章提出了一个由最短增广链法和遗传算法的相结合的混合智能算法来求解该模型,并结合实际进行了相应的数值分析.结论显示决策者的风险偏好对可靠供应链网络的设计会产生重大的影响,而在面临风险时,可靠的供应链网络表现要优于确定型的供应链网络,这些为企业的供应链管理决策提供了理论支撑.

需求和供应不确定下的选址研究

在需求不确定的同时,考虑了由于意外事件导致设施失灵而造成的供应不确定性,提出了这两个不确定因素下的设施选址模型。已知各个设施的失灵风险概率,通过情景规划描述需求不确定性,在保证供应系统的稳定性和鲁棒性不低于既定值的情况下,使得运输费用和设施失灵不能提供服务时的风险费用之和最小,提出了拉格朗日松弛算法,并通过大量算例验证了算法的有效性。

中断情境下可靠性应急设施选址-分配多目标优化模型

应急设施选址是长期战略性决策布局问题,选址-分配网络面临潜在的中断风险.在中断情境下构建以成本经济性、覆盖质量均衡性及公平性为核心的多目标体系.以最小化系统成本为目标反映经济性,以覆盖服务质量最大化为目标反映均衡性,以最大化最小需求覆盖水平为目标反映公平性,建立中断情境下服务能力有限的可靠性应急设施选址-分配多目标优化模型.采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对模型予以求解,获得经济成本、覆盖服务质量均衡性与公平性之间的Pareto解集,给出Pareto最优解集在三维空间的分布及应急设施选址布局网络的拓扑结构.研究成果将为决策者在中断环境下设计可靠的选址-分配网络提供决策支持.