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具有遗憾值约束的鲁棒供应链网络设计模型研究
来源: 时间:2012/11/2 20:08:33 作者:田俊峰 杨梅 岳劲峰
  

摘要:考虑不确定性环境,研究战略层次的供应链网络鲁棒设计问题,目标是设计参数发生摄动时,供应链性能能够保持稳健性。基于鲁棒解的定义,建立从上游供应商选择到下游设施选址-需求分配的供应链网络设计鲁棒优化模型;提出确定遗憾值限定系数上限和下限的方法,允许决策者调节鲁棒水平,选择多种供应链网络结构;通过模型分解与协调,设计了供应链节点配置的禁忌搜索算法。算例的计算结果表明了禁忌搜索算法具有良好的收敛特性,以及在处理大规模问题上的优越性;同时也反映了利用鲁棒优化模型进行供应链网络设计,可以有效规避投资风险。

关键词:供应链网络设计;鲁棒优化;禁忌搜索;遗憾值

0 引言

在传统的供应链网络设计问题研究中,存在的一个基本前提是设计参数为可以确切知道的数值,而实际使用的数据通常具有噪声、误差和不完全性,比如原材料或产品的价格、市场需求、设施投资成本等等。只有充分考虑这些不确定性因素,才能使供应链具有良好的鲁棒性(robustness)。即在参数发生摄动时,其性能指标(成本或利润)仍保持稳定,呈现出不敏感性。Snyder(2006)针对不确定环境下的设施选址问题(facility location problem)进行综述,并提出了未来的四个研究方向:极小化极大问题的精确算法、供应链网络设计、随机规划优化技术的应用、通用启发式算法的设计[1]。

MirHassani & Lucas (2000);Tsiakis & Shah (2001);Alonso-Ayuso & Escudero (2003);Santoso & Ahmed (2005);Poojariet et al. (2008) 研究了随机型供应链网络设计问题[3-6]。随机规划方法没有考虑在参数扰动情况下供应链的稳健性,有学者提出使用鲁棒优化方法来研究设施选址问题。目前这方面的研究还处在起步阶段,主要研究对象是单级设施选址问题,供应链网络设计问题的研究文献较少见。

根据鲁棒性的度量方法,最常见的有极小化极大模型和p鲁棒(p-robustness)模型。Mausser & Laguna(1998, 1999a, 1999b)、Averbakh & Berman (2000a, 2000b)、Averbakh(2003a, 2003b)提出了p-median、p-center问题极小化极大遗憾值模型求解算法的一般策略[7-13]。Kouvelis & Kurawarwala(1992)研究了生产设施p鲁棒选址问题[14];随后Gutierrez et al.(1996)、Snyder & Daskin(2006)利用此方法分别针对无能力约束固定费用选址问题(UFLP)和p-median问题进行了研究[15-16]。

目前国内的研究主要集中在供应链鲁棒运作策略[17-24],针对战略层供应链网络鲁棒设计的不多。黄小原,晏妮娜(2007)回顾了供应链鲁棒性问题的研究进展,指出供应链网络联接的鲁棒性是未来的研究方向之一[25]。赵晓煜,汪定伟(2002)、计小宇,邵震(2007)运用模糊规划研究了不确定条件下的供应链网络设计问题,但没有考虑鲁棒性[26-27]。

同现有国内外研究文献相比,本文的主要贡献在于:

(1)基于鲁棒策略建立了从上游供应商选择到下游设施选择-需求分配的供应链网络设计模型;

(2)提出了确定遗憾值限定系数上限和下限的方法,允许决策者对鲁棒水平进行调节,选择多种供应链网络结构;

(3)设计了基于禁忌搜索技术的求解算法。

(4)验证了鲁棒优化模型设计供应链网络能够有效降低投资风险。

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