基于Ｍ^xi_i｜Ｄ_i｜∞排隊群的訂單裝配優化模型與算法

摘要：本文將M^xi_i|D|∞排隊群引入供應鏈的訂單裝配模型中，采用啟發式算法研究了穩態下基于組件基本存貨水平、組件立即滿足率的組件拖欠成本和持有成本的優化問題，從而找出了最優的組件基本存貨水平，并給出了相應的數值例子。

關鍵詞：供應鏈；最優化；訂單裝配；啟發式算法；排隊群

中圖分類號：O213.2 文獻標識碼：A 文章編號：1002-3100(2007)02-0127-04

Abstract: We introduce set of queues M^xi_i|D|∞ into assemble-to-order. We study an optimization problem to determine the optimal component base-stock levels: minimizing expected number of component backorders and the average component inventory on hand in steady state subject to an upper limit on the total component inventory investment and a components fill rate. We also give its corresponded numerical examples by greedy-type algorithm.

Key words: supply chain; optimization; assemble-to-order; greedy-type algorithm; set of queues

近幾年，供應鏈分析已成為隨機模型領域的研究熱點，而訂單裝配（assemble-to-order，簡記ATO）系統是各類供應鏈中一個重要的商務模型。確定ATO系統的指標和實現最優協調，關鍵是建立系統的數學模型。訂單裝配中的一個重要隨機模型就是排隊模型。美國哥倫比亞大學的姚大衛（D.D.Yao）以及加利福尼亞大學的宋京生（J.S.Song）等，在國際上率先將排隊論及組合優化方法引入供應鏈管理的理論研究，建立了一套比較完整的分析方法，向管理決策者提供了科學的、便于操作的準則。這些方法不僅為供應鏈的理論研究奠定了基礎，也在實際應用中創造了巨大的經濟效益。目前，運用排隊論以及運用組合優化方法對ATO進行系統分析已有一些研究成果[1-9]。

顯然，在ATO系統的管理中，各種組件的存貨量起著至關重要的作用。一方面，任何一種或多種組件缺貨都將導致延誤訂單兌現時間，甚至喪失交易機會；另一方面，過量的庫存不僅占用大量資金，而且要承擔由于產品急速換代和市場激烈變化而造成巨大經濟損失的風險。也就是說，存貨管理始終是企業生產管理經營過程中不可缺少的重要組成部分，是實現價值增值的重要環節。存貨量的高低不僅影響到ATO系統的綜合成本，而且也制約到整條供應鏈的性能。因此，如何建立適當的基本存貨量，既減少存貨成本，又不影響正常的產品生產和對顧客的服務，已經成為ATO模型中我們必須考慮的首要問題。

注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文”