摘要:論文以模糊機會約束規劃的方法處理供應商選擇問題(VSP)。在市場需求量為模糊變量,同時成本、質量、交付時間三個目標以一定的置信水平成立的前提下,提供了一種幫助決策者進行供應商供貨量分配的方法,并給出模型的混合智能通用算法。
關鍵詞:不確定規劃;機會約束規劃;目標規劃;供應商選擇問題
中圖分類號:F252 文獻標識碼:A
文章編號:1002-3100(2007)11-0140-03
Abstract: This paper presents a model to facilitate the vendor selection and their quota allocation under vague market demand of supply chain. The model maximizes the possibility measure of achieving three important goals: cost, quality and delivery time with constrains such as meeting the market demand, vendors' capacity, etc. Finally, to solving the model, an intelligence algorithm based on computer fuzzy simulation combined with genetic algorithm and neural networks is put forward.
Key words: uncertain programming; constrained chance programming; target planning; vendor selection problem
0引言
在現代供應鏈管理中,供應商選擇得正確與否,不但直接影響采購成本的高低,而且對企業的產品成本、柔性以及競爭能力等都將產生重要的影響。由此可見,科學合理地選擇供應商和分配供貨量,對企業具有極為重要的現實意義。
供應商選擇問題(VSP)一直是供應鏈管理的研究熱點。對于VSP,存在著下列不同的解決方法:線性權重法、數學建模法(線性規劃和非線性規劃,包括混合整數規劃和目標規劃等)以及統計方法[1]。
目前,VSP模型主要采用線性規劃或非線性規劃,但是多數研究是基于確定環境。實際上,決策所需要的許多信息并不是確定的已知條件,例如供貨提前期、貨物中的廢品率以及需求量可能都是不確定的。當模糊程度較高或存在不確定因素時,模糊集理論成為處理決策變量的不確定性的有力工具。文獻[2]提出在模糊環境中模糊規劃模型的應用。文獻[3]將模糊規劃方法發展到多目標線性規劃問題。文獻[1]用模糊的多目標整數規劃的方法進行供應商選擇并決定各個供應商的供貨量,考慮了約束條件的模糊性,并把模糊規劃轉化成為確定的線性規劃。
VSP的決策過程中存在許多不確定因素,如貨物中的廢品率、延遲交付率以及需求量。若以隨機變量描述這些變量,一般需要大量歷史統計數據通過統計手段得到隨機變量的分布函數,但在有些情況下,可能得不到這些數據[4],這種情況適宜利用模糊集理論進行定量描述。本文正針對這類模糊環境下的VSP,提出用模糊機會約束規劃方法建立VSP的模型。
1VSP的模糊機會約束規劃模型
模糊機會約束規劃的建模思想是允許所作的決策在某種程度上不滿足約束條件,但模糊約束條件成立的可能性(必要性或可信性)不小于決策者預先給定的置信水平。
VSP模型假設:
(1)每次只從一個供應商采購一項貨物;(2)不考慮批量購買的折扣;(3)對任何供應商,不存在貨物短缺;(4)提前期是已知常量。
以下列出模型中的一些變量和參數:
i=1,2,…,N——供應商個數
j=1,2,…,J——目標個數
k=1,2,…,K——約束個數
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