武立華
(大同煤礦集團機電裝備力泰有限責任公司 財務部,山西 大同 037000)
基于遺傳算法視野的采購成本優化設計
武立華
(大同煤礦集團機電裝備力泰有限責任公司 財務部,山西 大同 037000)
有效控制企業采購成本是企業管理的重要內容,面對日益緊張的企業資金與激烈的市場競爭,降低采購成本己成為現代企業提高利潤的重要途徑。本文通過遺傳算法,建立成本優化模型,求出最優解,以實現采購成本優化。
遺傳算法;采購成本;優化
早在20世紀70年代,J.Holland 等人(美國Michigan大學)在進行學習、研究時,受“適者生存”觀念影響,提出了一條全球新理念,即遺傳算法。目前的遺傳算法一共有5個部分,分別是遺傳的操作方式、初次群體產生法、編碼的類型、關于算法的參數設置以及算法的結束條件。如果要運用遺傳算法解決在采購中遇到的成本問題,那么,每一個環節的設計都是關鍵性問題。
在選擇供應商時,一定要在采購前考慮清楚他們的各個方面,認真分析其批量采購及信用等級方面的信息,最大限度地減少采購成本。
遺傳算法構建在生物自然性選擇基礎上,其可處理任何形式的非線性/線性、連續的探索空間目標函數。目前,工程系統遇到的問題非常復雜,特別是遺傳算法在制造業中己得到成功運用的今天。如:設備布置、分配,作業調度、排序等。因此,遺傳算法可更好優化企業內部的采購策略,在一定程度上提升企業經濟的效益。
2.1具有多供應商采購的基本形式
在企業采購中,影響企業采購成本的元素很多,其中,影響最大的是原材料價格、運輸費用等。因此,在構建采購成本數學模型時,必須要考慮價格和運輸費用。例如,具有批量折扣的多個供應商的基本采購方式是企業同時可向多個供應商采購原材料,如果供應商生產批次不同,則單價也不同,運輸費用也有差異。
2.2采購模型的假設
本模型的目標函數是為實現采購成本的最低價格,設供應產品單價批量的折扣函數是己知數,并且供應商有能力承受企業訂單數。
2.3遺傳算法的計算流程
本文研究的采購成本優化設計主要是運用C+語言,在NET上,對數據庫基礎進行編寫,擬定出采購模型遺傳算法。其具體執行步驟主要有以下幾步。
第一,選擇采購的原材料,對多個供應商的采購原件,根據信用等級選擇本次材料采購的供貨商。
第二,輸出基本數據,如采購數量、變異與交叉概率等。
第三,分析各個供應商的供貨能力,在各供貨商供貨范圍內產生一個采購數量(即正隨機數),之后轉成二進制,并根據順序進行組合,最后可得到pop-size染色體。
第四,當染色體產生后,要對不同的染色體進行計算,計算其累計概率,并用轉輪法,產生pop-size個,即0-1個隨機數后,根據染色體累計概率選擇,同時對選中的染色體給予自制,添加至新的種群。
第五,在選擇出隨機數小于交叉概率的染色體后,對兩個交叉染色體隨機選擇一個斷點,同時,與雙親的斷點進行交換,并在右端形成一個新的染色體。
第六,在這些隨機數中,選擇出隨機數小于變異概率的染色體,并產生一個變異位后,對其基因做變異方面的處理工作。
遺傳算法是構建在生物界自然選擇及遺傳規律隨機搜索中的算法,可處理各種形成的非線性/線性、連續等,以此分析空間中的目標函數及約束。在制造工程系統中,存在許多復雜性問題,傳統優化方法很難解決這些問題。而遺傳算法則在這些問題中顯示出優勢。從上述采購成本的數學模型中可以看出,當企業原材料采購物種較多、供應商數據呈現多樣化特點時,成本目標函數表現出的是一種具有離散性的非線性函數,面對此情況,可采用遺傳算法優化數據,處理好目標函數中的約束條件。遺傳算法常用的約束處理方法有拒絕法、修改法、改進遺傳算法以及懲罰函數法等策略。所謂拒絕和修復策略,實際上是在進貨過程中才起到作用,前者是將不可進行染色的染色體全部遺忘,不做任何選擇;而后者則是對不可進行染色的染色體進行修復,在修復后可達到染色體的修復目的。但是,改進遺傳算法則不同,主要指設計上的一種專門算法,并以此算法來維護染色體中的可行性。從理論上分析,這3種策略不會產生“不可行”的解,但也有缺點,即沒有辦法把可行外的點融入在內,約束嚴重,不可行解所占的比例大,如果將搜索制約在可行區域內,則無法找到最優解。和以上3種策略相比,懲罰策略可允許在不可行區域內進行搜索,能快速獲得最佳方案,對采購成本要采用懲罰策略來處理約束性方程。
控制與優化企業的采購成本,能提升企業的經濟效益。因此,現代企業在材料采購管理中,應選擇適當的方法,在努力降低采購成本的同時,提高采購效率、提升企業經濟效益、提升企業核心競爭力,為保證現代企業健康、持續發展奠定基礎。
主要參考文獻
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10.3969/j.issn.1673-0194.2015.14.030
F274
A
1673-0194(2015)14-0036-01
2015-05-10