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基于进化多目标元启发式的三级供应链牛鞭效应和净库存放大优化。 (英语) 1350.90006兹罗提

摘要:在本文中,我们打算在由零售商、批发商和制造商组成的三级供应链中,在集中和分散两种情况下,对牛鞭效应(BWE)和净库存放大(NSA)进行建模和优化。在这方面,首先,使用响应面方法(RSM)作为一个多目标优化模型,以最小化两条链上的BWE和NSA,对BWE和NSA的原因进行了数学公式化。同时分析BWE和NSA被认为是本文的主要创新之处。为了解决这个问题,我们提出了一种新的多目标混合进化方法,称为MOHES;MOHES是两种已知多目标算法的混合,即多目标电磁机制算法(MOEMA)和基于种群的多目标模拟退火(PBMOSA)。为此,我们应用了一种联合进化策略,并对两种算法进行了验证。建议的MOHES与三种常见的和流行算法(即NRGA、NSGAII和MOPSO)。由于所使用的算法对参数值非常敏感,因此采用了带有多目标决策(MODM)方法的RSM来调整参数。最后,将混合算法和奇异方法在一些性能指标上进行了比较。结果表明,与其他方法相比,混合方法获得了更好的解决方案,并且结果表明,在分散链中,订单批量因素和批发商的需求信号处理是影响BWE的最重要因素。相反,在集中化链中,定量配给、短缺博弈和提前期等因素是降低BWE的最有效因素。

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90B06型 运输、物流和供应链管理
90B50型 管理决策,包括多个目标
90 C59 数学规划中的近似方法和启发式
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全文: 内政部

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