車輛限行條件下生產(chǎn)--配送聯(lián)合決策的二階段優(yōu)化方法.pdf

1、在按單生產(chǎn)的供應(yīng)鏈中，負(fù)責(zé)訂單裝配和物流配送的加工配送中心作為最核心的業(yè)務(wù)部門，其生產(chǎn)（訂單的裝配）和配送（訂單配送）的過(guò)程聯(lián)系緊密，且決策水平直接影響到企業(yè)的利潤(rùn)和服務(wù)質(zhì)量，因此生產(chǎn)-配送聯(lián)合決策供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)管理中的重要問(wèn)題。然而，當(dāng)前中國(guó)霧霾環(huán)境問(wèn)題頻發(fā)，許多城市頒布并執(zhí)行重污染天氣下的機(jī)動(dòng)車限行措施，嚴(yán)重影響了加工配送中心日常作業(yè)任務(wù)的按時(shí)完成，影響到企業(yè)的生存和發(fā)展。因此，在車輛限行條件下對(duì)如何生產(chǎn)-配送進(jìn)行聯(lián)合決策是當(dāng)前產(chǎn)業(yè)界亟

2、待解決的難題。具體來(lái)說(shuō)，車輛限行措施的執(zhí)行和客戶需求的波動(dòng)，使得系統(tǒng)中生產(chǎn)配送資源的可用性和需求量變得不確定，對(duì)長(zhǎng)期的資源優(yōu)化和日常的作業(yè)調(diào)度決策產(chǎn)生影響。因此，車輛限行下的生產(chǎn)-配送聯(lián)合決策需要同時(shí)考慮上述兩個(gè)相互影響的決策過(guò)程，是-個(gè)不確定條件下動(dòng)態(tài)的、非結(jié)構(gòu)化的復(fù)雜決策問(wèn)題，用現(xiàn)有的理論方法難以解決。本文以提高在不確定性環(huán)境下生產(chǎn)配送決策水平為目標(biāo)，借鑒序貫決策思想，提出生產(chǎn)-配送聯(lián)合決策的二階段優(yōu)化方法，將原有的分解為資源優(yōu)化和

3、作業(yè)調(diào)度兩個(gè)相對(duì)獨(dú)立的結(jié)構(gòu)化問(wèn)題，同時(shí)引入隨機(jī)規(guī)劃理論和聯(lián)合調(diào)度方法，提出生產(chǎn)-配送資源優(yōu)化的二階段隨機(jī)規(guī)劃方法和給定資源下的生產(chǎn)-配送作業(yè)聯(lián)合調(diào)度方法實(shí)現(xiàn)兩階段問(wèn)題的整體決策，得到可以使供應(yīng)鏈整體滿意的生產(chǎn)配送資源優(yōu)化方案和快速有效的日常生產(chǎn)配送作業(yè)計(jì)劃生成方法，為按單生產(chǎn)供應(yīng)鏈加工配送中心運(yùn)營(yíng)提供決策支持。本文的主要研究工作如下:
　　(1)車輛限行條件下生產(chǎn)-配送聯(lián)合決策問(wèn)題界定與決策過(guò)程分析。對(duì)車輛限行條件下生產(chǎn)-配送聯(lián)合

4、決策問(wèn)題的研究對(duì)象和研究范圍進(jìn)行界定;對(duì)生產(chǎn)配送系統(tǒng)中的不確定性因素及其對(duì)決策影響進(jìn)行分析;最后，對(duì)上述不確定性因素影響下決策過(guò)程進(jìn)行分析，提出生產(chǎn)-配送聯(lián)合決策的二階段優(yōu)化方法。
　　(2)車輛限行條件下生產(chǎn)-配送資源優(yōu)化的二階段隨機(jī)規(guī)劃方法。根據(jù)問(wèn)題特征提出基于Monte Carlo的情景生成方法，并以最小化生產(chǎn)設(shè)備和配送車輛日均采購(gòu)成本和后續(xù)生產(chǎn)配送作業(yè)期望成本為目標(biāo)建立二階段隨機(jī)規(guī)劃模型;針對(duì)上述具有情景規(guī)劃和解空間大、隨

5、機(jī)參數(shù)波動(dòng)劇烈特征的隨機(jī)規(guī)劃問(wèn)題，提出改進(jìn)的隨機(jī)分支定界算法，并嵌入局部搜索算法和情景聚類算法以提高問(wèn)題上界和下界的估計(jì)效率。
　　(3)車輛限行條件下包含裝配作業(yè)的生產(chǎn)-配送作業(yè)聯(lián)合調(diào)度方法。在資源優(yōu)化決策的基礎(chǔ)之上，根據(jù)車輛限行條件下按單生產(chǎn)供應(yīng)鏈的日常作業(yè)特征，考慮訂單允許商品自由組合的情況，建立包含資源配置決策的生產(chǎn)階段具有“生產(chǎn)-組裝”兩個(gè)連續(xù)操作生產(chǎn)-配送作業(yè)聯(lián)合調(diào)度整數(shù)規(guī)劃模型;針對(duì)這一復(fù)雜的NP-hard問(wèn)題，提出

6、基于序貫決策的啟發(fā)式迭代算法，將原問(wèn)題分解為生產(chǎn)、組裝和配送三個(gè)小問(wèn)題并開(kāi)發(fā)相應(yīng)啟發(fā)式算法分別求解，最后通過(guò)迭代實(shí)現(xiàn)整體求解提高決策效率，以快速有效地求解這一復(fù)雜的組合優(yōu)化問(wèn)題。
　　(4)算例分析與實(shí)例驗(yàn)證。結(jié)合根據(jù)北京市某生鮮蔬果在線零售商的實(shí)際運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)和北京市的實(shí)際交通數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證本文提出的決策方法的有效性和求解效果，并基于數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果為企業(yè)提供管理啟示。
　　本研究融合序貫決策方法、隨機(jī)規(guī)劃理論和聯(lián)合調(diào)度方

7、法，對(duì)車輛限行條件下生產(chǎn)-配送聯(lián)合決策難題進(jìn)行了有益探索，為解決此類不確定條件下包含兩個(gè)階段（長(zhǎng)期和短期）的多作業(yè)（生產(chǎn)和配送）聯(lián)合決策動(dòng)態(tài)的、非結(jié)構(gòu)化的難題提供了新的理論方法，研究成果有利于豐富多階段多作業(yè)聯(lián)合決策的理論與方法，同時(shí)延展了隨機(jī)規(guī)劃和聯(lián)合調(diào)度相關(guān)方法。從應(yīng)用價(jià)值上，本研究成果可以為車輛限行這一新條件下中國(guó)按單生產(chǎn)的相關(guān)企業(yè)的生產(chǎn)配送過(guò)程提供決策支持，為解決當(dāng)前霧霾頻發(fā)下城市物流相關(guān)企業(yè)的生產(chǎn)-配送難題提供科學(xué)有效的解決辦