具有CVaR的供應(yīng)計(jì)劃問題.pdf

1、供應(yīng)計(jì)劃的制定對(duì)于供應(yīng)鏈上各個(gè)環(huán)節(jié)都十分關(guān)鍵．尤其在不確定需求下，一個(gè)實(shí)用合理的供應(yīng)計(jì)劃非常重要． 供應(yīng)計(jì)劃需要同時(shí)兼顧成本、利潤(rùn)、風(fēng)險(xiǎn)等多個(gè)目標(biāo)，是一個(gè)多目標(biāo)問題，并且力求每項(xiàng)指標(biāo)都達(dá)到最優(yōu)．同時(shí)，由于問題的研究前提取決于未知的市場(chǎng)需求，所以供應(yīng)計(jì)劃又是一個(gè)不確定性問題．這種不確定性，直接影響著企業(yè)最終關(guān)注的各項(xiàng)指標(biāo)．通過建立多目標(biāo)隨機(jī)規(guī)劃模型，能夠非常好地刻畫出供應(yīng)計(jì)劃問題在數(shù)學(xué)層面上的本質(zhì)，使得通過此模型解出的結(jié)果更加稗學(xué)

2、和有效． 本文引入了蒙特卡洛方法來(lái)解決不確定需求的預(yù)測(cè)問題，根據(jù)符合一定概率分布的歷史數(shù)據(jù)(數(shù)學(xué)期望，標(biāo)準(zhǔn)差和不同產(chǎn)品間的相關(guān)系數(shù)等)模擬出未來(lái)的市場(chǎng)需求量．這個(gè)問題解決的前提，是要得到[0，1]上的均勻隨機(jī)數(shù)，進(jìn)而求得滿足模擬所得概率分布的相關(guān)隨機(jī)數(shù)．模2<'w>類偽隨機(jī)數(shù)發(fā)生器自上世紀(jì)60年代提出后，取得了長(zhǎng)足的發(fā)展．其中的MT算法，以其周期長(zhǎng)、精度高、高維隨機(jī)性能優(yōu)良得到了非常廣泛的應(yīng)用．本文也將使用這個(gè)算法，力求達(dá)到最佳

3、的模擬效果． 對(duì)于多目標(biāo)規(guī)劃問題已經(jīng)有了不少經(jīng)典的解法，但求解的能力都十分有限，尤其本問題還有一定的隨機(jī)性，問題的求解變得更加困難．于是，本文采用遺傳算法來(lái)解決這個(gè)問題．文中提出了不同個(gè)體多個(gè)目標(biāo)的比較策略，力求在各項(xiàng)指標(biāo)最優(yōu)的前提下，為決策者提供多種不同策略的選擇方案．這有利于決策者做出最有利于企業(yè)的決定． 本文引入CVaR方法，每個(gè)生產(chǎn)階段的機(jī)會(huì)損失與它可能發(fā)生的概率相乘(概率由歷史數(shù)據(jù)得來(lái))．這樣，小概率情況的損失