基于群體優(yōu)化和模糊決策的多目標供應鏈系統(tǒng)研究.pdf

1、在經(jīng)濟全球化的今天，供應鏈的管理越來越成為企業(yè)發(fā)展的重要因素，而決策者需要對自己所做的決策從計算數(shù)據(jù)中尋找支持并進行風險分析，從而達到供應鏈的最優(yōu)配比。在整個過程中貫穿始終的是多目標非線性優(yōu)化問題，而解決此種問題的關鍵在于群智能算法的運用。群智能理論研究領域主要有兩種算法：蟻群算法和粒子群優(yōu)化算法。這樣，在通過進化算法得到Pareto解集后需要對其運用模糊決策理論進行進一步尋優(yōu)，從而得到模糊的決策變量和風險隸屬度以幫助決策者進行決斷。

2、 本文闡述了供應鏈系統(tǒng)的概念和基本結構，并建立了一個基于實際的涉及生產(chǎn)、運輸和存儲的供應鏈數(shù)學模型，采用了成本、柔性、承諾產(chǎn)品時間作為評價指標。針對多目標有約束供應鏈優(yōu)化問題，本文又提出了一種改進的在連續(xù)空間內進行尋優(yōu)的改進螞蟻算法(IFDAA)。本算法運用解的不可行度選擇種群并作為種群淘汰標準，建立了在連續(xù)空間上的螞蟻算法尋優(yōu)方式且運用小生境技術對螞蟻信息素進行篩選，使得其在多個矛盾目標的尋優(yōu)上能夠更快的逼近Perato前沿。在

3、算法得出可行解集后再運用模糊優(yōu)化原理進行下一步篩選，并提供隸屬度分析和風險預測，從而為決策者提供決策庫支持。 本文的創(chuàng)新性在于： 1)將群智能與現(xiàn)實的多目標供應鏈系統(tǒng)整合起來并設計了一種新的進化螞蟻算法以適應現(xiàn)實問題，并體現(xiàn)出了良好的擬合結果。 2)將模糊決策的概念應用到最優(yōu)解篩選中，并將風險分析的決策過程結合入模糊優(yōu)化中，為基于供應鏈系統(tǒng)的ERP(Enterprise Resource Planning)系統(tǒng)設