面向流程企業(yè)的原料供應(yīng)規(guī)劃模型智能決策及其應(yīng)用.pdf

1、流程生產(chǎn)企業(yè)原料供應(yīng)的可靠性對(duì)于企業(yè)保持生產(chǎn)連續(xù)極為重要，而原料供應(yīng)所占用的資金又十分龐大，所以原料供應(yīng)環(huán)節(jié)的優(yōu)化決策能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益。因此，建立一個(gè)以流程生產(chǎn)企業(yè)為核心的原料供應(yīng)規(guī)劃模型，對(duì)不確定性進(jìn)行評(píng)估，對(duì)庫存和采購環(huán)節(jié)建模和優(yōu)化決策進(jìn)行研究，是有現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)和科學(xué)意義的。 針對(duì)分散控制模式供應(yīng)鏈中的生產(chǎn)商原料供應(yīng)問題，提出了RMSP原料供應(yīng)規(guī)劃的概念和模型。RMSP模型是通過運(yùn)用智能優(yōu)化方法解決原料庫存—采購關(guān)鍵

2、問題的綜合性技術(shù)方案，是針對(duì)連續(xù)不斷和并發(fā)的原料供應(yīng)——消耗過程設(shè)計(jì)的決策模式。借鑒預(yù)測(cè)控制理論提出了預(yù)備供應(yīng)的思想和一系列概念，其實(shí)質(zhì)是由被供應(yīng)者提供給供應(yīng)者的一個(gè)供應(yīng)預(yù)判信息，使供應(yīng)方不需要再進(jìn)行需求預(yù)測(cè)和判斷，從而降低供應(yīng)過程中的不確定性。 基于信息熵理論和集對(duì)分析理論，本文提出了一種集對(duì)信息熵(SPIE)不確定性度量方法，該方法將目前對(duì)研究對(duì)象的已知信息用集對(duì)論中的同異反聯(lián)系度來描述，并根據(jù)認(rèn)識(shí)空間可定數(shù)區(qū)間分布的離散信

3、息熵以及差異度信息對(duì)不確定性進(jìn)行定量描述。進(jìn)一步的，還在集對(duì)信息熵基礎(chǔ)上引入效用系數(shù)提出了集對(duì)風(fēng)險(xiǎn)熵(SPRE)的概念及其計(jì)算方法。 RMSP的核心是庫存控制策略，本文提出了一種基于遺傳規(guī)劃的RMSP庫存優(yōu)化控制策略。庫存決策模型以庫存綜合成本和SPRE風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)為目標(biāo)，以最優(yōu)庫存控制方案為決策變量，其形式為維數(shù)不確定的一系列訂貨總量和訂貨時(shí)間。在遺傳規(guī)劃算法中，個(gè)體為時(shí)序關(guān)系符和庫存控制脈沖組成的不確定長(zhǎng)度鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)。這一形式不僅

4、滿足決策變量維數(shù)不確定的要求，而且簡(jiǎn)化了GP的求解過程。仿真算例的結(jié)果表明，基于GP的庫存決策方法不僅優(yōu)化了運(yùn)行成本，而且減少了供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)。論文給出了平穩(wěn)運(yùn)行和突發(fā)事件狀態(tài)下的三種滾動(dòng)運(yùn)行模式，在連續(xù)優(yōu)化過程中既保證了預(yù)備供應(yīng)信息的有效性，又保持了對(duì)突發(fā)事件的快速反應(yīng)能力。 在庫存決策給出訂貨總量的基礎(chǔ)上，基于作業(yè)成本分析建立了一個(gè)具有原料品位和雜質(zhì)含量等約束條件的采購模型。該模型從實(shí)際出發(fā)考慮了原料的最小訂貨批量約束以及采購作業(yè)

5、的固定成本，為求解這一解空間不連續(xù)的問題，提出了一種基于約束的混沌遷移并行遺傳算法對(duì)訂貨量進(jìn)行優(yōu)化決策。該算法的特點(diǎn)一是通過高斯映射用邊界條件約束染色體的各基因；二是改進(jìn)自適應(yīng)罰函數(shù)使懲罰度與種群對(duì)該約束條件的平均違反量有關(guān)；三是通過對(duì)種群的分割保持搜索空間的獨(dú)立性和模式多樣性，在并行進(jìn)化種群間進(jìn)行混沌異步遷移，從而保證信息交換的效率，抑制了早熟收斂現(xiàn)象的產(chǎn)生。 最后，根據(jù)提出的模型和算法研究了原料供應(yīng)優(yōu)化管理系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)與開