基于多目標(biāo)規(guī)劃的物流精益采購(gòu)及其隸屬度偏差評(píng)價(jià)法

1、基于多目的規(guī)劃的物流精益采購(gòu)及其隸屬度偏向評(píng)價(jià)法摘 要：精益思想浸透到物流供應(yīng)鏈的各環(huán)節(jié)活動(dòng)，傳統(tǒng)的采購(gòu)方式向精益采購(gòu)方式轉(zhuǎn)變。在滿足本錢(qián)最低，運(yùn)輸品殘次率最低的目的前提下，文章有針對(duì)性確實(shí)定了包含時(shí)效性要求的目的函數(shù)，建立了存在時(shí)機(jī)約束的精益采購(gòu)多目的規(guī)劃模型；陳述了常用的三種求解多目的規(guī)劃方法：理想點(diǎn)法、線性加權(quán)法和模糊數(shù)學(xué)的方法；針對(duì)三種求解方案，運(yùn)用隸屬度偏向評(píng)價(jià)法，確定三種求解方案的優(yōu)選順序。文章的模型構(gòu)建、求解方法和求解方法的優(yōu)選評(píng)價(jià)對(duì)精益采購(gòu)活動(dòng)的實(shí)現(xiàn)提供思想支撐和理論支持。關(guān)鍵詞：精益采購(gòu)；多目的規(guī)劃；隸屬度偏向中圖分類(lèi)號(hào)：F253 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AAbstract： Lean

2、thoughts penetration into all the activities of supply chain logistics， the traditional purchase mode transition to lean procurement mode. To meet the lowest cost， transportation product defective rate target minimum under the premise， this paper targeted to determine the objective function containi

3、ng the timeliness requirements， establish the existence of the chance constrained multi objective programming model of lean procurement； introduced three commonly used for solving multi objective programming method： the ideal point method， linear weighting method and method fuzzy mathematics； accord

4、ing to the three solution， using degree of membership deviation evaluation method， determining a preferred sequence of three solution. Evaluation and optimization， this paper constructs the model solving method and solving method to realize lean procurement activities and provide the supporting idea

5、s and support theory.Key words： lean procurement； multi-objective programming； degree of membership deviation1 研究背景隨著精益消費(fèi)的推廣，精益物流、精益制造、精益采購(gòu)概念也相繼產(chǎn)生，可以說(shuō)精益思想己經(jīng)進(jìn)入到供應(yīng)鏈管理的各個(gè)領(lǐng)域。精益采購(gòu)有別于傳統(tǒng)采購(gòu)的特點(diǎn)主要表達(dá)在三個(gè)方面：第一點(diǎn)從為庫(kù)存而采購(gòu)到由訂單而采購(gòu)的轉(zhuǎn)變；第二點(diǎn)從采購(gòu)管理向外部資源管理轉(zhuǎn)變；第三點(diǎn)從一般買(mǎi)賣(mài)關(guān)系向戰(zhàn)略協(xié)作伙伴關(guān)系轉(zhuǎn)變。精益采購(gòu)的表現(xiàn)形態(tài)為及時(shí)化采購(gòu)。它的根本思想JIT是：在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間、恰當(dāng)?shù)牡攸c(diǎn)，以恰當(dāng)?shù)臄?shù)

6、量、恰當(dāng)?shù)馁|(zhì)量提供恰當(dāng)?shù)奈锲贰? 模型構(gòu)建廠商的采購(gòu)活動(dòng)需要自i個(gè)供應(yīng)商采購(gòu)j種部件，活動(dòng)描繪如圖1所示：2.1 參數(shù)定義決策變量：X：從供應(yīng)商i采購(gòu)部件j的數(shù)量；Y=。參數(shù)變量：Cf：部件j由供應(yīng)商i提供產(chǎn)生的固定本錢(qián)；C：部件j由供應(yīng)商i提供產(chǎn)生的可變本錢(qián)；p：供應(yīng)商i提供部件j的殘次品率；t：前置時(shí)間從訂購(gòu)到供應(yīng)商交貨所間隔的時(shí)間；TU：可接收供應(yīng)商i來(lái)貨j上限時(shí)間，之前回絕接收；TE：部件j自供應(yīng)商i發(fā)送期望最早時(shí)間；TL：部件j自供應(yīng)商i發(fā)送期望最晚時(shí)間；TD：可接收供應(yīng)商i來(lái)貨j下限時(shí)間，之后回絕接收；PU：供應(yīng)商i在TU和TE之間運(yùn)送部件j單位懲罰價(jià)格；PD：供應(yīng)商i在TL和TD

7、之間運(yùn)送部件j單位懲罰價(jià)格；C：供應(yīng)商i的總供應(yīng)才能；D：部件j的總需求量；Q：部件j從供應(yīng)商i供應(yīng)最小需求量；：概率；M：理想化足夠大值。2.2 基于時(shí)間懲罰的目的約束建立W表示供應(yīng)商i運(yùn)送j貨物因時(shí)間懲罰的費(fèi)用，表達(dá)如下：W=基于時(shí)間點(diǎn)的懲罰機(jī)制表述如圖2：2.3 多目的規(guī)劃數(shù)學(xué)模型分別以本錢(qián)最低、質(zhì)量最高和時(shí)效性最好建立三個(gè)目的函數(shù)和應(yīng)滿足的約束。MinZ=XC+YCf 1MinZ=XPUTE-t+XPDt-TL 3XC ？坌i 4PrX1-pD ？坌j 5XYC ？坌i 6XYQ ？坌i，j 7Yt-TU0 ？坌i，j 8YtTD ？坌i，j 9X0 ？坌i，j 10XYM ？坌i，j

8、 11其中：hx表示決策向量x的函數(shù)，表示隨機(jī)變量，概率分布函數(shù)為，為其逆函數(shù)，那么存在一個(gè)數(shù)K，使得K=infK|K=，根據(jù)劉寶碇1所述，得到式13的等價(jià)類(lèi)，形式如下：hxK 143 多目的規(guī)劃求解方法針對(duì)上述多目的規(guī)劃模型可以以下述三種方法進(jìn)展求解。3.1 理想點(diǎn)法對(duì)于有r個(gè)目的函數(shù)Z的多目的規(guī)劃，每個(gè)目的函數(shù)都有對(duì)應(yīng)的理想解Z，可轉(zhuǎn)化為解fZx=，進(jìn)而得到多目的規(guī)劃最優(yōu)解。3.2 線性加權(quán)法對(duì)每個(gè)目的函數(shù)賦予評(píng)價(jià)指標(biāo)，據(jù)此給予權(quán)系數(shù)，構(gòu)建評(píng)價(jià)函數(shù)如：Zx=Zx。其中為權(quán)重系數(shù)，通過(guò)容限法、專(zhuān)家打分法和加權(quán)因子分解法等都可獲得，進(jìn)而求得多目的規(guī)劃最優(yōu)解。3.3 模糊數(shù)學(xué)求解法先求出各單目的

9、Z在約束條件下的最大值Z和最小值Z，其差值為伸縮因子d=Z-Z，可以構(gòu)建單目的規(guī)劃如下，進(jìn)而求得多目的規(guī)劃最優(yōu)解。4 隸屬度偏向評(píng)價(jià)法對(duì)于上述用三種方法求解的多目的規(guī)劃，每一種方法都對(duì)應(yīng)一種采購(gòu)方案，假設(shè)X=x，x表示n種方案，Zx=Zx，Zx表示p個(gè)目的，Zx=Zx，Zx和Zx=Zx，Zx分別表示k個(gè)越小越好的指標(biāo)和p-k個(gè)越大越好的指標(biāo)。表示如下：151定義目的函數(shù)優(yōu)劣的模糊集合， i=1，p，構(gòu)建其隸屬函數(shù)Zx如：Zx=，其中：=minZx，Zx，i=1，k， =maxZx，Zx， i=k+1，p。2確定理想點(diǎn)Z，Z=Z，Z=，。3定義Zx對(duì)Z的平均偏向Zx：Zx=Zx-Z=1-Zx。于

10、是將15轉(zhuǎn)化為單目的問(wèn)題：minZx=1-Zx 16對(duì)于n個(gè)方案分別求出上述最優(yōu)解，通過(guò)對(duì)各方案最優(yōu)解的排序，確立擁有最小偏向值的方案為最優(yōu)求解方案。5 總結(jié)與展望本文運(yùn)用精益采購(gòu)的思想，建立的采購(gòu)模型還可以繼續(xù)改正和完善。為了方便起見(jiàn)，多目的規(guī)劃求解方法選取的都是較為常用的方法，而且缺少方法之間的比較；假設(shè)選取假設(shè)干該采購(gòu)模型的實(shí)例，運(yùn)用更多求解方法得出更多求解方案，通過(guò)基于隸屬度偏向的評(píng)價(jià)方法對(duì)方案的優(yōu)劣進(jìn)展排序，會(huì)有更好的說(shuō)明性和說(shuō)服力，這也會(huì)是今后的研究方向。參考文獻(xiàn)：1 劉寶碇，趙瑞清. 隨機(jī)規(guī)劃與模糊規(guī)劃M. 北京：清華大學(xué)出版社，1998：79-83.4 劉朝春. 精益采購(gòu)及供應(yīng)

11、商管理研究D. 上海：上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文，2021：1-11.5 劉開(kāi)第. 多指標(biāo)決策中隸屬度轉(zhuǎn)換算法及其應(yīng)用J. 自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2021，353：315-317.8 Hong Li， Yongchang Jiao， Li Zhang. Orthogonal genetic algorithm for solving quadratic bilevel programming problemsJ. Journal of Systems Engineering and Electronics， 2021，105：763-770.9 Nazario García， Javier Puente， Isabel Fernández， et al. Supplier selection model for commo