基于遺傳算法視野的采購(gòu)成本優(yōu)化設(shè)計(jì)

武立華

（大同煤礦集團(tuán)機(jī)電裝備力泰有限責(zé)任公司 財(cái)務(wù)部，山西 大同 037000）

基于遺傳算法視野的采購(gòu)成本優(yōu)化設(shè)計(jì)

武立華

（大同煤礦集團(tuán)機(jī)電裝備力泰有限責(zé)任公司 財(cái)務(wù)部，山西 大同 037000）

有效控制企業(yè)采購(gòu)成本是企業(yè)管理的重要內(nèi)容，面對(duì)日益緊張的企業(yè)資金與激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，降低采購(gòu)成本己成為現(xiàn)代企業(yè)提高利潤(rùn)的重要途徑。本文通過(guò)遺傳算法，建立成本優(yōu)化模型，求出最優(yōu)解，以實(shí)現(xiàn)采購(gòu)成本優(yōu)化。

遺傳算法；采購(gòu)成本；優(yōu)化

1　遺傳算法的起源與組成

早在20世紀(jì)70年代，J.Holland 等人（美國(guó)Michigan大學(xué)）在進(jìn)行學(xué)習(xí)、研究時(shí)，受“適者生存”觀念影響，提出了一條全球新理念，即遺傳算法。目前的遺傳算法一共有5個(gè)部分，分別是遺傳的操作方式、初次群體產(chǎn)生法、編碼的類型、關(guān)于算法的參數(shù)設(shè)置以及算法的結(jié)束條件。如果要運(yùn)用遺傳算法解決在采購(gòu)中遇到的成本問(wèn)題，那么，每一個(gè)環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)都是關(guān)鍵性問(wèn)題。

在選擇供應(yīng)商時(shí)，一定要在采購(gòu)前考慮清楚他們的各個(gè)方面，認(rèn)真分析其批量采購(gòu)及信用等級(jí)方面的信息，最大限度地減少采購(gòu)成本。

遺傳算法構(gòu)建在生物自然性選擇基礎(chǔ)上，其可處理任何形式的非線性/線性、連續(xù)的探索空間目標(biāo)函數(shù)。目前，工程系統(tǒng)遇到的問(wèn)題非常復(fù)雜，特別是遺傳算法在制造業(yè)中己得到成功運(yùn)用的今天。如：設(shè)備布置、分配，作業(yè)調(diào)度、排序等。因此，遺傳算法可更好優(yōu)化企業(yè)內(nèi)部的采購(gòu)策略，在一定程度上提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)的效益。

2　建立采購(gòu)成本數(shù)學(xué)模型

2.1具有多供應(yīng)商采購(gòu)的基本形式

在企業(yè)采購(gòu)中，影響企業(yè)采購(gòu)成本的元素很多，其中，影響最大的是原材料價(jià)格、運(yùn)輸費(fèi)用等。因此，在構(gòu)建采購(gòu)成本數(shù)學(xué)模型時(shí)，必須要考慮價(jià)格和運(yùn)輸費(fèi)用。例如，具有批量折扣的多個(gè)供應(yīng)商的基本采購(gòu)方式是企業(yè)同時(shí)可向多個(gè)供應(yīng)商采購(gòu)原材料，如果供應(yīng)商生產(chǎn)批次不同，則單價(jià)也不同，運(yùn)輸費(fèi)用也有差異。

2.2采購(gòu)模型的假設(shè)

本模型的目標(biāo)函數(shù)是為實(shí)現(xiàn)采購(gòu)成本的最低價(jià)格，設(shè)供應(yīng)產(chǎn)品單價(jià)批量的折扣函數(shù)是己知數(shù)，并且供應(yīng)商有能力承受企業(yè)訂單數(shù)。

2.3遺傳算法的計(jì)算流程

本文研究的采購(gòu)成本優(yōu)化設(shè)計(jì)主要是運(yùn)用C+語(yǔ)言，在NET上，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)進(jìn)行編寫，擬定出采購(gòu)模型遺傳算法。其具體執(zhí)行步驟主要有以下幾步。

第一，選擇采購(gòu)的原材料，對(duì)多個(gè)供應(yīng)商的采購(gòu)原件，根據(jù)信用等級(jí)選擇本次材料采購(gòu)的供貨商。

第二，輸出基本數(shù)據(jù)，如采購(gòu)數(shù)量、變異與交叉概率等。

第三，分析各個(gè)供應(yīng)商的供貨能力，在各供貨商供貨范圍內(nèi)產(chǎn)生一個(gè)采購(gòu)數(shù)量（即正隨機(jī)數(shù)），之后轉(zhuǎn)成二進(jìn)制，并根據(jù)順序進(jìn)行組合，最后可得到pop-size染色體。

第四，當(dāng)染色體產(chǎn)生后，要對(duì)不同的染色體進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算其累計(jì)概率，并用轉(zhuǎn)輪法，產(chǎn)生pop-size個(gè)，即0-1個(gè)隨機(jī)數(shù)后，根據(jù)染色體累計(jì)概率選擇，同時(shí)對(duì)選中的染色體給予自制，添加至新的種群。

第五，在選擇出隨機(jī)數(shù)小于交叉概率的染色體后，對(duì)兩個(gè)交叉染色體隨機(jī)選擇一個(gè)斷點(diǎn)，同時(shí)，與雙親的斷點(diǎn)進(jìn)行交換，并在右端形成一個(gè)新的染色體。

第六，在這些隨機(jī)數(shù)中，選擇出隨機(jī)數(shù)小于變異概率的染色體，并產(chǎn)生一個(gè)變異位后，對(duì)其基因做變異方面的處理工作。

3　遺傳算法在采購(gòu)成本中的設(shè)計(jì)

遺傳算法是構(gòu)建在生物界自然選擇及遺傳規(guī)律隨機(jī)搜索中的算法，可處理各種形成的非線性/線性、連續(xù)等，以此分析空間中的目標(biāo)函數(shù)及約束。在制造工程系統(tǒng)中，存在許多復(fù)雜性問(wèn)題，傳統(tǒng)優(yōu)化方法很難解決這些問(wèn)題。而遺傳算法則在這些問(wèn)題中顯示出優(yōu)勢(shì)。從上述采購(gòu)成本的數(shù)學(xué)模型中可以看出，當(dāng)企業(yè)原材料采購(gòu)物種較多、供應(yīng)商數(shù)據(jù)呈現(xiàn)多樣化特點(diǎn)時(shí)，成本目標(biāo)函數(shù)表現(xiàn)出的是一種具有離散性的非線性函數(shù)，面對(duì)此情況，可采用遺傳算法優(yōu)化數(shù)據(jù)，處理好目標(biāo)函數(shù)中的約束條件。遺傳算法常用的約束處理方法有拒絕法、修改法、改進(jìn)遺傳算法以及懲罰函數(shù)法等策略。所謂拒絕和修復(fù)策略，實(shí)際上是在進(jìn)貨過(guò)程中才起到作用，前者是將不可進(jìn)行染色的染色體全部遺忘，不做任何選擇；而后者則是對(duì)不可進(jìn)行染色的染色體進(jìn)行修復(fù)，在修復(fù)后可達(dá)到染色體的修復(fù)目的。但是，改進(jìn)遺傳算法則不同，主要指設(shè)計(jì)上的一種專門算法，并以此算法來(lái)維護(hù)染色體中的可行性。從理論上分析，這3種策略不會(huì)產(chǎn)生“不可行”的解，但也有缺點(diǎn)，即沒(méi)有辦法把可行外的點(diǎn)融入在內(nèi)，約束嚴(yán)重，不可行解所占的比例大，如果將搜索制約在可行區(qū)域內(nèi)，則無(wú)法找到最優(yōu)解。和以上3種策略相比，懲罰策略可允許在不可行區(qū)域內(nèi)進(jìn)行搜索，能快速獲得最佳方案，對(duì)采購(gòu)成本要采用懲罰策略來(lái)處理約束性方程。

4　結(jié) 語(yǔ)

控制與優(yōu)化企業(yè)的采購(gòu)成本，能提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。因此，現(xiàn)代企業(yè)在材料采購(gòu)管理中，應(yīng)選擇適當(dāng)?shù)姆椒?，在努力降低采?gòu)成本的同時(shí)，提高采購(gòu)效率、提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益、提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，為保證現(xiàn)代企業(yè)健康、持續(xù)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

主要參考文獻(xiàn)

［1］邢巖，葉柏青.工程機(jī)械企業(yè)如何建立供應(yīng)商評(píng)價(jià)體系［J］.現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)：現(xiàn)代物業(yè)下半月刊，2008（7）：57-60.

［2］張韻君.采購(gòu)成本的有效控制策略［J］.中國(guó)市場(chǎng)，2009（10）：121-123.

10.3969/j.issn.1673-0194.2015.14.030

F274

A

1673-0194（2015）14-0036-01

2015-05-10