供應鏈庫存控制問題的研究與應用

張策

摘 要：對于供應鏈庫存控制來說，其本身屬于供應鏈管理的核心內容，而隨著近年來國內外關于供應鏈庫存的研究不斷增多，越來越多的企業(yè)也開始認識到追求整個供應鏈企業(yè)聯(lián)盟利益的最大化的重要性，為此本文就供應鏈庫存控制問題的研究與應用展開了深入分析，希望這一分析內容能夠為相關研究人員帶來一定啟發(fā)。

關鍵詞：供應鏈；庫存控制；應用

在經(jīng)濟與社會快速發(fā)展今天，我國企業(yè)之間的競爭早已由原來的獨立企業(yè)間競爭發(fā)展到企業(yè)相關供應鏈之間的競爭，而這種競爭環(huán)境環(huán)境的改變就對供應鏈管理理論提出了更高的要求，而為了能夠更好滿足這一要求，正是本文就供應鏈庫存控制問題的研究與應用展開具體分析的原因所在。

1 供應鏈相關概念

隨著供應鏈相關研究的不斷深入，供應鏈的概念也處于不斷變化之中，而結合國內外學者的相關研究，本文將供應鏈視作核心企業(yè)對信息流、物流、資金流的有效控制，而這種控制將供應商、制造商、分銷商、零售商和客戶連成一個整體的功能網(wǎng)鏈結構。對于供應鏈來說，其本身具備著錯綜復雜性、競合性、四多性、動態(tài)性等特點，其中錯綜復雜性主要源于供應鏈本身的復雜網(wǎng)狀結構；而競合性則是指供應鏈追求的“互利多贏”目標；四多性特點是指供應鏈存在的多功能、多層次、多維度、多目標特性；而動態(tài)性的出現(xiàn)則是由于供應鏈會隨著市場環(huán)境和競爭方式的變化而變化，我們也可以因此稱供應鏈具備著較強的自適應性。

對于供應鏈來說，其本身存在著分布式、集成式、協(xié)同式三種管理模式，同時供應鏈還存在著庫存控制、供應鏈計劃、信息流管理、客戶服務管理、運輸管理、設施選址問題、合作關系管理、企業(yè)組織結構、績效評價、風險防范機制等研究內容，這些也需要引起我們重視。

2 多目標供應鏈多級庫存控制模型研究

在本文進行供應鏈庫存控制問題研究中，筆者在考慮安全庫存的前提下以成本和顧客服務水平為目標建立了研究模型，本文將這一模型概括稱為多目標供應鏈多級庫存控制模型。在具體的多目標供應鏈多級庫存控制模型建立中，我們需要考慮這一模型的控制結構與范圍、明晰研究對象與系統(tǒng)運作流程、確定多級庫存控制目標、以及安全庫存，這樣才能保證多目標供應鏈多級庫存控制模型順利建立。在模型的控制結構與范圍考慮中，我們需要了解供應鏈存在的串行、裝配、配送、網(wǎng)狀等常見結構模式；而在明晰研究對象及系統(tǒng)的運作流程中，由于本文所進行的多目標供應鏈多級庫存控制模型研究需要追求研究的集約與簡化，為此本文選擇了多供應商、單制造商和多分銷商組成的運作流程；而在確定多級庫存控制目標中，筆者選擇了供應鏈庫存總成本與顧客服務水平作為控制目標；而安全庫存中，我們需要保證這一多目標供應鏈多級庫存控制模型通過設立安全提前期應對可能出現(xiàn)的庫存安全問題[ 1 ]。在完成多目標供應鏈多級庫存控制模型建立的前期分析后，我們就可以開展具體的多目標供應鏈多級庫存控制模型建立，這一模型的建立我們需要依次展開生產(chǎn)分析與生產(chǎn)控制、運輸分析、庫存分析、成本分析、優(yōu)化目標確定、約束條件與物流運作流程控制、物流以及信息流分析等工作，這樣才能夠在上述因素的支持下順利完成多目標供應鏈多級庫存控制模型的建立。

3 基于改進的自適應遺傳算法的供應鏈庫存控制模型求解

為了較好完成本文就供應鏈庫存控制問題的研究與應用展開的深入分析，我們還需要結合上文研究取得的多目標供應鏈多級庫存控制模型，對其展開具體的模型求解，而這一求解則可以具體分為求解的方法選擇、改進的自適應遺傳算法、供應鏈多級庫存優(yōu)化模型算法設計、仿真結果分析等四個方面。

3.1 模型求解方法的選擇

在模型求解方法的選擇中，為了保證相關方法能夠較好滿足多目標供應鏈多級庫存控制模型的求解需求，筆者綜合考慮了遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、模擬退火算法等常見的智能算法，而通過對這些算法的優(yōu)劣分析筆者最終選擇了改進的自適應遺傳算法作為這一模型求解的方法選擇[ 2 ]。

3.2 改進的自適應遺傳算法

對于本文選擇的改進自適應遺傳算法來說，其本身需要在英國設菲爾德大學推出遺傳算法工具箱基礎上進行具體設計，這一設計需要經(jīng)歷編碼方式的確定及初始種群的生成、適應度函數(shù)的確定、選擇操作及選擇概率的確定、交叉與變異等算子的確定等環(huán)節(jié)，才能夠保證具體得出這一用于研究的改進自適應遺傳算法。

3.3 供應鏈多級庫存優(yōu)化模型算法設計

在確定用于多目標供應鏈多級庫存控制模型求解的算法后，我們就可以進行具體的供應鏈多級庫存優(yōu)化模型算法設計，這一設計可以具體分為染色體編碼方案和初始種群的產(chǎn)生、目標函數(shù)和種群適應度的確定、并列選擇及交叉變異操作、模型求解算法流程設計等內容。具體來說，在染色體編碼方案和初始種群的產(chǎn)生流程中，本文將初始種群的規(guī)模設為100；而在目標函數(shù)和種群適應度的確定中，本文將各目標全部取最小化；而在并列選擇及交叉變異操作中，筆者依次展開了并列選擇操作、交叉操作、變異操作、末代最優(yōu)個體評價，圖1為這一環(huán)節(jié)應用的并列選擇法示意圖。

3.4 仿真結果

在結合上文內容展開的算例仿真中，我們得出了本文基于改進的自適應遺傳算法的供應鏈庫存控制模型求解相較于傳統(tǒng)算法，具備著收斂速度慢和局值收斂等問題解決的優(yōu)勢，由此可見本文研究具備的現(xiàn)實意義。

4 結論

在本文就供應鏈庫存控制問題的研究與應用展開的分析中，筆者詳細論述了供應鏈相關概念、多目標供應鏈多級庫存控制模型研究、基于改進的自適應遺傳算法的供應鏈庫存控制模型求解等內容，希望這一系列內容能夠為相關研究人員帶來一定啟發(fā)。

參考文獻：

[1] 李義鋒.隨機需求下供應鏈庫存控制及應用研究[D].浙江大學，2016.

[2] 周煜人.數(shù)據(jù)挖掘技術在供應鏈庫存控制中的應用[D].中南大學，2015.