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1、考虑运输成本和多供应商的动态经济批量问题研究生产批量 (Lot Sizing) 是企业生产和管理的重要问题。 利用生产批量优化模型来有效组织生产与采购活动，是企业降低生产成本、提高利润率的关键环节。随着市场竞争全球化的发展， 一方面，物流在原材料采购、 产品分发等企业运作过程中占据着越来越重要的地位， 运输成本在企业生产总成本中所占比例越来越大；另一方面，科学合理地选择供应商和分配采购量可以有效降低企业的采购成本。因此，研究考虑运输成本和多供应商环境下的动态经济批量问题的优化模型和求解方法，具有重要的理论意义和实用价值。本文在基本动态经济批量问题基础上，研究了运输能力受限且允许能力外包的生产批
2、量问题和多类型运输工具组合使用的生产与运输联合优化决策问题； 研究了多供应商无能力受限下的单产品和多产品生产批量问题， 以及多供应商能力受限下的单产品生产批量问题。具体研究内容与创新性工作如下： (1) 提出了一种考虑运输能力受限且允许能力外包的动态经济批量问题优化模型， 研究了求解该模型的拉格朗日松弛启发式算法。 随机实验与 CPLEX仿真实验对比表明， 当库存成本较低、生产周期 (T) 和产品种类数 (M) 逐渐增加时，该算法的计算效率明显优于 CPLEX(ATim(s) CATim(s) ，且两者之间的计算效果差别(CAGap=(UB*-COpt)COpt100 ) 越来越小。 (2)
3、研究了一种运输成本是运输工具使用量线性函数的动态经济批量问题优化模型，应用拉格朗日松弛启发式算法进行模型求解。实验表明该算法可以获得较好的满意解(Gap345) 且具有较高的计算效率 (Tim(s) 0 1) 。(3) 提出了一种多类型运输工具组合使用的生产与运输联合优化决策模型， 研究了优化模型的最优解属性， 构造了一个启发式算法对模型进行求解。与 CPLEX仿真实验对比显示，该算法的计算效果与 CPLEX的差别 (CAGap)很小，而计算效率明显优于CPLEX(MTim(s) CMTim(s) 。(4) 建立了多供应商(N) 无能力受限动态经济批量问题优化模型。对于单产品，提出一个时间复杂
4、度为 O(NTlogT) 的动态规划算法， 实验表明，当计算规模 (T N)增加时，算法的计算效率变化不大且较高；对于多产品情况，首先针对每个产品给出最优采购计划以及每个周期的最优供应商选择， 然后利用所提出的启发式调整策略不断改进最优解， 最后给出算例验证了该调整策略的有效性。 (5) 建立了单产品、多供应商能力受限动态经济批量问题优化模型。研究了单个周期内满足产品需求的最优供应商选择策略， 提出一个简单有效的动态规划算法，通过迭代公式的变化可以有效减少迭代过程中的计算步骤， 从而降低求解时间，然后拓展到整个生产周期。 动态经济批量问题新的扩展优化模型、 相应的求解方法，无疑将拓宽生产批量问题的应用空间。考虑运输成本且多供应商协作的动态经济批量问题， 以及在两 ( 多 ) 级供应链环境下的生产、 库存和运输相集成的组合优化问题更能反映实际问题， 相关的深入研究将为生产批量决策提供更加充分的科学依据。