不确定需求下易腐产品生产配送优化模型及算法

"不确定需求下易腐产品的生产配送优化模型 (2011年)" 这篇论文主要探讨了在面对不确定需求时，如何优化易腐产品的生产与配送过程，以降低供应链中的成本并减少产品损失。易腐产品具有特殊的性质，即一旦送达客户或者在配送过程中，如果不能及时销售，就会变质，从而造成损失。同时，供应不足也会导致零售商的缺货成本。为了解决这个问题，论文构建了一个数学模型，该模型综合考虑了生产量、配送策略以及产品变质的可能性。 模型的构建旨在实现生产与配送的联合决策，以最小化生产和配送成本以及因产品变质产生的损失。为了求解这个复杂的优化问题，作者采用了遗传算法和插入法相结合的方法。遗传算法是一种基于生物进化理论的全局优化技术，能够搜索多维解决方案空间；而插入法则可能用于处理特定约束下的调度问题，如调整配送路线以降低运输成本。 实验结果显示，通过集成决策，即同时优化生产与配送，供应链的整体成本，包括生产和配送成本以及产品腐坏成本，得到了显著的降低。这表明了所提出的模型的有效性以及所采用的算法的优良性能。此外，论文还通过一个实际应用案例进一步验证了模型的正确性和算法的实用性。 关键词涉及的领域包括易腐产品的管理、生产计划与控制、配送策略、遗传算法以及插入法的应用。这篇论文对于物流与供应链管理领域的研究具有重要的参考价值，为处理不确定环境下易腐商品的运营决策提供了新的思路和方法。 论文的作者是李娜和王首彬，分别在天津大学管理学院和天津城市建设学院电子与信息工程系从事研究工作，他们的专业领域分别是物流与供应链管理和系统建模与仿真。 这篇论文贡献了一种创新的优化模型和求解策略，有助于企业在不确定需求下更有效地管理易腐产品的生产和配送，降低经济损失，提高供应链效率。这种研究对于食品、医药等对产品新鲜度要求高的行业尤其重要。