物流服务供应商选择：双层规划模型与云遗传算法

“这篇论文探讨了物流服务供应商选择的问题，提出了一种双层规划模型和云自适应遗传算法的解决方案。上层模型旨在最小化集成物流服务供应商的外包成本，而下层模型则专注于最大化客户服务满意度。熵权法用于确定满意度模型中的各项指标权重，以计算出总体满意度指数。最后，通过设计的云自适应遗传算法优化模型，并通过实例证明其有效性和实用性。” 这篇论文主要研究了物流服务供应链环境下服务供应商的选择策略。在当前全球化和市场竞争激烈的背景下，选择合适的物流服务供应商对于企业降低运营成本、提高客户满意度至关重要。论文提出了一个双层规划模型来解决这一问题。 上层规划模型的核心是优化物流服务供应商的外包成本。在物流服务供应链中，企业通常会将部分物流活动外包给专业供应商，以降低成本和提高效率。上层模型的目标函数就是最小化这些外包成本，这涉及到对不同供应商的服务价格、服务质量等多方面因素的综合考虑。 下层规划模型则关注的是客户服务满意度的最大化。论文创新性地构建了一个客户服务满意度指数模型，该模型包括多个外显指标，如响应时间、货物损坏率、价格合理性等。熵权法在此过程中起到了关键作用，它是一种基于信息熵理论的赋权方法，能够根据指标数据的分散程度动态分配权重，更客观地反映出各个指标对满意度的影响程度。 将这两个规划模型结合后，论文提出了云自适应遗传算法。云自适应遗传算法是一种基于遗传算法的优化工具，它能适应模型的特性，有效地搜索解决方案空间，寻找外包成本最低且客户满意度最大的物流服务供应商组合。通过算例分析，算法的有效性和准确性得到了验证。 论文的研究不仅为物流服务供应链中的服务供应商选择提供了一种新的理论框架和方法，也为实际操作提供了参考。其贡献在于引入了双层规划模型，明确了成本与满意度之间的平衡，以及利用熵权法和云自适应遗传算法解决了复杂的优化问题。这对于物流管理、供应链决策以及相关领域的研究具有重要的理论和实践价值。