改进差分进化算法优化联合补货策略下的供应商选择与订货量分配

本文主要探讨了联合补货策略在供应链管理中的关键问题——供应商选择与商品订货量分配的协同优化。联合补货策略是一种通过多个供应商共享库存和订单，以减少库存成本并提高供应链响应能力的策略。在这个背景下，研究者针对商品异质性带来的分组约束，提出了一种新的供应商选择和订货量分配模型。 作者们设计了一种改进的差分进化算法（Improved Differential Evolution, IDE），旨在解决这个问题。标准差分进化算法和模拟退火算法通常用于解决优化问题，但IDE在此处被证明在处理这类供应商选择和订货量分配问题时更为有效。IDE的优势在于其能够更好地处理复杂的约束条件，并可能找到全局最优解或接近最优解，尤其是在大规模数据集上。 文章的关键点包括： 1. **供应商选择**：考虑了商品的异质性，这意味着在选择供应商时，需要根据不同商品的特性（如质量、价格、供应稳定性和响应时间等）进行综合评估。 2. **订货量分配**：如何根据市场需求、供应商能力以及商品特性来合理分配各供应商的订单量，以达到整体供应链效率最大化。 3. **分组约束**：由于商品之间的差异，可能存在需要将相似商品分到同一供应商或特定组别进行补货的需求。 4. **联合补货策略**：强调了供应链各方（如零售商、制造商和供应商）之间的协作，以实现库存同步和共同决策。 5. **IDE算法**：作为一种优化工具，它通过迭代和变异操作改进标准差分进化算法，提高了求解问题的效率和准确性。 通过对比实验，IDE的表现优于标准差分进化算法和模拟退火算法，这说明它在解决具有分组约束的复杂协同优化问题时展现出强大的性能。大规模随机生成的案例研究进一步证实了IDE在处理此类供应链问题时的优越性。 这篇文章提供了重要的理论支持和实践指导，对于供应链管理和优化技术的研究者和从业者来说，是理解和应用联合补货策略进行供应商选择与订货量分配决策的重要参考。