【摘 要】
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面对大规模定制化订单,既要实现供应链利润最大,又需确保供应链平滑运营,如何进行订单决策成为关键问题之一.基于云制造供应链模式,根据仅考虑企业产能大小与兼而考虑企业产能利用(即产能波动率)两种情形,分别设计两种订单决策方式,并构建订单决策优化模型.进而结合双目标Pareto优化思想,参照分层法订单分批思路设计蚁群优化算法(ACO)和模型求解.仿真试验发现:(1)两种订单决策方式下供应链企业生产能力、生产成本及利润变化方向与订单数量的变化方向基本一致,但是兼而考虑产能波动率的订单决策方式相比而言各项指标的变化
【机 构】
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南昌大学 管理科学与工程博士后科研流动站,江西 南昌 330031;武汉纺织大学 管理学院,湖北 武汉 430200;南昌大学 管理科学与工程博士后科研流动站,江西 南昌 330031;武汉理工大学
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面对大规模定制化订单,既要实现供应链利润最大,又需确保供应链平滑运营,如何进行订单决策成为关键问题之一.基于云制造供应链模式,根据仅考虑企业产能大小与兼而考虑企业产能利用(即产能波动率)两种情形,分别设计两种订单决策方式,并构建订单决策优化模型.进而结合双目标Pareto优化思想,参照分层法订单分批思路设计蚁群优化算法(ACO)和模型求解.仿真试验发现:(1)两种订单决策方式下供应链企业生产能力、生产成本及利润变化方向与订单数量的变化方向基本一致,但是兼而考虑产能波动率的订单决策方式相比而言各项指标的变化更平滑.(2)两种订单决策方式下订单数量对供应链利润均产生较大的影响,随着订单数量不断增加,供应链利润不断增大,在达到最大值后逐渐降低.(3)当订单数量达到某阈值之后,兼而考虑产能波动率的订单决策方式下供应链利润更高,订单类型则更偏向于订单价格更高的时间敏感型,同时订单交货期更短、订单生产成本增长率更低.(4)按照同样的订单分批方式并从订单生产规划甘特图上显示,采用订单分批思路下的ACO算法求解效果和效率上均优于常用的SPEA和GA-SA算法.
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