李英英 王麗娟

摘 要：文章構(gòu)建了關(guān)于潤(rùn)滑油供應(yīng)鏈整體庫(kù)存成本最小化和客戶需求平均滿足率最大化的雙目標(biāo)庫(kù)存控制模型，并設(shè)計(jì)了遺傳算法進(jìn)行求解，最后通過(guò)實(shí)證研究為目標(biāo)企業(yè)做出采購(gòu)、生產(chǎn)、銷售等決策提供依據(jù)。

關(guān)鍵詞：潤(rùn)滑油供應(yīng)鏈；雙目標(biāo)；庫(kù)存控制

中圖分類號(hào)：F273.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： The author builds a double-objectives model about minimizing inventory cost and maximizing the average satisfaction rate of customer demand， and designs the intelligent genetic algorithm（GA）to solve the model. In the end， the author makes an empirical analysis， and making decisions for these enterprises in the lubricating oil supply chain by applying the model and the solution.

Key words： lubricating oil supply chain； double objectives； inventory control

現(xiàn)在潤(rùn)滑油供應(yīng)鏈?zhǔn)袌?chǎng)上供大于需的現(xiàn)象比較突出，所以在進(jìn)行潤(rùn)滑油供應(yīng)鏈庫(kù)存控制時(shí)，客戶的地位越來(lái)越被重視，只考慮供應(yīng)鏈成本這一單一目標(biāo)最優(yōu)化的研究對(duì)于潤(rùn)滑油供應(yīng)鏈而言相對(duì)比較片面，所以本文從供應(yīng)鏈成本最小化以及客戶平均需求滿足率最大化兩個(gè)目標(biāo)出發(fā)，尋找使得兩目標(biāo)同時(shí)滿足情況下的庫(kù)存控制策略。

1 雙目標(biāo)函數(shù)模型建立

1.1 建模假設(shè)

（1）本研究假設(shè)潤(rùn)滑油供應(yīng)鏈有N個(gè)供油商、1個(gè)核心制油商、N個(gè)銷油商等組成的網(wǎng)狀供應(yīng)鏈；

（2）本文根據(jù)潤(rùn)滑油供應(yīng)鏈的實(shí)際情況假設(shè)制油商和銷油商采用的是Q，R策略；

（3）該潤(rùn)滑油供應(yīng)鏈的缺貨成本只存在于核心制油商的缺貨中；

（4）客戶不可跨越核心制油商直接向上游的供油商訂貨；

（5）時(shí)間假設(shè)是在一個(gè)生產(chǎn)周期，即T=1。

1.2 模型參數(shù)

C：總的訂油成本；C：核心制油企業(yè)向供油商訂油的訂油成本；C：銷油商向核心制油企業(yè)訂油的總成本；S：根據(jù)參數(shù)是否選擇相應(yīng)的供油商；C：核心制油企業(yè)向供油商i訂油的訂油成本；FC：核心制油商向供油商i訂油的固定成本；Q：核心制油商向供油商i訂油的數(shù)量；EC：核心制油商向供油商i訂油的單位成本；

C： 銷油商j向核心制油企業(yè)訂油的總成本；FC：銷油商j向核心制油商訂油的固定成本；Q：銷油商j向核心制油商訂油的數(shù)量；EC：銷油商j向核心制油商訂油的單位成本；C：總的儲(chǔ)油成本；C：供油商的儲(chǔ)油成本；

C：制造商的儲(chǔ)油成本；C：銷油商的儲(chǔ)油成本；I：供油商i期初庫(kù)存數(shù)量；I：核心制油商期初庫(kù)存數(shù)量；

D：銷油商j對(duì)核心制油商的需求；I：銷油商j的期初庫(kù)存數(shù)量；D：市場(chǎng)對(duì)銷油商j的需求；EC：銷油商j的單位庫(kù)存成本；C：制造商缺油成本；C：銷油商缺油成本；C：供油商i對(duì)核心制油商的運(yùn)輸總成本；C：核心制油商向銷油商j的運(yùn)輸總成本；D：供油商i到核心制油商的運(yùn)輸距離；EC：供油商i對(duì)核心制油商的運(yùn)輸?shù)膯挝怀杀?；D：核心制油商到銷油商j的運(yùn)輸距離；EC：核心制油商向銷油商j的運(yùn)輸單位成本。

1.3 目標(biāo)函數(shù)一：潤(rùn)滑油供應(yīng)鏈整體庫(kù)存成本最小化

1.4 目標(biāo)函數(shù)二：潤(rùn)滑油的庫(kù)存控制程度即潤(rùn)滑油需求的平均滿足率最大化

1.5 多目標(biāo)函數(shù)模型建立

將上述公式（1）和公式（2）結(jié)合，同時(shí)以公式（3）為約束條件即構(gòu)建了供應(yīng)鏈條件下的多目標(biāo)庫(kù)存控制型。

2 實(shí)證分析

2.1 背景資料

根據(jù)所了解的潤(rùn)滑油供應(yīng)鏈的實(shí)際情況，所研究的潤(rùn)滑油供應(yīng)鏈涉及五家供應(yīng)商，主要分布在杭州、蘇州等地；一家核心制油企業(yè)，為無(wú)錫新區(qū)一家專業(yè)加工潤(rùn)滑油企業(yè)；五家銷油商，主要分布在常州、昆山等地。目標(biāo)潤(rùn)滑油供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)資料見表1。

根據(jù)所收集的數(shù)據(jù)可以粗略的假設(shè)核心制油商對(duì)相應(yīng)供應(yīng)商、分銷商對(duì)核心制油商的需求都服從正太分布（見表2）。

2.2 實(shí)證數(shù)據(jù)分析

將上述數(shù)據(jù)帶入公式，通過(guò)MATLAB結(jié)合遺傳算法對(duì)其進(jìn)行運(yùn)算，可得到較小的庫(kù)存成本，為供應(yīng)鏈企業(yè)節(jié)約費(fèi)用。

2.3 目標(biāo)公司決策

目標(biāo)函數(shù)fx的值經(jīng)過(guò)多次迭代之后得出函數(shù)的最優(yōu)解為1.0682。目標(biāo)參數(shù)分別為42.7623、5.00027、36.1259、36.4731、13.0319、41.3334、5.00018、5.00163、5.00036、5.00072，從而可使得該潤(rùn)滑油供應(yīng)鏈同時(shí)滿足庫(kù)存成本最小化以及客戶平均需求滿足率最大化兩目標(biāo)的問(wèn)題。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文基于庫(kù)存成本最小化和客戶滿意度最大化雙目標(biāo)對(duì)供應(yīng)鏈庫(kù)存控制展開的應(yīng)用研究，為該供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)企業(yè)做出決策提供很好幫助，未來(lái)供應(yīng)鏈視角下不同多目標(biāo)的結(jié)合研究仍是庫(kù)存研究主要方向。

參考文獻(xiàn)：

[1] Zhang Y， song S， Wu C， et al. Stochastic optimization of two-stage multi-item inventory system with hybrid genetic algorithm[J]. Life Syst Model Intell Comput， 2010，6329：484-492.

[2] 范志強(qiáng)，樂美龍. 最小化最大完工時(shí)間與等待時(shí)間的岸橋作業(yè)調(diào)度雙目標(biāo)優(yōu)化及其遺傳算法[J]. 系統(tǒng)管理學(xué)報(bào)，2013，22（1）：120-127.

[3] 李洪波，徐哲，于靜. 基于DSM的研發(fā)項(xiàng)目流程多目標(biāo)仿真優(yōu)化[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2015，35（1）：142-149.

[4] 李雙琳，馬祖軍，鄒坤. 危險(xiǎn)品物流中的多目標(biāo)定位—路徑問(wèn)題[J]. 運(yùn)籌與管理，2014，23（3）：8-15.

[5] 王林，頓彩霞，楊銳. 基于混合差分進(jìn)化算法和熵權(quán)TOPSIS的多目標(biāo)Q，r庫(kù)存模型[J]. 控制與決策，2011，26（12）：1913-1920.

[6] 朱金艷，魏曉平，彭紅軍. 大型煤炭供應(yīng)鏈多目標(biāo)多階段優(yōu)化模型[J]. 決策參考，2010（6）：72-75.