基于模拟退火算法的供货商策略研究

摘要：本文主要研究了企业与供货商生产关系本文确定以不同供应商的不同供货量为决策变量，以供应商数量最少、生产成本最低为目标函数，从 24 周的接收量满足生产需要、转运任务在规定 24 周内完成、每周的转运量不超过 8 量转运量总和，在退火模拟结构下进行多目标优化，求得在满足企业生产需求的情况下，至少需要 14 家供应商; 在未来 24 周的原材料订购中，最经济的方案为 A 类原材料购入 1922622 立方米，B 类原材料购入 116213 立方米，C 类原材料购入 845098 立方米。

关键词：多目标优化模型退火模拟算法

1 研究背景

本文主要研究了企业与供货商生产关系，在对供货商的主成分分析综合评价后，根据不同问题添加目标函数，给出满足企业生产需求时所需最少供货商、生产计划的最低成本。以筛选出的 50 位商家为样本，解决满足生产需求的前提下如何选择供应商个数最少的问题[1]。由此根据筛选出的供应商进行对未来 24 周中每周对原材料如何采购最经济即成本最低的规划，由此制定损坏率最少的方案[2]。

2 基于模拟退火的多目标优化模型

2.1建模思路

确定决策变量，建立目标函数，要求满足目标一：满足生产需求时求解供货商的个数最小值;目标二：最经济的原材料订货方案即总生产成本最小值。进行条件约束，条件一：24 周的供货量从运输到接收所实现的产能需要满足该企业的生产需要;条件二：原材料的运输任务需要在 24 周内完成;条件三：由转运商决定的每周运输量小于等于八家转运商的转运总量，每次不得超过每转运商的运输能力。鉴于随着优化进行供货商数量的不确定性，采用模拟退火算法进行多目标优化，由于C的转化为产能的能力最低，因此为减少损耗，规定原材料 C 优先使用损耗率高的供应商转运模拟退火也是全局优化中行之有效的算法之一[3]。

2.2基于模拟退火的多目标优化模型

决策变量的确定

A 类原材料中选择的第i个供应商可以提供的供货量为Ai，B类原材料中选择的第j个供应商的供货量为Bj，C类原材料中选择的第r个供应商的供货量为Cr。

目标函数的确定

为满足企业生产需求，问至少需要多少供应商以及对应的24周原材料订购方案。由此要求供应商与总生产成本的最小值

2.3计算步骤

Step1： 初始化，任选初始解

Step2： 随机产生领域解，，计算目标值增量，，，，则令i=j （j比i好，有条件转移）。

Step3： 随若达到热平衡 （内循环次数大） 转步5，否则转步2。

Step4：降低，，若停止，否則转步2.

即可算出要达到生产需求至少3家供应商。

3 模型评价

（1）最初解与最终解关联小，皆为随机选取，可较好抵御外界因素不稳定性。

（2）模板计算简洁，受 k 影响，当可知较大时迭代次数增多且具有很高的精度和稳定性。

参考文献

[1]陈华根， 吴健生， 王家林， 陈冰. 模拟退火算法机理研究[J]. 同济大学学报 （自然科学版），2004（06）：802-805.

[2]傅湘， 纪昌明. 区域水资源承载能力综合评价—主成分分析法的应用[J]. 长江流域资源与环境，1999，（02）：168-173.

[3]裴小兵， 贾定芳. 基于模拟退火算法的城市物流多目标配送车辆路径优化研究 [J]. 数学的实践与认识，2016，46（02）：105-113.

作者简介

姜宏宇，2001.10男汉族江西省南昌市，本科环境工程。