随着全球经济一体化进程的加快,企业与企业之间的竞争已经被供应链与供应链之间的竞争模式所取代,全球供应链竞争时代已经来临。然而,日益复杂的市场环境,致使供应链所面临的不确定性增多。不确定性是困扰供应链网络设计及管理的一大障碍。供应链网络设计属于战略层决策的问题,因此,决策者青睐的供应链网络结构应具有较强的抗风险能力,即面对不确定性具有较强的鲁棒性。传统的供应链网络设计一般假定供应链系统所面临的环境是确定的,显然这种假设在市场环境瞬息万变的今天是不合理的。因此,本文结合现有研究成果,针对当前研究中存在的不足,对需求不确定下的鲁棒供应链网络设计展开系统和深入的研究。需求的不确定性是供应链中最主要的不确定性之一,因此本文的鲁棒供应链网络设计以需求的不确定性为研究出的发点。值得注意的是,本文所研究的需求不确定性与传统文献中的需求的波动性有着本质的区别。文章分析了影响供应链网络结构的需求不确定情景,给出需求不确定性的情景开发程序及需求不确定性的表达方式;总结了鲁棒优化理论的发展状况,结合所研究的问题,给出了鲁棒优化的表达方式;在对上述两个问题研究基础上,建立了需求不确定下的鲁棒供应链网络优化设计模型。模型从战略层及运作层两个层次出发,目标函数为解鲁棒性和模型鲁棒性的最小化,模型约束包括鲁棒性约束,供应链网络结构约束,物料平衡,运输量约束,能力约束,非负约束等六大类约束;结合模型的特点及问题规模,给出了模型的求解原则;为了获得较优的初始解,设计了初始解生成算法,从而获得较好的初始种群,针对大规模问题设计并实现了改进遗传算法(MGAND)。设计了数值实验验证模型及算法的有效性,数值试验包括:改进遗传算法性能测试;不同初始种群产生方式下算法搜索效率的比较;评估利用鲁棒优化模型确定的供应链网络结构的性能三个部分。实验结果表明,本文建立的模型及设计的启发式算法是有效的,鲁棒优化模型确定的供应链网络结构性能较好。本文对鲁棒供应链网络设计的研究立足于需求的不确定性,研究结果表明鲁棒供应链具有较好的抵抗不确定性的能力。本文的研究对企业在考虑不确定性情况下的供应链设计及优化具有很好的借鉴意义。
