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供应商管理库存契约下的两级闭环供应链优化与学习:斐波那契，遗传算法，IWO, MFO算法( Optimizing a two-level closed-loop supply chain under the vendor managed inventory contract and learning: Fibonacci, GA, IWO, MFO algorithms )
F Keshavarz-Ghorbani SHR Pasandideh
本文提出了一个新的多级串联闭环供应链(CLSC)模型，该模型综合考虑了批量交货、质量相关退货率、随机不良率、返工过程和学习效应。供应商管理库存合同促使企业应对牛鞭效应及其相关的短缺。然而，由于人类的学习，获取制造/再制造时间的精确信息是一个挑战。因此，本文试图在库存控制问题中引入学习效应。通过考虑学习过程如何影响CLSC问题中的生产时间和系统成本，这是填补文献空白的桥梁。此外，利用均值-标准差效用函数来考虑随机不良率，使系统的平均成本相对于标准差最小。针对混合整数非线性规划模型的复杂性，采用遗传算法、入侵杂草优化算法和飞蛾火焰优化算法三种元启发式算法求解该问题，并用Fibonacci算法检验所用方法的有效性。给出了小型、中型和大型的两组数值算例，从目标函数值和所需CPU时间两个方面说明了算法的性能。然后，利用统计分析对所提出的算法进行了评价。最后，研究结果表明，制造/再制造时间中的学习效应对CLSC问题的成本有多大影响。
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