复杂物流系统订货点量配置的仿真优化方法研究

在不确定性环境下，如何配置复杂物流系统中各个实体所应采用的订货点量是一件非常困难的事情。仿真优化是解决这一问题的有效手段，目前存在的关键问题是搜索空间大、仿真重复次数无法确定等。本项目以不确定环境下的三级网状复杂物流系统为对象，结合近年来发展迅速的仿真优化思想，在周期性盘点策略下，研究如何配置复杂物流系统中每个实体所应采用的最佳订货点量，使整个复杂物流系统在多周期情况下的单位顾客需求的物流链总成本的期望值最小，重点解决如何提高仿真优化效率这一关键问题。主要研究内容包括：提出具有较高仿真效率的复杂物流系统订货点量仿真优化体系结构，确定仿真优化总体思路；基于模糊集合论，建立顾客需求、单位保管成本和单位缺货成本多不确定因素下的库存优化模型和算法；基于梯度思想和嵌套分割方法，提出仿真优化调整策略，缩小仿真搜索空间；基于仿真置信度，采用两阶段策略减少仿真重复次数。