基于量子粒子群算法求解供应链集成计划问题

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3.0 陈辉 2024-11-19 4 4 1.15MB 75 页 15积分

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摘要

随着全球化竞争的加剧和客户要求的不断提高，传统的生产管理方式使企业

无法应对激烈竞争的挑战。供应链及供应链管理的思想打破了“大而全”“小而

全”的思维模式，企业开始考虑重新设计业务流程，集中自己的优势资源，与别

的企业进行强强联合。由此，企业间的竞争上升到更高层次的“扩展企业”—供

应链之间的竞争。

研究表明，对传统职能的有效集成能够降低整个供应链的成本。供应链与物

流优化相关的问题大多是 NP 难题, 很多精确算法由于难以在较短的时间内找到

最优解，缺乏实际的应用意义，新的优化算法如遗传算法、模拟退火算法、蚁群

算法、免疫算法、神经网络理论等为解决这类复杂问题提供了新的手段和思路。

许多专家学者将群智能算法用于供应链方面的优化，取得了不错的效果。

量子粒子群算法是将量子计算理论和基本粒子群算法相结合的一种崭新的优

化算法。它可以由量子的叠加性、纠缠性和相干性实现量子的并行计算，量子粒

子群算法大大改善了搜索机制，并能有效解决基本粒子群算法过早收敛、易陷入

局部最优的缺陷。良好的特性，使得量子粒子群算法在供应链优化方面有着广阔

的研究前景和较高的实用意义。

本文的主要研究工作如下

首先，本文介绍了基本粒子群算法、量子理论以及量子粒子群算法的基本思

想和算法流程。

其次，将量子粒子群算法分别用于求解单级多资源约束的生产批量计划问

题，供应链采购、生产集成决策模型和供应链生产、分销集成决策模型，根据问

题的特点，设计了有效的编码、解码方案。仿真结果表明：一方面，与分散决策

相比，采购、生产、分销计划的有效集成，能够明显降低供应链的整体成本；另

一方面，通过和相关文献的求解算法在求解同一问题的对比，证明了量子粒子群

算法在供应链集成决策问题上的可行性、有效性和优越性。

最后，总结了本文所做的工作以及对下一阶段的研究做了展望。

关键字：供应链集成生产计划量子计算量子粒子群算法

ABSTRACT

As global competition intensifies and customers demand continuous changes,

enterprises could not cope with the challenges of intense competition with the

traditional production management. Supply chain and supply chain management

thought break the "large" and "small and complete" mode of thinking, companies start

to consider re-engineering business processes, focusing on their own advantages in

resources with other powerful enterprises. As a result, competition among enterprises

rise to a higher level of "extended enterprise" - the competition among the supply chain.

Studies have shown that the effective integration of traditional functions can reduce

the cost of the entire supply chain. Optimization of supply chain or logistics-related

problems are mostly NP hard problems, so ,many exact algorithms are difficult to find

the optimal solution in a relatively short period of time .New optimization algorithms

such as genetic algorithm, simulated annealing algorithm, ant colony algorithm,

immune algorithm, neural network etc provide new means and ideas to solve such

complex problems. Swarm intelligence algorithm has been used to solve supply chain

optimization problem by many experts and scholars, and achieve good results.

Quantum particle swarm optimization algorithm is a new optimization algorithm,

which combines the quantum computing theory and particle swarm optimization

algorithm. It consists of quantum superposition, entanglement and quantum coherence

of parallel computing, quantum particle swarm algorithm has greatly improved search

mechanism, and can effectively improve the defects of particle swarm algorithm, such

as premature convergence, easy to fall into local optimum. So, applying quantum

particle swarm optimization to supply chain management has a broad prospect and a

high practical significance for research.

This paper’s major research work is as follows:

Firstly, this paper describes the particle swarm optimization algorithm and quantum

particle swarm optimization algorithm for the basic ideas and processes.

Secondly, in this paper, the quantum particle swarm algorithm was used to solve

single level capacitated dynamic lot - sizing problem, integrated production-distribution

planning in supply chain and integrated procurement- production planning in supply

chain. Simulation results show that: on the one hand, as compared with the

decentralized decision-making, effective integration in supply chain management can

significantly reduce the overall cost of the supply chain; on the other hand, feasibility,

effectiveness and superiority of quantum particle swarm algorithm are demonstrated in

comparing with the results derived from other corresponding literature.

Finally, this paper summarizes the work have been done and prospect the study in

the next stage.

Keywords: Supply chain integration, production plan, quantum computing

quantum, particle swarm optimization

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论 .........................................................1

§1.1 课题的背景 .................................................. 1

§1.2 课题的研究意义 .............................................. 2

§1.2.1 量子粒子群算法的研究意义 ...............................2

§1.2.2 量子粒子群算法用于供应链优化的意义 .....................3

§1.3 课题的国内外研究现状 ........................................ 3

§1.3.1 量子算法国内外研究情况 .................................3

§1.3.2 供应链集成计划的国内外研究现状 .........................5

§1.4 本文主要的研究工作 .......................................... 8

§1.5 结束语 ...................................................... 9

第二章粒子群算法和量子粒子群算法 .................................. 11

§2.1 引言 ....................................................... 11

§2.2 粒子群算法 ................................................. 11

§2.2.1 基本粒子群算法原理 ....................................11

§2.2.2 基本粒子群算法的流程 ..................................13

§2.3 量子粒子群算法 ............................................. 14

§2.3.1 量子计算的基本概念 ....................................14

§2.3.2 量子粒子群算法提出的背景 ..............................17

§2.3.3 量子粒子群算法的更新方程 ..............................17

§2.3.4 量子粒子群算法的算法流程 ..............................18

§2.4 量子计算的特性和量子进化算法的优点 ......................... 20

§2.4.1 量子计算的特性 ........................................20

§2.4.2 量子进化算法的优点 ....................................21

§2.5 量子粒子群算法和基本粒子群算法的比较 ....................... 21

2.6 小结 ......................................................... 22

第三章基于量子粒子群算法求解单级多资源约束生产批量计划问题 ........ 23

§3.1 引言 ....................................................... 23

§3.2 单级多资源约束生产批量计划问题的描述及数学模型 ............. 24

§3.3 量子粒子群算法求解单级多资源约束生产批量计划问题 ........... 25

§3.3.1 编码 ..................................................25

§3.3.2 算法流程 ..............................................26

§3.4 仿真实验 ................................................... 27

§3.5 小结 ....................................................... 29

第四章基于量子粒子群算法求解供应链生产、分销集成决策问题 .......... 31

§4.1 引言 ...................................................... 31

§4.2 供应链环境下的生产计划概述 ................................ 33

§4.2.1 传统供应链计划存在的问题 ..............................33

§4.2.2 供应链环境下的生产计划的特点 ..........................34

§4.3 供应链生产、分销集成决策问题的描述和假设 ................... 34

§4.3.1 问题的描述 ............................................34

§4.3.2 问题的假设 ............................................35

§4.4 求解问题的模型 ............................................. 35

§4.4.1 生产、分销一体化决策模型 ..............................35

§4.4.2 生产计划和配送计划独立决策模型 ........................37

§4.5 基于量子粒子群算法求解生产、分销集成计划问题 ............... 39

§4.5.1 编码方案 ..............................................39

§4.5.2 算法流程 ..............................................39

§4.6 仿真实验 ................................................... 42

§4.7 小结 ....................................................... 44

第五章基于量子粒子群算法求解生产、采购集成决策问题 ................ 45

§5.1 引言 ....................................................... 45

§5.2 问题描述及数学模型 ......................................... 45

§5.2.1 问题的描述 ............................................45

§5.2.2 问题的假设 ............................................45

§5.2.3 求解问题的模型 ........................................46

§5.3 基于量子粒子群算法求解生产、采购集成计划问题 ............... 48

§5.3.1 编码方案 ..............................................48

§5.3.2 算法流程 ..............................................50

§5.4 生产、采购分散决策模型 ..................................... 51

§5.5 仿真实验 ................................................... 51

§5.6 小结 ....................................................... 54

第六章结论与展望 ................................................... 54

参考文献 ............................................................ 57

第一章绪论

§1.1 课题的背景

随着科学技术的发展，21 世纪企业间的竞争空前激烈，“全球化制造”、

“世界工厂”、“经济一体化”等字眼不断冲击着传统的管理思想。企业的竞争

也随之出现了新的特点[1]: 产品品种数飞速膨胀，产品生命周期越来越短，对订

单的响应速度越来越快，客户对产品和服务的交付时间和质量期望越来越高。企

业无法凭借自身力量在激烈的竞争中取得优势，这使得他们不得不抛弃以前的单

打独斗的竞争思想，开始考虑企业内部业务流程重组或者是与上下游企业之间的

业务集成,与不同的企业为了共同的市场利益而结成战略联盟。有人预言：21 世

纪的市场竞争将从企业间的竞争上升到更高层次的“扩展企业”-供应链之间的

竞争。

按物流的流程看，企业的职能活动通常可以分成三个阶段：（1）原材料的

获取—采购；（2）将原材料制造成产品—生产（3）将产成品分销给零售商—分

销。这些不同的职能部门或者企业就组成了链式或网络的价值流形式，这就形成

了供应链(supply chain)。供应链管理就是以整个链的利益最大化为核心，统筹地

对链上的各个企业、各种职能活动进行的有效科学管理。而供应链管理的核心就

是供应链运作计划，它根据终端客户的需求，对有限的资源进行科学调配来优化

供应链的总体运行成本。

过去不同的职能在企业内部通常有不同部门进行管理决策，运用各种技术

和优化算法对本部门的决策过程进行优化，以期达到减少成本，提高效益的目

标。可以看出，这些决策都是建立在各自职能的基础之上，各自为政，这必然会

导致大量的库存作为缓冲，再加上需求放大效应和“牛鞭效应”的影响，过高的

库存毫无疑问的会导致成本的上升。同时，因为这三个阶段存在不同的资源约

束，并且存在着不同的利益目标。若企业单独考虑三个阶段的优化，即使每个阶

段都以各自利益最大化制定计划，整体利益不一定最大化，甚至是在牺牲整体利

益的基础上。

随着研究的深入，相关学者包括企业界已经认识到如果对供应链各个阶段加

以继承和协调，进行集成化决策，将会明显降低整个供应链的运营费用，降低产

品成本，缩短交付时间，大大提高客户服务水平，从而增强企业的竞争力。供应

链集成计划问题成为近年来供应链领域的一个研究热点[2]。

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摘要随着全球化竞争的加剧和客户要求的不断提高，传统的生产管理方式使企业无法应对激烈竞争的挑战。供应链及供应链管理的思想打破了“大而全”“小而全”的思维模式，企业开始考虑重新设计业务流程，集中自己的优势资源，与别的企业进行强强联合。由此，企业间的竞争上升到更高层次的“扩展企业”—供应链之间的竞争。研究表明，对传统职能的有效集成能够降低整个供应链的成本。供应链与物流优化相关的问题大多是NP难题,很多精确算法由于难以在较短的时间内找到最优解，缺乏实际的应用意义，新的优化算法如遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法、免疫算法、神经网络理论等为解决这类复杂问题提供了新的手段和思路。许多专家学者将群智能算法用于...

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