[发明专利]基于多蚁群系统的多目标供应链配置方法

说明书

本发明公开了一种基于多蚁群系统的多目标供应链配置方法，包括：将用于存放帕累托解的集合PS和存放帕累托前沿的集合PF置为空集合；对多目标供应链配置问题中的数据进行预处理，并初始化信息素τ₀；设置集合newPS₀和newPS₁分别用于存放当前迭代中两个蚁群系统新生成的帕累托解，并把这两个集合置空；按照节点优先级顺序，针对每个解，贪心的计算启发式信息η并构造解x_c,k，局部更新信息素τ，并更新集合PS和PF；检查解x_c,k是否是帕累托解；针对每个蚁群，判断是否未构造完popsize个个体；判断两个蚁群是否已未构造完成；全局更新信息素τ；采用局部搜索策略改进PS中的解；判断程序终止条件是否满足。

技术领域

本发明涉及多目标供应链配置和智能算法技术领域，尤其涉及一种基于多蚁群系统的多目标供应链配置方法。

背景技术

供应链网络是将从产品原料供应、生产、运输、销售等阶段组织起来，并根据客户需求进行统筹从而为各个阶段分配任务的管理结构。由于优化设计对供应链绩效的影响，供应链配置问题引起了组合优化方向研究者和供应链管理实践者的关注。据统计，通常情况下，优化后的设计可使成本降低50％到60％，并可使服务时间降低25％到75％。此外，供应链配置为供应链运营提供了从战略层面到运营层面的基本结构，该问题已成为企业的竞争优势和资本投入的重要研究领域。

供应链的建模可分为三个不同的阶段：供应、制造和运输。根据产品的物料清单，每个阶段都包括多个供应链成员(节点)，一个节点可以连接到其他的一个或多个节点，其中组件或原材料供应阶段由供应商节点表示，子装配和最终装配阶段由制造商节点表示。运输阶段包含客户对产品的需求信息。连接运输阶段的制造阶段代表制造商的最终装配节点。假设每个节点都可以由至少一个选项执行，供应商节点的多个选项分别代表能够供应组件的不同供应商。制造商节点可以有一个或多个工厂或生产线选项，在这些工厂或生产线中可以组装一个组件。运输节点的不同选择代表不同的运输方式，例如货车运输和飞机运输。节点的不同选项具有不同的时间成本和费用成本。

供应链配置问题是为每个节点做出选择，使得产品售价和产品交货时间最小。根据产品售价和产品交货时间来选择，决策者可以获得多种解决方案。每个解决方案包括供应组件的方式(供应商节点的选择)，组装产品的方式(组装节点的选择)，并将最终产品如何交付给客户(运输节点的选择)。为了给每一个节点做出选择，决策者必须考虑到选项不同时间和费用之间的权衡。

运筹学方法和进化计算是求解供应链配置问题的最常用的解决方法。LuisA.Moncayo–Martínez等人分别在2014年的《Journal of Manufacturing Systems》和2016年的《Experiment Systems with Applications》杂志上采用蚁群优化算法和智能水滴算法求解该问题。但是，这两种算法需要借助规模较大的种群进化，从而消耗较多的时间求解问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于多蚁群系统的多目标供应链配置方法。本发明将蚁群系统运用到多种群多目标框架中，并通过该方法来解决多目标供应链配置问题。

本发明的目的能够通过以下技术方案实现：

一种基于多蚁群系统的多目标供应链配置方法，包括步骤：

(1)将用于存放帕累托解的集合PS和存放帕累托前沿的集合PF置为空集合；

(2)对多目标供应链配置问题中的数据进行预处理，包括根据供应链网络结构获得各个节点的优先级；针对每个节点，筛选出具有竞争性的选项，按选项的时间成本进行排序，并获得选项的性价比排名ceRank；对于每个节点，记录和该节点具有相同子节点且优先级排在其前面的节点，并保存在集合SameLevel中；初始化信息素τ₀；