一种用于确定容量可变环境下的选址与服务关系模型的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于确定容量可变环境下闭环供应链网络的选址与服务关系方案的方法，所述方法包括：对所述闭环供应链网络内多个节点之间的层级关系进行解析，以确定闭环供应链网络的至少两个网络层级；确定每个网络层级内每项活动的成本因素；根据闭环供应链网络中每个网络层级中每项活动的成本因素，确定闭环供应链网络的配送中心在正向供应链和逆向供应链中的服务关系；基于闭环供应链网络的配送中心在正向供应链和逆向供应链中的服务关系确定使所述闭环供应链网络的总成本达到最小值的选址与服务关系方案；将原始选址与服务关系模型转化为等价的二阶锥混合整数规划模型，根据所述二阶锥混合整数规划模型求解出具体的选址与服务关系模型。

【技术实现步骤摘要】
一种用于确定容量可变环境下的选址与服务关系模型的方法及系统
本专利技术涉及供应链网络路径设计
，并且更具体地，涉及一种用于确定容量可变环境下闭环供应链网络的选址与服务关系模型的方法及系统。
技术介绍
随着生活水平的提高，顾客期望的受服务水平也在不断提高。在产品交货时间方面，顾客对新产品的需求也越来越迫切。因此，许多公司开始提供给顾客一些有着高质量且外表上像全新产品的再制造产品。许多知名企业，如惠普、施乐和柯达，在设计和运营它们的供应链时同时考虑了正向与逆向供应链。这些企业也将它们的产品再制造过程纳入其常规生产线和业务。闭环供应链网络(CLSC)优化设计已经吸引了学术界和工业界的极大关注。传统的供应链管理指的是产品高效生产并且从供应商通过一个或多个配送中心运输到需求地点的产品运输决策)。与此相反，一个闭环供应链网络是包含了产品设计、制造、销售和回收的所有必要组件。因此，一个CLSC网络设计应该同时考虑正向和逆向供应链问题。CLSC网络的设计既包括长期决策又包含短期决策；前者决定某备选地是否应该建立一个配送中心及其对应的容量，而后者则决定了顾客订单在不同分配中心的分配策略。在过去的20年里，CLSC网络设计和运营管理吸引了学术界和工业界的广泛关注。然而，随着互联网技术的快速发展，网上购物的日益流行使CLSC管理的重要性提高到了一个非常急迫的水平。阿里巴巴集团在中国的零售平台宣布，在2017年11月11日通过支付宝结算的总商品交易额达253亿美元；与2016年相比，这一总额增长了39％。然而，根据非官方统计，其退货率为62.9％。因此，一个设计良好的CLSC网络对如阿里巴巴和亚马逊等在内的线上销售公司来说越来越重要。因此，需要一种技术，以实现用于确定容量可变环境下闭环供应链网络的选址与服务关系的技术。
技术实现思路
本专利技术技术方案提供了一种用于确定可变环境下闭环供应链网络的路径方案的方法及系统，以解决如何确定可变环境下闭环供应链网络的路径方案的问题。为了解决上述问题，本专利技术提供了一种用于确定容量可变环境下闭环供应链网络的选址与服务关系模型的方法，所述方法包括：对所述闭环供应链网络内多个节点之间的层级关系进行解析，以确定所述闭环供应链网络的至少两个网络层级；确定所述闭环供应链网络的至少两个网络层级中每个网络层级内每项活动的成本因素；根据所述闭环供应链网络中每个网络层级内每项活动的成本因素，确定闭环供应链网络的配送中心在正向供应链和逆向供应链中的服务关系；基于所述闭环供应链网络的配送中心在正向供应链和逆向供应链中的服务关系确定使所述闭环供应链网络的总成本达到最小值的选址与服务关系模型；将原始选址与服务关系模型转化为等价的二阶锥混合整数规划模型，根据所述二阶锥混合整数规划模型求解出具体的选址与服务关系模型。优选地，所述闭环供应链网络的层级，包括：确定包含供应商、配送中心和零售商在内的闭环供应链网络的三层网络结构。优选地，建立非线性混合整数规划模型来确定所述总成本达到最小值的选址与服务关系模型。优选地，所述根据所述闭环供应链网络中配送中心层级和零售商层级中各项活动的成本因素，确定所述闭环供应链网络的配送中心在正向供应链与逆向供应链间的服务关系，包括：所述闭环供应链网络的配送中心的成本因素包括：固定建设成本和容量扩张成本之和；所述正向供应链成本因素包括：产品运输成本、工作库存成本和安全库存成本之和；所述逆向供应链成本因素包括：产品运输成本、工作库存成本和退回产品的价值损失之和。优选地，基于所述闭环供应链网络的配送中心、正向供应链和逆向供应链中每个成本因素确定使所述闭环供应链网络的总成本达到最小值的配送中心选址与服务关系模型，包括：总成本最小化的选址与服务关系优化模型为：Minimize其中，R为零售商的集合，r＝1，2，...，|R|；D为备选配送中心的集合，d＝1，2，...，|D|；S为所有情景的集合，s＝1，2，...，|S|；在备选配送中心d处建设一个正向/逆向配送中心的一年固定建设成本；为0或1变量，当备选配送中心d被选为建设正向配送中心时为1，否则为0；为0或1变量，当备选配送中心d被选为建设逆向配送中心时为1，否则为0；分别为在配送中心d的正向和逆向库存容量的单位扩建成本；为配送中心d的正向库存容量扩建量；为配送中心d的逆向库存容量扩建量；为建设综合配送中心d的成本节约值；为0或1变量，当备选配送中心d被选为建设综合配送中心时为1，否则为0；t在正向/逆向供应链的运输成本的加权系数；N为一年的天数；brd单位运输成本在配送中心d与零售商r间正向/逆向运输；dsr在情景s下零售商r对于新产品的每天需求量；为0或1变量，当备选配送中心d在情景s下服务零售商r的新产品订单时为1，否则为0；h为每一个配送中心存储单位数量产品的单位库存持有成本；i为在正向/逆向供应链的库存成本的加权系数；Zα为标准正态离差，如P(Z≤Zα)＝α；ld为配送中心d的产品提前期；为在情景s下的正向配送中心d总年度工作库存成本；为在情景s下的配送中心d的新产品需求总量；为在情景s下的配送中心d的新产品运输量；rsr为在情景s下零售商r对于退回产品的每天退货量；为0或1变量，当备选配送中心d在情景s下服务零售商r的退回产品订单时为1，否则为0；为在情景s下的逆向配送中心d总年度工作库存成本；为在情景s下的配送中心d的退回产品需求总量；为在情景s下的配送中心d的退回产品运输量；Ps为情景s发生的概率；v为退回产品的价值损失值的加权系数；表示在逆向供应链中备选配送中心d在情景s下对应全部零售商的服务关系；为在逆向供应链中备选配送中心d在情景s下与零售商1的服务关系。优选地，所述二阶锥混合整数规划模型为：Minimizexsd，ysd，zsd分别为辅助变量；分别为单位运输成本在配送中心d与供应商间运输新或退回产品；分别为配送中心d的正向、逆向容量的允许扩建量；分别为配送中心d内处理一个新产品、退回产品的固定成本；分别为在供应商与配送中心d运输新产品、退回产品的固定运输成本；分别为配送中心d的基本正向、逆向库存容量；m为退回产品的每天边际时间价值；f为退回产品的初始价格；k为单位数量的退回产品的每天运输成本。优选地，所述闭环供应链网络包括新产品流和退回产品流。优选地，增加多拟阵不等式和拓展的覆盖切割不等式对所述二阶锥混合整数规划模型进行求解。优选地，利用禁忌搜索算法对所述二阶锥混合整数规划模型进行求解。优选地，建立所述禁忌搜索算法的停止规则，所述停止规则包括：禁忌搜索迭代总次数达到最大迭代次数；所述二阶锥混合整数规划模型目标值方差小于预先设定的阈值。基于本专利技术的另一方面，提供一种用于确定容量可变环境下闭环供应链网络的选址与服务关系模型的系统，所述系统包括：解析单元，用于对所述闭环供应链网络内多个节点之间的层级关系进行解析，以确定所述闭环供应链网络的至少两个网络层级；确定单元，用于确定所述闭环供应链网络的至少两个网络层级中每个网络层级内每项活动的成本因素；成本单元，用于根据所述闭环供应链网络中每个网络层级内每项活动的成本因素，确定所述配送中心在正向供应链和逆向供应链中的服务关系；第一结果单元，用于基于所述闭环供应链网络的配送中心在正向本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于确定容量可变环境下闭环供应链网络的选址与服务关系模型的方法，所述方法包括：对所述闭环供应链网络内多个节点之间的层级关系进行解析，以确定所述闭环供应链网络的至少两个网络层级；确定所述闭环供应链网络的至少两个网络层级中每个网络层级内每项活动的成本因素；根据所述闭环供应链网络中每个网络层级内每项活动的成本因素，确定所述闭环供应链网络的配送中心在正向供应链和逆向供应链中的服务关系；基于所述闭环供应链网络的配送中心在正向供应链和逆向供应链中的服务关系确定使所述闭环供应链网络的总成本达到最小值的选址与服务关系模型；将原始选址与服务关系模型转化为等价的二阶锥混合整数规划模型，根据所述二阶锥混合整数规划模型求解出具体的选址与服务关系模型。

【技术特征摘要】
1.一种用于确定容量可变环境下闭环供应链网络的选址与服务关系模型的方法，所述方法包括：对所述闭环供应链网络内多个节点之间的层级关系进行解析，以确定所述闭环供应链网络的至少两个网络层级；确定所述闭环供应链网络的至少两个网络层级中每个网络层级内每项活动的成本因素；根据所述闭环供应链网络中每个网络层级内每项活动的成本因素，确定所述闭环供应链网络的配送中心在正向供应链和逆向供应链中的服务关系；基于所述闭环供应链网络的配送中心在正向供应链和逆向供应链中的服务关系确定使所述闭环供应链网络的总成本达到最小值的选址与服务关系模型；将原始选址与服务关系模型转化为等价的二阶锥混合整数规划模型，根据所述二阶锥混合整数规划模型求解出具体的选址与服务关系模型。2.根据权利要求1所述的方法，所述闭环供应链网络的层级，包括：确定包含供应商、配送中心和零售商在内的闭环供应链网络的三层网络结构。3.根据权利要求1所述的方法，建立非线性混合整数规划模型来确定所述总成本达到最小值的选址与服务关系模型。4.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述闭环供应链网络中配送中心层级和零售商层级中各项活动的成本因素，确定所述闭环供应链网络的配送中心在正向供应链与逆向供应链间的服务关系，包括：所述闭环供应链网络的配送中心的成本因素包括：固定建设成本和容量扩张成本之和；所述正向供应链成本因素包括：产品运输成本、工作库存成本和安全库存成本之和；所述逆向供应链成本因素包括：产品运输成本、工作库存成本和退回产品的价值损失之和。5.根据权利要求1所述的方法，基于所述闭环供应链网络的配送中心、正向供应链和逆向供应链中每个成本因素确定使所述闭环供应链网络的总成本达到最小值的配送中心选址与服务关系模型，包括：总成本最小化的选址与服务关系优化模型为：Minimize其中，R为零售商的集合,r＝1,2,…,|R|；D为备选配送中心的集合,d＝1,2,…,|D|；S为所有情景的集合,s＝1,2,…,|S|；在备选配送中心d处建设一个正向/逆向配送中心的一年固定建设成本；为0或1变量，当备选配送中心d被选为建设正向配送中心时为1，否则为0；为0或1变量,当备选配送中心d被选为建设逆向配送中心时为1，否则为0；分别为在配送中心d的正向和逆向库存容量的单位扩建成本；为配送中心d的正向库存容量扩建量；为配送中心d的逆向库存容量扩建量；为建设综合配送中心d的成本节约值；为0或1变量，当备选配送中心d被选为建设综合配送中心时为1，否则为0；t在正向/逆向供应链的运输成本的加权系数；n为一年的天数；brd单位运输成本在配送中心d与零售商r间正向/逆向运输；dsr在情景s下零售商r对于新产品的每天需求量；为0或1变量,当备选配送中心d在情景s下服务零售商r的新产品订单时为1，否则为0；h为每一个配送中心存储单位数量产品的单位库存持有成本；i为在正向/逆向供应链的库存成本的加权系数；Za为标准正态离差，如P(Z≤Za)＝α；ld为配送中心d的产品提前期；为在情景s下的正向配送中心d总年度工作库存成本；为在情景s下的配送中心d的新产品需求总量；为在情景s下的配送中心d的新产品运输量；rsr为在情景s下零售商r对于退回产品的每天退货量；为0或1变量,当备选配送中心d在情景s下服务零售商r的退回产品订单时为1，否则为0；为在情景s下的逆向配送中心d总年度工作库存成本；为在情景s下的配送中心d的退回产品需求总量；为在情景s下的配送中心d的退回产品运输量；Ps为情景s发生的概率；v为退回产品的价值损失值的加权系数；表示在逆向供应链中备选配送中心d在情景s下对应全部零售商的服务关系；为在逆向供应链中备选配送中心d在情景s下与零售商1的服务关系。6.根据权利要求5所述的方法，所述二阶锥混合整数规划模型为：Minimizexsd,ysd,zsd分别为辅助变量；分别为单位运输成本在配送中心d与供应商间运输新或退回产品；分别为配送中心d的正向、逆向容量的允许扩建量；分别为配送中心d内处理一个新产品、退回产品的固定成本；分别为在供应商与配送中心d运输新产品、退回产品的固定运输成本；分别为配送中心d的基本正向、逆向库存容量；m为退回产品的每天边际时间价值；f为退回产品的初始价格；k为单位数量的退回产品的每天运输成本。7.根据权利要求1所述的方法，所述闭环供应链网络包括新产品流和退回产品流。8.根据权利要求1所述的方法，增加多拟阵不等式和拓展的覆盖切割不等式对所述二阶锥混合整数规划模型进行求解。9.根据权利要求1所述的方法，利用禁忌搜索算法对所述二阶锥混合整数规划模型进行求解。10.根据权利要求9所述的方法，建立所述禁忌搜索算法的停止规则，所述停止规则包括：禁忌搜索迭代总次数达到最大迭代次数；所述二阶锥混合整数规划模型目标值方差小于预先设定的阈值。11.一种用于确定容量可变环境下闭环供应链网络的选址与服务关系模型的系统，所述系统包括：解析单元，...

【专利技术属性】
技术研发人员：镇璐，吴一炜，王帅安，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：上海,31