随着全球化的发展,企业竞争的加剧,供应链上各节点企业各自为政,分而治之的库存管理方法,不仅导致节点企业库存成本增加,同时,也造成供应链整体效率低下,对市场需求反应缓慢,孤立的库存决策方式已不适合现代竞争的需要。供应链的概念提出以后,在全球制造和全球经济一体化浪潮的推动下,人们对供应链的认识逐步加深,认识到库存成本控制对顾客服务水平、供应链系统成本及整条供应链的性能有重大影响,同时对供应链节点企业间的合作也日益重视,供应商库存管理、联合库存管理、协同规划、预测与补给、多级库存管理等思想不断发展,以求在各节点企业间实现更好的协调和合作,实现整个供应链运行的高效合理。 针对供应链库存问题,研究者从库存成本角度,使用供应商库存管理、联合库存管理、多级库存管理等多种方法,针对不同的需求分布、不同的提前期情况进行了优化研究,并得出了具有理论和现实指导意义的结论。供应链成本是各节点成本的累计,包括订货成本、缺货成本、库存成本,较好的反映了供应链的静态特性。用供应链成本来测量供应链的传统数学解析方法,对顾客需求进行了连续化假设,从成本等静态角度看,该假设对系统的简化是可行的,且易于建模求解。但供应链客户端实际上是由独立的顾客需求激发的离散事件系统,该假设弱化了供应链离散事件系统的特征,不能反映供应链能否及时响应顾客需求,供应链节点等待状态、节点等待时间、供应链响应时间等从时间角度反映供应链的效率的动态属性。 本文在相关研究的基础上,初步定义了供应链节点等待状态、节点等待时间、供应链响应时间,运用遗传算法和系统仿真的方法,融合成本和时间,综合考虑了供应链的成本特性和时间特性,把供应链运行成本和供应链响应时间作为优化目标,对库存问题进行多目标优化,力求在供应链的成本和顾客需求响应之间做出平衡,实现供应链综合效率的最大化。针对供应链离散事件系统的特点及系统仿真方法对该类型系统良好的描述特性,使用matlab软件构建了一个多级供应链仿真模型,模拟供应链的到货、入库、满足下级订货、库存检查和订货事件,根据输入的各节点订货策略、终端顾客需求和相关成本参数,仿真并计算供应链的成本效率和时间效率。在分析比较单纯形法、模式搜索算法、模拟退火算法和遗传算法的基础上,借助遗传算法能避免一般搜索算法陷于局部最优,进行全局随机优化搜索的能力,对于待寻优函数无可微、连续、显式表达等限制的特性和具有较强的自适应与学习功能的优点,运用遗传算法对各节点的订货策略参数进行优化,作为仿真模型的输入,并将仿真系统输出的供应链成本和时间指标,作为评价该策略是否优良的依据。最后对根据模型构建的一个4级22个节点的多级库存系统进行优化,并将之与单独优化成本的系统进行比较,结果表明,进行多目标优化时,无论是供应链成本还是供应链响应时间,均得到了改善。