供应链系统常用模型分类探究.doc

供应链系统常用模型分类探究摘 要 供应链系统研究涉及到诸多学科中的理论和模 型作为它的理论基础和建模基础，有效地运用这些理论和模 型是进行供应链研究的关键本文从决策变量的类型、求解 算法以及建模方法三个方面对常用供应链模型作了比较全 面的总结，阐述了其相应的应用，并提出了供应链建模的趋 势关键词 供应链管理 模型 仿真 运筹学供应链管理系统采用了多种学科交叉的研究方法，包括 管理学、数学、信息论、经济学、仿生学等多个学科中的理 论和模型作为它的理论基础和建模基础，这些理论和模型对 供应链运作中的战略决策、作业计划、优化排程等问题提供 了有效的理论和模型支持供应链管理的模型能够模拟和计算许多复杂的问题，同 时各种模型也在不断的完善和更新运筹学中的约束理论和 数学规划方法最早被用到了供应链决策问题中，在需求预测 和库存控制方面取得了一定的成果，随着计算机和信息技术 的飞速发展，许多更为复杂的模型被建立起来，包括有排队 论模型、网络规划法、仿真模型、人工智能方法等，这些模 型从不同方面反映了供应链的重要特征，为供应链管理提供 了科学的解决方案下面将从不同的角度尝试对供应链模型 进行分类，从而对其有一个深入而全面的了解。

1按决策变量的类型分类从决策变量的类型看，供应链模型可以分为确定性分析 模型和随机性分析模型：1.1确定性模型确定性模型的决策变量(例如供给、需求等变量)假定 是已知的、确定的W订liams早在1981年介绍了七种确定 性分析方法，用以为装配型供应链的生产配送操作制定计 划，目标是确定成本最低的生产方式或产品配送计划，以满 足用户对最终产品的需求1.2随机性模型随机性模型的决策变量为不确定的、非线性的，通常以 随机函数来表示例如Lee等人(1993)建立了 一个随机的、 采用周期盘点最大订货水平策略的库存模型，以确定供应链 中的过程定位在目前主要使用的供应链模型中以随机性分析模型为 主，因为现实供应链中的需求、生产一配送时间、顾客服务 时间等决策变量都是随机变量数据，随机性分析模型更符合 现实状况2按求解算法划分从求解算法来看，供应链模型可以分为传统方法、构造 型启发式方法、严谨启发式方法等2. 1传统方法包括线性规划、动态规划、整形规划等传统的优化方法 传统方法随着问题的规模增大，解空间呈指数倍增长，使问 题难于求解，因此结合优化的搜索策略降低搜索空间，才是 该类方法出路所在2. 2启发式方法启发式方法是近年来解决复杂优化问题备受关注的一 类方法。

该类方法以寻找全局最优解为目标，一般具有严密 的理论依据这些方法有遗传算法模拟退火算法、禁忌算法3按建模方法划分从建模方法来看，供应链模型主要有经济学模型、运筹 学模型、仿真模型等，其中运筹学模型包括排队论模型、混 合整数规划模型、网络流模型等，仿真模型包括面向流程的 仿真模型、基于系统动力学的仿真模型和基于Agent的仿真 模型等3. 1经济学模型经济学模型指采用经济学的经典理论建立的供应链管 理模型例如Christy等（1994）建立了一个博弈模型，用 以分析供应链中供应商与采购商的关系模型用关系矩阵区 分不同特性的流程和产品，通过该矩阵可以获得采购商和供 应商的相关风险，作者还进一步建立了双方的博弈关系，并 给出了相应的解释3. 2运筹学模型运筹学模型是指采用线性规划、排队论、动态规划等运 筹学的方法对供应链进行优化3. 2. 1混合整数规划模型混合整数规划模型可以表示许多供应链的决策问题，其 目标函数一般是生产、销售或者配送成本最小或利润最大， 用整数变量表示对供应链中资源、运作方式等的选择，用连 续变量表示资源的价值等，用供应链的物流平衡关系等作为 约束3. 2. 2排队论模型排队论可以研究生产企业在稳定的环境下，如何安排各 个设备的加工任务以及资源配置情况。

Kanmarkar等人 （1983）利用M/G/1排队系统研究生产批量和生产准备时间 的关系3. 2. 3网络流模型网络流模型可以很方便的表示各种供应链活动的先后 次序如，Hodder等（1982）利用网络模型研究全球供应链 中成员的选择问题Verter等（1992）对网络流模型在设施 规划和布局方面的应用进行了回顾和总结3.3仿真模型随着计算机技术的飞速发展，釆用计算机仿真技术研究 供应链系统成为未来的主要方向计算机仿真可以反应出供 应链系统的复杂性、动态性和随机性仿真模型主要有面向 流程仿真、系统动力学仿真和基于Agent的仿真模型等3. 3. 1面向流程的仿真模型面向流程的仿真模型通过对企业和供应链的流程进行 模拟仿真，找出瓶颈，从而对流程进行优化重组目前常用 的基于流程的仿真建模方法有ARIS体系、CIMOSA体系、SCOR 模型和Petri网方法等3. 3.2系统动力学仿真模型系统动力学用于物流和供应链系统最早是Forrester在 其著作Industry Dynamics中提出的，他建立了三阶段的 物流系统仿真模型，采用系统动力学对供应链的“牛鞭效 应”进行了研究，其后国内外学者运用系统动力学对供应链 系统进行了各类仿真建模。

3. 3. 3基于Agent的仿真模型Agent的概念源自于分布式人工智能，作为一种研究复 杂问题的方法，采用分散、自主和智能化的管理理念，能够 体现了各个相互作用的局部个体间的利益特性，有助于解决 一些数学模型无法反映的复杂性问题由于供应链系统与基 于agent之间存在许多的相似之处,越来越多的学者认为MAS 是支持供应链管理与运作的一种有效的理论与方法供应链是一个典型的复杂、自适应和动态的系统，具有 模糊性、不确定性、非线性、动态性等特点因而采用传统 的算法和建模方法难以体现出供应链系统的特性而采用启 发式算法、随机性模型，计算机仿真更适合描述其复杂性、 不确定性和动态性，是供应链系统研究的方向参考文献：[1] 陈兵兵著.SCM供应链管理•北京：电子工业出版， 2004.[2] Williams , J. F. Heuristic techniquesfor simultaneous scheduling of Production and distribution in multi — echelon structures :Theory and empirical comparisons. ManagementScienee, 1981, 27 (3)： 336-352.[3] Mihalis, G・ Miehalis, L. A multi一agentbasedframeworkforsupplychainriskmanagement・ JournalofpurchasingandSupplyChainManagement,2011,17 (1)：23-31.。