[发明专利]基于遗传算法单目标规划模型的供应商与转运商选择方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法单目标规划模型的供应商与转运商选择方法，其特征在于：所述的方法步骤如下：

S1：接收各个供应商的历史交易数据进行预处理，并对预处理后的数据进行评分，选出前L名供应商；

S2：构建单目标规划模型，将前L名供应商作为单目标规划模型的变量，然后使用遗传算法求得最优解；

S3：根据最优解得到未来W周内每一周企业的生产量以及每一周内参与供应商的供应量，从而确定最优的供应商选择方案。

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法单目标规划模型的供应商与转运商选择方法，其特征在于：所述的预处理具体如下：

S101：根据历史交易数据分析出得出各个指标，对每个指标进行量化；

S102：采用熵权法对各个指标进行权重分配，确定权重；

S103：使用TOPSIS评价模型对每一个供应商进行评分，选出前L名供应商；

其中，所述的指标包括供定完成系数、供货稳定系数、供应材料等级、生产能力；对指标进行量化采用包括平均值、加权和求比例、AHP分析几种中的一种。

3.根据权利要求2所述的基于遗传算法单目标规划模型的供应商与转运商选择方法，其特征在于：所述的熵权法包括步骤如下：

D1：对各个指标进行数据标准化处理；

D2：根据比重求得各个指标的熵值和信息熵冗余度；

D3：根据步骤D2得到的信息熵冗余度求得各个指标对应的权值。

4.根据权利要求3所述的基于遗传算法单目标规划模型的供应商与转运商选择方法，其特征在于：所述的TOPSIS评价模型包括步骤如下：

F1：将指标数据正向化和矩阵标准化；

F2：根据熵权法求的权值计算最大值与最小值的距离；

F3：将求得的距离数值进行归一化，得到评分的总得分。

5.根据权利要求4所述的基于遗传算法单目标规划模型的供应商与转运商选择方法，其特征在于：求得所有供应商的得分系数后，经过由大到小的排序，选出前L名供应商，或者选出得分系数大于预设的得分阈值的L名供应商。

6.根据权利要求5所述的基于遗传算法单目标规划模型的供应商与转运商选择方法，其特征在于：构建单目标规划模型具体如下：先确定约束条件，然后以最低生产成本作为目标函数，从而构建单目标规划模型，然后使用遗传算法求目标函数的最优解。

7.根据权利要求6所述的基于遗传算法单目标规划模型的供应商与转运商选择方法，其特征在于：根据选举的n个供应商分别供应材料不同，最低生产成本的目标函数Z(x)定义为如下：

约束条件：

式中，m表示n中含有的材料A供应商的数量，p表示n中含有的材料B供应商的数量，q表示n中含有的材料C供应商的数量；(op)_imax表示第i个商家对应的最大生产量；x_i代表A类供应商中的第i个供应商的供货量、x_j代表B类供应商中的第j个供应商的供货量、x_k代表C类供应商中的第k个供应商的供货量、y、a表示每消耗A类材料一立方米需要的价格、b表示每消耗B类材料一立方米需要的价格、c表示每消耗C类材料一立方米需要的价格。

8.根据权利要求7所述的基于遗传算法单目标规划模型的供应商与转运商选择方法，其特征在于：使用遗传算法求目标函数的最优解，具体如下：对于高维单目标规划问题求解，采用遗传算法直接以目标函数值作为搜索信息，不断迭代寻找最优个体。

9.根据权利要求1～8任一项所述的基于遗传算法单目标规划模型的供应商与转运商选择方法，其特征在于：在步骤S3之后，还包括步骤S4，具体如下：根据基于已有的N家转运商在过去Y年中每一周中每一个转运商的损耗率，采用时间序列分析法预测未来W周中每一周这N家转运商的损耗率；然后根据未来预测出的损耗率大小，选择出损耗率最小的Q家转运商，从而确定未来W周每一周的最佳转运方案。

10.根据权利要求9所述的基于遗传算法单目标规划模型的供应商与转运商选择方法，其特征在于：在采用时间序列分析法预测未来W周中每一周这N家转运商的损耗率之前，先使用邻近点的线性趋势法补全缺失值，然后再用时间序列分析求出未来W周中每一周这N家转运商的损耗率。