(s, Q)存貨控制缺貨後補模式之多目標最佳化分析

Abstract

存貨管理對於企業來說是極為重要的工作，其目的是如何運用最少的成本維持高度的服務水準，降低缺貨的可能性以滿足顧客對產品的需求。如何在這些衝突目標間做出權衡取捨，便是多目標存貨控制所面臨的一大挑戰。本研究將Agrell(1995)提出的缺貨後補下三目標(s， Q)存貨控制模式的情況下，運用加入區域搜尋與群集機制的混合式多目標微粒群最佳化來求解不同模式的存貨控制問題，並將結果與傳統存貨控制求解方式及強健柏拉圖進化式演算法比較，發現混合式多目標微粒群最佳化的非凌越解在三項績效衡量指標上明顯的勝過強健柏拉圖進化式演算法，並與傳統存貨控制的求解法不相土下，但傳統的方式一次只能求取一組解，而混合式微粒群演算法基於多點並行的搜尋方式，可以一次求解多組非凌越解並提供多種決策的選擇，同特此演算法要調整的參數較少。