ОПТИМИЗАТОР ПРОИЗВОДСТВА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ЦЕПОЧКАМИ ПОСТАВОК

1. Способ оптимизации цепочки поставок, содержащий этапы, на которых:
a) генерируют оптимизированное решение относительно производства для цепочки поставок с использованием методики оптимизации, основанной на генетическом алгоритме, для оптимизации совокупности начальных решений, и
b) генерируют оптимизированное решение относительно распределения для оптимизированного решения относительно производства с использованием методики оптимизации, основанной на принципе «муравейника».
2. Способ по п.1, в котором операция генерации оптимизированного решения относительно производства для цепочки поставок содержит этапы, на которых:
a) считывают входные данные, причем эти входные данные описывают задачу для цепочки поставок, подлежащей оптимизации;
b) генерируют совокупность решений, при этом каждое решение из этой совокупности определяет допустимое решение задачи для цепочки поставок, подлежащей оптимизации;
c) производят оценку каждого решения из упомянутой совокупности и выполняют сортировку решений из упомянутой совокупности согласно оценке; и
d) выполняют методику оптимизации упомянутой совокупности, основанный на генетическом алгоритме, до тех пор, пока не будет выполнено условие завершения, определенное входными данными.
3. Способ по п.2, в котором операция выполнения методики оптимизации, основанной на генетическом алгоритме, содержит этапы, на которых:
a) видоизменяют, по меньшей мере, один аспект, по меньшей мере, одного из решений, входящих в состав совокупности;
b) производят оценку функционирования видоизмененного решения;
c) добавляют видоизмененное решение в совокупность; и
d) из совокупности удаляют то решение, которое имеет наихудшую оценку относительно других решений из этой совокупности.
4. Способ по п.3, в котором операция видоизменения, по меньшей мере, одного аспекта, по меньшей мере, одного решения из совокупности содержит этапы, на которых:
a) производят выбор способа видоизменения решения;
b) производят выбор, по меньшей мере, одного решения из совокупности для его видоизменения; и
c) видоизменяют упомянутое, по меньшей мере, одно решение согласно выбранной методике видоизменения решения.
5. Способ по п.3, в котором в методике видоизменения решения выполняют видоизменение, по меньшей мере, одного аспекта, по меньшей мере, одного решения по случайному закону.
6. Способ по п.3, в котором в методике видоизменения решения выполняют видоизменение, по меньшей мере, одного решения согласно эвристическому правилу.
7. Способ по п.3, в котором в методике видоизменения решения выполняют скрещивание двух или большего количества решений для генерации видоизмененного решения.
8. Способ по п.3, в котором этап видоизменения, по меньшей мере, одного аспекта, по меньшей мере, одного из решений, входящих в состав совокупности, содержит этапы, на которых:
производят выбор одного или большего количества решений на вероятностной основе, при этом вероятность выбора решения с более высокой оценкой для его видоизменения является более высокой, чем вероятность выбора решения с более низкой оценкой.
9. Способ по п.1, в котором каждое решение относительно производства определяет, по меньшей мере, объем производства для каждого производственного предприятия на каждый день периода оптимизации.
10. Способ по п.1, в котором совокупность начальных решений содержит первую группу решений и вторую группу решений, причем генерация первой группы решений осуществлена согласно эвристическим правилам, а генерация второй группы решений осуществлена по случайному закону.
11. Способ по п.1, в котором этап генерирования оптимизированного решения относительно распределения для оптимизированного решения относительно производства с использованием методики оптимизации, основанной на принципе «муравейника», содержит этапы, на которых:
a) устанавливают начальное значение вектора весовых коэффициентов производственного предприятия для каждого производственного предприятия в цепочке поставок;
b) устанавливают начальное значение вектора установки для каждого места доставки в цепочке поставок; и
c) генерируют решение относительно распределения на основании набора весовых коэффициентов, определенных компонентами векторов весовых коэффициентов производственных предприятий и векторов установок, при этом решение относительно распределения описывает один или большее количество маршрутов доставки из производственного предприятия, по меньшей мере, в одно место доставки.
12. Способ по п.11, в котором компоненты вектора весовых коэффициентов производственного предприятия указывают предпочтения для поставок из производственного предприятия, представленного вектором весовых коэффициентов производственного предприятия, в установку, представленную компонентой вектора.
13. Способ по п.11, в котором компоненты вектора установки указывают предпочтения для последующей доставки из установки, представленной вектором установки, в установку, представленную компонентой вектора.
14. Машиночитаемый носитель информации, содержащий программу, которая при ее выполнении осуществляет этапы по оптимизации цепочки поставок, которые содержат следующие этапы, на которых:
a) генерируют оптимизированное решение относительно производства для цепочки поставок с использованием методики оптимизации, основанной на генетическом алгоритме, для оптимизации совокупности начальных решений, и
b) генерируют оптимизированное решение относительно распределения для оптимизированного решения относительно производства с использованием методики оптимизации, основанной на принципе «муравейника».
15. Машиночитаемый носитель информации по п.14, в котором этап генерирования оптимизированного решения относительно производства для цепочки поставок содержит этапы, на которых:
a) считывают входные данные, причем эти входные данные описывают задачу для цепочки поставок, подлежащей оптимизации;
b) генерируют совокупность решений, при этом каждое решение из этой совокупности определяет допустимое решение задачи для цепочки поставок, подлежащей оптимизации;
c) производят оценку каждого решения из упомянутой совокупности и выполняют сортировку решений из упомянутой совокупности согласно оценке; и
d) выполняют методику оптимизации упомянутой совокупности, основанную на генетическом алгоритме, до тех пор, пока не будет выполнено условие завершения, определенное входными данными.
16. Машиночитаемый носитель информации по п.15, в котором этап выполнения способа оптимизации, основанного на генетическом алгоритме, содержит этапы, на которых:
a) видоизменяют, по меньшей мере, один аспект, по меньшей мере, одного из решений, входящих в состав совокупности;
b) производят оценку функционирования видоизмененного решения;
c) добавляют видоизмененное решение в совокупность; и
d) из совокупности удаляют то решение, которое имеет наихудшую оценку относительно других решений из этой совокупности.
17. Машиночитаемый носитель информации по п.16, в котором операция видоизменения, по меньшей мере, одного аспекта, по меньшей мере, одного решения из совокупности, содержит этапы, на которых:
a) производят выбор способа видоизменения решения;
b) производят выбор, по меньшей мере, одного решения из совокупности для его видоизменения; и
c) видоизменяют упомянутое, по меньшей мере, одно решение согласно выбранному способу видоизменения решения.
18. Машиночитаемый носитель информации по п.16, в котором в способе видоизменения решения выполняют видоизменение, по меньшей мере, одного аспекта, по меньшей мере, одного решения по случайному закону.
19. Машиночитаемый носитель информации по п.16, в котором в способе видоизменения решения выполняют видоизменение, по меньшей мере, одного решения согласно эвристическому правилу.
20. Машиночитаемый носитель информации по п.16, в котором в методике видоизменения решения выполняют скрещивание двух или большего количества решений для генерации видоизмененного решения.
21. Машиночитаемый носитель информации по п.16, в котором этап видоизменения, по меньшей мере, одного аспекта, по меньшей мере, одного из решений, входящих в состав совокупности, содержит этап, на котором:
производят выбор одного или большего количества решений на вероятностной основе, при этом вероятность выбора решения с более высокой оценкой для его видоизменения является более высокой, чем вероятность выбора решения с более низкой оценкой.
22. Машиночитаемый носитель информации по п.14, в котором каждое решение относительно производства определяет, по меньшей мере, объем производства для каждого производственного предприятия на каждый день периода оптимизации.
23. Машиночитаемый носитель информации по п.14, в котором совокупность начальных решений содержит первую группу решений и вторую группу решений, причем генерация первой группы решений осуществлена согласно эвристическим правилам, а генерация второй группы решений осуществлена по случайному закону.
24. Машиночитаемый носитель информации по п.14, в котором этап генерирования оптимизированного решения относительно распределения для оптимизированного решения относительно производства с использованием методики оптимизации, основанной на принципе «муравейника», содержит этапы, на которых:
a) устанавливают начальное значение вектора весовых коэффициентов производственного предприятия для каждого производственного предприятия в цепочке поставок;
b) устанавливают начальное значение вектора установки для каждого места доставки в цепочке поставок; и
c) генерируют решение относительно распределения на основании набора весовых коэффициентов, определенных компонентами векторов весовых коэффициентов производственных предприятий и векторов установок, при этом решение относительно распределения описывает один или большее количество маршрутов доставки из производственного предприятия, по меньшей мере, в одно место доставки.
25. Машиночитаемый носитель информации по п.24, в котором компоненты вектора весовых коэффициентов производственного предприятия указывают предпочтения для поставок из производственного предприятия, представленного вектором весовых коэффициентов производственного предприятия, в установку, представленную компонентой вектора.
26. Машиночитаемый носитель информации по п.24, в котором компоненты вектора установки указывают предпочтения для последующей доставки из установки, представленной вектором установки, в установку, представленную компонентой вектора.
27. Вычислительное устройство, используемое для оптимизации операций в цепочке поставок, которое содержит:
a) процессор;
b) оптимизатор производства, сконфигурированный таким образом, что при его выполнении процессором он осуществляет генерацию оптимизированного решения относительно производства для цепочки поставок с использованием методики оптимизации, основанной на генетическом алгоритме, для оптимизации совокупности начальных решений; и
c) оптимизатор распределения, сконфигурированный таким образом, что при его выполнении процессором он осуществляет генерацию оптимизированного решения относительно распределения для оптимизированного решения относительно производства с использованием методики оптимизации, основанной на принципе «муравейника».
28. Вычислительное устройство по п.27, в котором оптимизатор производства сконфигурирован для генерирования оптимизированного решения относительно производства для цепочки поставок путем выполнения этапов, на которых:
a) считывают входные данные, причем эти входные данные описывают задачу для цепочки поставок, подлежащей оптимизации;
b) осуществляют генерацию совокупности решений, при этом каждое решение из этой совокупности определяет допустимое решение задачи для цепочки поставок, подлежащей оптимизации;
c) производят оценку каждого решения из упомянутой совокупности и выполняют сортировку решений из упомянутой совокупности согласно оценке; и
d) выполняют методику оптимизации упомянутой совокупности, основанную на генетическом алгоритме, до тех пор, пока не будет выполнено условие завершения, определенное входными данными.
29. Вычислительное устройство по п.28, в котором этап выполнения методики оптимизации, основанной на генетическом алгоритме, содержит этапы, на которых:
a) видоизменяют, по меньшей мере, один аспект, по меньшей мере, одного из решений, входящих в состав совокупности;
b) производят оценку функционирования видоизмененного решения;
c) добавляют видоизмененное решение в совокупность; и
d) из совокупности удаляют то решение, которое имеет наихудшую оценку относительно других решений из этой совокупности.
30. Вычислительное устройство по п.29, в котором этап видоизменения, по меньшей мере, одного аспекта, по меньшей мере, одного решения из совокупности, содержит этапы, на которых:
a) производят выбор способа видоизменения решения;
b) производят выбор, по меньшей мере, одного решения из совокупности для его видоизменения; и
c) видоизменяют упомянутое, по меньшей мере, одно решение согласно выбранному способу видоизменения решения.
31. Вычислительное устройство по п.29, в котором в способе видоизменения решения выполняют видоизменение, по меньшей мере, одного аспекта, по меньшей мере, одного решения по случайному закону.
32. Вычислительное устройство по п.29, в котором в методике видоизменения решения выполняют видоизменение, по меньшей мере, одного решения согласно эвристическому правилу.
33. Вычислительное устройство по п.29, в котором в методике видоизменения решения выполняют скрещивание двух или большего количества решений для генерации видоизмененного решения.
34. Вычислительное устройство по п.29, в котором этап видоизменения, по меньшей мере, одного аспекта, по меньшей мере, одного из решений, входящих в состав совокупности, содержит этап, на котором:
производят выбор одного или большего количества решений на вероятностной основе, при этом вероятность выбора решения с более высокой оценкой для его видоизменения является более высокой, чем вероятность выбора решения с более низкой оценкой.
35. Вычислительное устройство по п.27, в котором каждое решение относительно производства определяет, по меньшей мере, объем производства для каждого производственного предприятия на каждый день периода оптимизации.
36. Вычислительное устройство по п.27, в котором совокупность начальных решений содержит первую группу решений и вторую группу решений, причем генерация первой группы решений осуществлена согласно эвристическим правилам, а генерация второй группы решений осуществлена по случайному закону.
37. Вычислительное устройство по п.27, в котором оптимизатор распределения сконфигурирован таким образом, что осуществляет генерацию оптимизированного решения относительно распределения для оптимизированного решения относительно производства, путем выполнения этапов, на которых:
a) устанавливают начальное значение вектора весовых коэффициентов производственного предприятия для каждого производственного предприятия в цепочке поставок;
b) устанавливают начальное значение вектора установки для каждого места доставки в цепочке поставок; и
c) генерируют решение относительно распределения на основании набора весовых коэффициентов, определенных компонентами векторов весовых коэффициентов производственных предприятий и векторов установок, при этом решение относительно распределения описывает один или большее количество маршрутов доставки из производственного предприятия, по меньшей мере, в одно место доставки.
38. Вычислительное устройство по п.37, в котором компоненты вектора весовых коэффициентов производственного предприятия указывают предпочтения для поставок из производственного предприятия, представленного вектором весовых коэффициентов производственного предприятия, в установку, представленную компонентой вектора.
39. Вычислительное устройство по п.37, в котором компоненты вектора установки указывают предпочтения для последующей доставки из установки, представленной вектором установки, в установку, представленную компонентой вектора.