多目的実数値遺伝的アルゴリズムによる不確実性下の供給計画の最適化

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タイトル別名
  • タモクテキ ジッスウチ イデンテキ アルゴリズム ニ ヨル フカクジツセイ カ ノ キョウキュウ ケイカク ノ サイテキカ
  • Multi-objective Real-coded Genetic Algorithm Approach for Supply Planning Under Uncertainty
  • 情報システムの社会や企業への適用

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抄録

供給計画は需要予測に基づいて立案されるが，確実な予測は不可能であり，不確実性をともなう．したがって供給計画の立案では利益を最大化するとともに，予測と現実の差異が経営に及ぼす影響，すなわちリスクを最小化する必要がある．従来から用いられてきた安全在庫に基づく供給計画立案法は機会損失に主眼をおいたものであった．本論文で提案する供給計画手法は，供給計画の不確実性をモンテカルロシミュレーションにより数値化し，遺伝的アルゴリズムによって利益，リスク，機会損失，計画期間末在庫などのうち，注目した指標についてパレート最適な解を求める．数値実験により，提案する手法が従来手法よりも優れた供給計画を立案することを確認した．

Supply is planned to meet the future forecast. However, uncertainty is involeved in the supply plan since it is difficult to forecast the future demand accurately. The impact to business caused by the gap between the forecast and actual demand is called risk. Thus, supply planning methods which can maximize profit and minimize risk simultaneously is desired. The conventional method based on safety stock or buffer stock has been widely used, whose main purpose is to prevent the occurrance of opportunity loss. In order to simulate the uncertainty and evaluate the profit and risk, we introduced Monte Carlo simulation. According to the fitness calculated by the simulation, a genetic algorithm optimizes the profit, risk, opportunity loss, and final inventory quantity of supply planning problems. The approach was tested on the supply planning data and has achieved a remarkable result.

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