大型煤炭供应链多目标多阶段优化模型与应用

1、决策参考大型煤炭供应链多目标多阶段优化模型与应用朱金艳a,b，魏晓平a，彭红军a,b（中国矿业大学a.管理学院；b.徐海学院，江苏徐州221008）摘要：文章建立了一个大型煤炭供应链多目标动态优化模型，模型以大型煤炭供应链系统总利润最大化和客户满意度最大化为目标，对大型煤炭供应链各时间阶段的原煤生产、洗煤生产、各节点的库存和商品煤销售等问题进行动态决策。提出了用目标规划法求解该多目标决策模型的策略。最后，应用模型进行了实证分析,结果表明模型具有合理性和有效性.关键词：煤炭供应链；多目标动态优化；客户满意度；目标规划中图分类号：F206文献标识码：A文章编号：10026487（2010）0600

2、72-03因素，而灰分是最主要的指标，且统计分析得出，煤炭发热量0引言随着客户需求变化、信息技术发展和产业竞争加剧，供主要受灰分影响。(3)煤炭企业的供给受制于资源条件和运输条件等内外部不可控因素，不能无限制地增加，也就是说，煤炭企业不可能满足所有用户的所有需求，通过筛选客户以及对供给过程要素的优化，最大限度地满足用户对煤炭质量、数量等方面的要求。应链成为管理实践和学术研究的热点。在供应链决策研究方面，CohenMA提出了一个整数规划模型来描述供应链系1统的决策行为，探讨了多产品的供应链网络体系；AnnaN.2从供应链上各个成员企业的角度出发,分别对其作业过程进行分析、量化,给出平衡条件,综合

3、得到整个供应链网络的平衡模型；赵天智等3提出了基于拉格朗日松弛的协调思路，但其研究仅给出了思路框架；黄小原等4-5对供应链的设计和优化问题进行了系列的富有成效的研究。在对煤炭企业的相关研究中，张青6建立了煤炭企业生产优化模型；彭晨等7-8(4)煤炭需求具有动态性特征，随时间变化，特别是随着季节的变化出现较大幅度的波动的动态特征。1.2变量描述(1)下标与集合：i为矿井序号,i=1,2,I。j为选煤厂序号，j=1,2,J；l为商品煤序号，l=1,2,L；不妨令原煤序号为l=0。k为客户序号，k=1,2,K。t为时间段序号，则=1,2,T。若t表示月份，则T=12；若t表示季度，则T=4。(2)大

4、型煤炭企业内部供应链已知常数：XHi(%)为矿井i的原煤灰分；Ai(万吨)为矿井i单位时间段原煤生产能力。Hjl（%）为洗煤厂j生产的l种商品煤的灰分；Bj(万吨)为选煤厂分别研究了煤炭供应链的结构特征和工作流特征；陈建生等9研究了煤炭供应链的联盟。但是,现有文献对供应链决策研究往往仅从利润最大或成本最小的目标角度进行优化,对客户满意度目标考虑不足，并且缺乏对各时间阶段的动态决策研究。文献对煤炭企业的决策研究缺乏系统性，对煤炭供应链的研究还处在起步阶段。本文从大型煤炭供应链角度出发，建立同时考虑煤炭企业整体利润和客户满意度的多目标动态决策模型，对煤炭企业进行系统、动态决策，实现企业长期利润。j

5、单位时间段的洗配能力；Cj1(元/吨)为选煤厂j选洗单位原煤成本；YHj(%)为选煤厂j入洗原煤灰分；(万吨)为煤矿企业供应链单位时间段对外运输能力；Sij(元/吨)矿井i到选煤厂j单位重量运输成本；Ci0(元/吨)为矿井i生产单位原煤成本；Cl1(元/吨)为选煤厂j选洗单位原煤成本。Ci2(元/吨)为单位时间段内种商品煤单位库存成本。Vi(万吨)为年初矿井i的库存原煤量；Rjl(万吨)为年初洗煤厂j的库存种商品煤数11.1大型煤炭供应链多目标多阶段优化模型模型假设与相关说明量；Rjl为洗煤厂j的库存种商品煤的最大能力；Vj矿井i的库存原煤的最大能力。t(1)煤炭企业按照“以销定产”的原则，根

6、据年初的订单安排一年的生产和供给。(2)表征商品煤质量的指标主要有灰分、水分、发热量等基金项目：国家自然科学基金资助项目(90610032)(3)大型煤炭企业内部供应链客户需求输入变量：Ekl(万作者简介：朱金艳（1983-），女，硕士研究生，助教，研究方向：数量经济学。魏晓平（1953-），女，教授，博士生导师，研究方向：系统科学，数量经济学，资源经济与管理，以及项目管理领域。统计与决策2010年第6期（总第306期）决策参考吨)为时间段内客户k对l种商品煤需求量；Pkl(元/吨)为时间段t内客户k购买l种商品煤价格；Fkl（%）为客户k对l种商品煤灰分的要求标准。k为客户k的权重；k1，k

7、2分别为煤炭数量和质量对客户k的权重；kl为商品煤对客户k权重。ttXHjl/Zjkl为时间段内企业销售给客户k的原煤的灰分。jt1.4约束条件1.4.1能力约束原煤生产能力约束：XiAi洗煤厂洗选能力约束：XiAi库存能力约束:RjlRjl,ViVittttt(4)大型煤炭企业内部供应链决策变量：Xi(万吨)为时间段内矿井i原煤产量；Yi(万吨)为时间段t内选煤厂j入洗原煤量；Ljl(万吨)为矿洗煤厂j对种商品煤的产出量。AHkl(%)为企业销售给客户k的商品煤l的灰分，Xij(万吨)为时间段内矿井i运往选煤厂j的待洗原煤量。Qkl(万吨)为时间段t内企业销售给客户k的l种商品煤数量。Vi(

8、万吨)为时间段末矿井i的库存原煤量；Rjl(万吨)为时间段末洗煤厂j的库存种商品煤数量；Zjkl(万吨)为时间段内由洗煤厂j销售给客户k的商品煤的量；Zjk0(万吨)为时间段内由矿井i销售给客户k的原煤的量；Dkl(%)为时间段内煤炭企业对客户k的种商品煤的订单满足率。tttttttttt(3)(4)(5)1.4.2洗煤厂主要产品产出率回归公式洗煤厂主要洗选产品产量与入洗原煤灰分和其他洗选产品产量有负相关关系，可以通过洗煤厂历史洗煤数据，用多元线性回归法建立各洗煤厂洗损率模型，并分别利用t统计量和F统计量对模型变量显著性和模型整体的显著性进行检验。则：ttttttLjl=f(Yj,YYj，Lj

9、2，Lj3，LjL)1.4.3煤炭企业供应链系统物流平衡和约束条件各矿井原煤生产量平衡公式：（6）Xj+Vi=Xij+Zjkl+Vi，i=1,2,，I，t=1,2,，Tj=1ktt-1ttt（7）（8）t1.3目标函数TKLLLLL1.3.1煤炭企业供应链系统资金流净值系统利润U=QklPkl-XjCi0-YjCj1-XjSij-j=1j=1j=1tj=1j=1j=1j=1t111洗煤厂原煤入洗量平衡公式：Yj=tX,i=1,2,，J,j=1tijt洗煤厂如洗原煤灰分公式：YHj=Xi=1LtijXHj/Xij，i=j=1IR+RV+VC12jljl-C02ijj=1j=1j=1其中，LLtL

10、tt-1(1)1,2,，J，t=1,2,，T煤炭销售平衡公式：，T，t=1,2,，Tltt（9）XCj=1j=1jKL1i0t为原煤生产总成本；JI1YCj=1j=1jTJ1i0为煤kj=1Ztjkl=Rjl=Ljl+Rjt，j=1,2,，J，l=1,2,（10）ttt-1炭企业洗煤总成本；TJLXSj=1j=1j=1tklijij为煤炭供应链内部运输(5)运输能力约束：Zjkl+Zjk0,t=1,2,，Tjkl=1jk总成本；tt-1j=1j=1j=1LtQPkl为煤炭销售收入；j=1(Cj=1j=1TJL121.5多目标多阶段模型的建立以(1)式和(2)式为目标函数，以(3(12)式为约束

11、条件的多Rjl+RjlV+V-C02ij)为煤炭企业库存总成本。j=11.3.2客户满意度目标影响煤炭企业客户满意度的因素主要有商品煤数量订单满足率、企业供给客户的商品煤质量（灰分）等。建立煤炭企业客户满意度模型：ttt-1目标优化模型，即为大型煤炭供应链多目标多阶段优化决策模型。该模型具有多目标性、动态性、客户导向性和集成性等特点。2求解策略本文将该模型转化为目标规划模型求解，一般目标规划AHkl-Fklu=(k(k1klt+k2kl()klt=1kl=1l=1EkltTLQklL(2)是将多个目标函数写成一个由偏差变量构成的函数求最小值，按多个目标的重要性，确定优先等级，顺序求最小值，按决

12、策者的意愿，事先给定所要达到的目标值，设d-为未达到目标值的差值，称为负偏差变量，d+为超过目标值的差值，称为正偏差变量，d-0，d+0当期望结果不超过目标值时，目标函数求正偏差变量最小；当期望结果不低于目标值时，目标函数求负偏差变量最小；当期望结果恰好等于目标值时，目标函数求正负偏差变量之和最小。（1）设d1,d2为煤炭企业利润相对偏差,企业利润目标U*,统计与决策2010年第6期（总第306期）-式中1-AHkl-Fkl/Fkl为时间段t内客户k对供给的商品煤质量（灰分）的满足度；Qkl/Ekl为时间段内对客户k的商品煤l的需求数量的订单满足率，用以度量客户k对供给的商品煤数量的满足度。A

13、Hkl=tttZjtjkl-Hjl/Zjkl,(l=1,2,，L)为企jtt业时间段t内销售给客户k的商品煤l的灰分；AHk0=Zjtjkl73决策参考则煤炭企业整体利润对目标的相对偏差要尽可能小:t3.2某矿务集团各选煤厂产出的回归模型由于该集团各矿井自建洗煤厂，用以洗选本矿井生产的mind1T-=1kQ=1l=1JLKTtklPkl-XiYiCj1-XijSijt=1j=1i=1ttt-1Lt-1TttJItR+RV+V-C02jljl-C02ltj=1l=1i=1-+原煤，故洗煤厂入洗原煤的灰分和产出商品没的灰分基本稳（13）-+定，灰分对洗选产品产出量的影响不显著。3.3表。某矿务集团

14、内部供应链优化及情景分析该矿务集团有4个主要客户，各客户按季度需求情况见对该集团算例模型中客户满意度目标中各权数进行赋+d1-d1=1（2）设d2,d2为煤炭企业综合客户满意度的数量偏差,则大型煤炭企业供应链的综合客户满意度与1的偏差要尽可能小:t表2某矿务集团各选煤厂产出回归模型和参数检验值洗煤产出的回归模型i(j)-mind2Tt（14）-+AHkl-Fklklt+k2kl()+d2-d2=1(k(k1lkl=1k=1l=1EklLQkltL目标规划的目标函数中包含了多个目标，决策者对于具有相同重要性的目标可以合并为一个目标，如果同一目标中还想分出先后次序，可以赋予不同的权系数，按系数大小

15、再排序。令煤炭企业对利润和客户满意度的权重分别为1,2，得大型煤炭供应链目标优化决策模型：目标函数为min=1d1+2d2-123456789表3L21=0.612Y2-0.763L24L31=0.524Y3-0.737L34R20.9800.940RL51=0.524Y5-0.965L540.990L62=0.872Y6-0.923L640.99955L72=0.834Y7-0.950L740.9986L82=0.835Y8-0.951L840.9974L92=0.558Y9-0.774L940.992L102=0.648Y10-0.769L1040.982L112=0.8Y11-0.980

16、L1140.9930.9800.9310.9870.999100.99840.99720.9910.9800.9892D.W.1.421.401.692.371.682.562.571.782.16F475.6104.3446.02216.96699.54101.71269.2565.21127.3某矿务集团客户需求情况季度原煤l=0冶炼精煤l=1其他精煤l=2混煤l=311111111k(15)1Ek0204020400000000018301830Pk0420450420450-440480440480Fk330303030-30303030Ek100006156155155150000P

17、k1-620660620660650690650690-Fk1-8.58.58.58.58.58.58.58.5-Ek200000000615615412412Pk2-650700650700680720680720Fk2-1010101010101010Ek38158156186180000415415Pk3500520500520520530520530-530545530545Fk31717171717171717-17171717式（3）（14）为目标优化决策模型的约束条件。3实证分析2某矿务集团下属11个矿井，其中9个矿井建有洗煤厂，设该矿务集团商品煤煤种序号：0原煤，1冶炼精煤，2

18、其他类炼焦精煤，3洗混煤。在这里，考虑煤炭需求随季度的变化情况，则t为季度序号，t=1,2,3,4。3.1某矿务集团内部已知参数某矿务集团内部矿井的生产参数和年初库存情况如表41；原煤和初洗煤的库存成本（万元/万吨）分别25，35，35，30。另外,各矿井原煤库存能力为10万吨,各洗煤厂冶炼精美库存能力为5万吨,其它精煤库存能力为5万吨,混煤库存能力为8万吨。表1徐矿集团各矿井已知参数表41234123412341234某矿务集团供应链系统多目标销售决策（单位：万吨）季度原煤l=0冶炼精煤l=1其他精煤l=2混煤l=3kQk0灰分订单满Qk1灰分订单满Qk2灰分单满足Qk3灰分订单满足率(%)

19、(%)足率(%)-8.68.78.68.78.88.88.8-100100100100100441000-615614.54040(%)订率(%)-8158(%)足率(%)17.117.317.1100100100i(j)1234567891011AiCi0BjCj1XHiHj1-33.1-2535.38.5-30.1-3820.68.83030.1-Hj2-Hj3-ViRj1-22-2-Rj2-220222Rj3-33-3333333432185304-1103459665308-56298301831616118307181662895014829390333693087393354444

20、4444444123412341234123420402040-1830183031.132.231.232.1-35.735.435.635.2100100100100-100100100100-61561556.650-14.3-16.1-9.5-14-15.82253101102232.47.02323.9-11.215.81736.6-11.616.21831.5-2830.8-3222-1318.51419.6-10.415.7合计1111-475-1517.3100-617.7100-3.7517.720.8-617.6100-0-010.2100-11100-10.4100-10

21、.550.9-11.4100417.7100-00-011.2100417.7100-00-0统计与决策2010年第6期（总第306期）决策参考县域特色产业选择的指标体系构建唐志强1，王丁宏2（河西学院经济管理系，甘肃张掖734000）摘要：文章在借鉴现有特色产业选择研究成果和有关经济理论的基础上，提出特色产业选择标准，构建特色产业选择指标体系，建立县域特色产业选择模型，基于区位熵分析视角对甘肃省肃南裕固族自治县的特色产业作了初步的选择，应用主成分分析法进一步进行复选。通过实证分析，为县域特色产业培育和发展提供了依据。关键词：县域；特色产业；选择评价指标；实证分析中图分类号：F127文献标识码

22、：A文章编号：10026487（2010）060075-03特有的或与其他区域相比占优势的、反映该区域要素禀赋特11.1县域特色产业选择指标体系构建原则特色产业的选择是一项复杂的系统工程，需要遵循一定点、已经或逐步在市场竞争中表现出优势的产业。研究特色产业，目的就是通过对某区域的各产业的综合评价，选择适合该区域发展的、能形成区域竞争优势、具有竞争力和发展前景的特色产业。制定的评价标准，要在最接近特色产业的内涵的观点下，找出真正具有竞争优势和潜力的特色产业。的原则进行综合评判。（1）动态性原则。特色产业是一定区域基金项目：甘肃省教育厅2009年研究生导师项目“甘肃民族地区公共产品供给问题研究”的

23、阶段性研究成果作者简介：唐志强（1972-），男，甘肃古浪人，副教授，硕士，研究方向：区域经济。王丁宏（1966-），男，甘肃平凉人，教授，硕士，研究方向：产业经济。值：各商品煤重要度分别为：1=0.3,2=0.3,3=0.25,0=0.15。由企业确定利润和客户满意的权重分别为1=0.6,2=0.4。客户的重要度分别为:1=0.4，2=0.3,3=0.2,4=0.1.商品煤数量和质量对各客户对权重分别为：k1=0.65，k2=0.35(k=1,2,，5)。根据建立的不考虑客户满意度的企业利润最大化的单目标规划模型,解得利润目标万元。同时以企业利润最大化和客户满意度最大化为目标,建该矿务集团供应链系统的动态优化模型。用LINGO软件求解模型，得该矿务集团供应链系统年度各季度生产决策优化结果如表4。得到徐州矿务集团供应链系统年度各季度的销售决策如表5。由于没有考虑客户满意度因素，所以在此决策中，没有供给各客户商品煤质量的决策。依此决策，企业全年可获得利润84894.6万元。参考文献：有科学性。1CohenM.A.,LeeH.L.St