Алгоритм и математическая модель формирования устойчивых цепочек поставок древесного сырья из регионов России: сравнение и анализ

Процесс формирования устойчивых цепочек поставок сырья является актуальной задачей управления современными промышленными предприятиями. Для ее решения сегодня успешно применяются нелинейные стохастические модели, позволяющие находить оптимальные и эффективные решения этой задачи. Ограниченность существующих универсальных моделей предопределила необходимость разработки авторского метода нахождения эффективного решения проблем класса Supply Chain Management, сформулированных как задачи стохастического смешанно-целочисленного нелинейного программирования. В качестве целевой функции авторской модели используется величина суммарных затрат на закупку сырья на товарно-сырьевой бирже на заданном горизонте планирования, а оптимизация проводится по бинарным переменным, характеризующим включенность той или иной заявки в план закупок. Часть параметров ограничений модели являются стохастическими и позволяют учитывать фактор неопределенности и риски процесса обеспечения производства необходимым сырьем. В разработанном эвристическом алгоритме на отдельных шагах используется метод ветвей и границ и генетический алгоритм. Апробация алгоритма и применение модели проведены на одном из крупных лесоперерабатывающих предприятий Приморского края. Сравнение эффективности работы предложенного алгоритма с отдельным применением генетического алгоритма или метода ветвей и границ проведено на четырех видах процессоров на трех горизонтах планирования в рамках рассматриваемой модели. Анализ результатов работы алгоритмов показал, что авторский алгоритм по сравнению с генетическим является более устойчивым с точки зрения неопределенности входных параметров в сравнении с методом ветвей и границ. Он позволяет успешно осуществлять поиск решения моделей со значительно большим количеством переменных. Показано, что алгоритм является универсальным для дальнейшей его модификации при решении более сложных задач этого же класса, содержащих значительно большее количество вероятностных параметров, описывающих другие неопределенности процесса поставок сырья. К перспективам будущих исследований можно отнести развитие предложенного алгоритма в направлении увеличения скорости сходимости, что позволит повысить его эффективность.