ABSTRACT

In this paper, we propose a collaborative model for the supplier selection for the purchasing activity in the supply chain. The problem addresses a set of firms that try to look for a cost saving configuration to optimise their ordering plans, given a set of suppliers with quantity discounts options. Possible collaborations between firms, modelled as a coalition formation, can be beneficial in the sense that the gathering of their orders generates a cost minimisation regarding the stand-alone situation. We propose the mathematical formulation of firms’ collaborative ordering modelled as a cost-dependent assignment problem. The collaborative scenario is viewed as a two independent steps: the first step is based on game-theoretic approach to model possible coalitions of firms and to generate stable coalition structures according to the core concept. Once coalitions are formed, the second step consists mainly on the genetic algorithm is trigged to assign coalitions to shared suppliers. The assignment problem is solved using a specifically designed hybrid genetic algorithm. Experiments, driven on a large test-bed, highlight the effectiveness of the collaboration in handling the ordering activity within the supply chain and the usefulness of hybrid genetic algorithm in solving such supplier selection problems. We show that in all cases the collaborative scenario is more profitable regarding the stand-alone position. The obtained results show that the hybrid genetic algorithm is able to generate good quality solutions in a reasonable run time regarding Cplex results.

摘要

在本文中，我们提出了供应链中采购活动的供应商选择协作模型。给定一组具有数量折扣选项的供应商，该问题解决了一组试图寻找成本节约配置以优化其订购计划的公司。公司之间可能的合作，以联盟形式为模型，可能是有益的，因为收集他们的订单会产生关于独立情况的成本最小化。我们提出了公司协作订购的数学公式，它被建模为一个与成本相关的分配问题。协作场景被视为两个独立的步骤：第一步是基于博弈论方法对可能的公司联盟进行建模，并根据核心概念生成稳定的联盟结构。一旦形成联盟，第二步主要包括触发遗传算法将联盟分配给共享供应商。分配问题是使用专门设计的混合遗传算法解决的。在大型试验台上进行的实验突出了协作在处理供应链中的订购活动方面的有效性以及混合遗传算法在解决此类供应商选择问题中的有用性。我们表明，在所有情况下，协作方案在独立位置方面都更有利可图。获得的结果表明，混合遗传算法能够在合理的运行时间内针对 Cplex 结果生成高质量的解决方案。第二步主要在于触发遗传算法将联盟分配给共享供应商。分配问题是使用专门设计的混合遗传算法解决的。在大型试验台上进行的实验突出了协作在处理供应链中的订购活动方面的有效性以及混合遗传算法在解决此类供应商选择问题中的有用性。我们表明，在所有情况下，协作方案在独立位置方面都更有利可图。获得的结果表明，混合遗传算法能够在合理的运行时间内针对 Cplex 结果生成高质量的解决方案。第二步主要在于触发遗传算法将联盟分配给共享供应商。分配问题是使用专门设计的混合遗传算法解决的。在大型试验台上进行的实验突出了协作在处理供应链中的订购活动方面的有效性以及混合遗传算法在解决此类供应商选择问题中的有用性。我们表明，在所有情况下，协作方案在独立位置方面都更有利可图。获得的结果表明，混合遗传算法能够在合理的运行时间内针对 Cplex 结果生成高质量的解决方案。强调协作在处理供应链中订购活动的有效性以及混合遗传算法在解决此类供应商选择问题中的有用性。我们表明，在所有情况下，协作方案在独立位置方面都更有利可图。获得的结果表明，混合遗传算法能够在合理的运行时间内针对 Cplex 结果生成高质量的解决方案。强调协作在处理供应链中订购活动的有效性以及混合遗传算法在解决此类供应商选择问题中的有用性。我们表明，在所有情况下，协作方案在独立位置方面都更有利可图。获得的结果表明，混合遗传算法能够在合理的运行时间内针对 Cplex 结果生成高质量的解决方案。