Thiết kế tối ưu chuỗi cung ứng sử dụng kỹ thuật mô phỏng và kỹ thuật tối ưu hóa áp dụng cho chuỗi cung ứng nông sản các tỉnh nam bộ việt nam

Nhiệm vụ:  Phân tích và đánh giá tình hình hiện tại của Nông sản xuất khẩu Việt Nam  Tìm hiểu về lý thuyết thiết kế chuỗi cung ứng SCM, tối ưu hóa tích hợp mô phỏng cho bài toán đa mụ

Đại Học Quốc Gia Tp HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-

NGUYỄN QUANG TUẤN

THIẾT KẾ TỐI ƯU CHUỖI CUNG ỨNG

SỬ DỤNG KỸ THUẬT MÔ PHỎNG

VÀ KỸ THUẬT TỐI ƯU HÓA

ÁP DỤNG CHO CHUỖI CUNG ỨNG NÔNG SẢN

CÁC TỈNH NAM BỘ VIỆT NAM

Chuyên ngành: Kỹ Thuật Hệ Thống Công Nghiệp

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP.HỒ CHÍ MINH, tháng 07 năm 2010

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

Cán bộ hướng dẫn khoa học:

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Cán bộ chấm nhận xét 1:

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Cán bộ chấm nhận xét 2:

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại Học Bách Khoa, ĐHQG Tp.HCM ngày tháng năm

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: 1

2

3

4

5

Xác nhận của Chủ Tịch Hội Đồng đánh giá LV và Bộ môn quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

ĐẠI HỌC QUÔC GIA TP.HCM

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

1 Đầu đề luận án

Thiết kế tối ưu chuỗi cung ứng Sử dụng kỹ thuật mô phỏng và kỹ thuật tối ưu hóa Áp

dụng cho chuỗi cung ứng nông sản các tỉnh Nam bộ Việt Nam

2 Nhiệm vụ:

 Phân tích và đánh giá tình hình hiện tại của Nông sản xuất khẩu Việt Nam

 Tìm hiểu về lý thuyết thiết kế chuỗi cung ứng SCM, tối ưu hóa tích hợp mô phỏng cho bài toán đa mục tiêu

 Thiết kế SCM tối ưu đa mục tiêu với phương pháp Quy hoạch tuyến tính (MIP-Mixed integer programming)

 Thiết kế phần mềm hỗ trợ việc tìm lời giải tối ưu và kết hợp mô phỏng kiểm chứng lời giải

 Thiết kế chuỗi cung ứng tối ưu cho nông sản xuất khẩu các tỉnh Nam bộ

 Kết luận và kiến nghị

Nội dung và đề cương Luận văn thạc sĩ đã được Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua

LỜI CẢM ƠN

Em xin chân thành cảm ơn PGS.Ts Hồ Thanh Phong, người Thầy đã tận tình hướng

dẫn và giúp đỡ cho em trong quá trình thực hiện luận văn Cảm ơn Thầy vì những

kiến thức và kinh nghiệm quí giá mà em đã tiếp thu trong thời gian học tại trường

Đại học Bách Khoa

Em xin cảm ơn các thầy cô bộ môn Kỹ thuật hệ thống công nghiệp vì quá trình

giảng dạy không mệt mỏi và cung cấp cho em những kiến thức quí báu để hoàn

thành luận văn này

Con xin gởi lời cảm ơn đến Ba, mẹ và các em, gia đình chính là động lực giúp con

có được sự tập trung và sức khỏe trong quá trình thực hiện luận văn này

Cuối cùng, em xin gởi lời cảm ơn đến công ty ICS, đã tạo điều kiện hết sức thuận

lợi về thời gian cho em thực hiện luận văn này

Học viên thực hiện Nguyễn Quang Tuấn

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Với sự phát triển ngày càng mạnh mẽ của máy tính , mô phỏng trở thành một công

cụ hỗ trợ rất mạnh trong việc giải quyết các bài toán, đặc biệt là các bài toán tối ƣu hóa đa mục tiêu Luận văn này nghiên cứu về mô hình bài toán đa mục tiêu tối ƣu hóa tích hợp mô phỏng

Thiết kế chuỗi cung ứng với 1 hệ thống tích hợp nhiều nhà cung cấp, nhà máy, phân phối … bao gồm cả việc xác định về vị trí đặt nhà máy, nhà kho, chính sách

sản xuất, năng lực sản xuất và các kênh phân phối liên quan Với 3 mục tiêu : cực

đại lợi nhuận, cực đại độ hữu dụng và cực đại mức phục vụ khách hàng, vấn đề

thiết kế một chuỗi cung ứng là một bài toán phức tạp, đặc biệt trong điều kiện biến

đổi ngẫu nhiên của các dữ liệu đầu vào

Để giải quyết bài toán thiết kế này, luận văn thực hiện việc nghiên cứu và xây dựng

mô hình chuỗi cung ứng tối ƣu dựa trên lý thuyết quy hoạch tuyến tính hỗn hợp và

mô phỏng kiểm chứng mô hình

Mô hình quy hoạch tuyến tính đƣợc thiết kế dựa trên ngôn ngữ Visual Basic và phần mềm Lindo, mô hình mô phỏng đƣợc lập trình ứng dụng trên nền phần mềm

mô phỏng mạnh nhất hiện nay-Arena Áp dụng mô hình cho chuỗi cung ứng hàng nông sản tại Nam bộ nói chung và café xuất khẩu nói riêng nhằm thiết lập mô hình chuỗi cung ứng với mục tiêu cực đại lợi nhuận, cực đại mức phục vụ khách hàng (customer service level) và cực đại độ hữu dụng của các nhà máy, kho chứa, trung tâm phân phối

Key word

 Thiết kế chuỗi cung ứng (Supply chain Configuration Design)

 Mô phỏng tối ƣu (Simulation optimization)

 Quy hoạch tuyến tính hỗn hợp (Mixed integer programming)

 Bài toán tối ƣu đa mục tiêu (Multiobjective optimization problem)

DANH MỤC VIẾT TẮT

GA Genetic algorthm – Giải thuật di truyền

SCM Supply chain management – Quản lý chuỗi cung ứng

MIP Mixed integer programming- Quy hoạch tuyến tính hỗn

hợp CSL Customer service level- Mức phục vụ khách hàng

DC Distribution center- Trung tâm phân phối

EOQ Economic order quantity – Lƣợng đặt hàng kinh tế JIT Just in time- Sản xuất đúng lúc

QHTT Quy hoạch tuyến tính

QHMT Quy hoạch mục tiêu

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 9

1.1 Đặt vấn đề 9

1.2 Mục tiêu 10

1.3 Nội dung 10

1.4 Giới hạn đề tài 11

1.5 Bố cục của luận văn 11

1.6 Lịch trình thực hiện 12

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN……… 13

2.1 Lý thuyết về thiết kế chuỗi cung ứng 13

2.1.1 Định nghĩa về chuỗi cung ứng: 13

2.1.2 Những nghiên cứu về chuỗi cung ứng 14

2.1.3 Tổng quan về bài toán thiết kế chuỗi cung ứng 20

2.2 Lý thuyết mô phỏng 23

2.3 Các nghiên cứu liên quan 25

2.3.1 Developing industrial strength simulation models using visual basic for applications (vba)- marvin s seppanen 25

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP LUẬN 27

3.1 Hệ thống tích hợp tối ưu hóa và mô phỏng 27

3.2 Bài toán tối ưu đa mục tiêu (Multiobjective optimization problem) 27

3.2.1 Khái quát về bài toán đa mục tiêu 27

3.2.2 Các phương pháp giải bài toán tối ưu đa mục tiêu 28

3.3 Lý thuyết về tối ưu hóa trong mô phỏng (simulation optimization) 29

CHƯƠNG 4 TÍCH HỢP TỐI ƯU VÀ MÔ PHỎNG CHO BÀI TOÁN THIẾT KẾ CHUỖI CUNG ỨNG VỚI GIẢI THUẬT QUY HOẠCH TUYẾN TÍNH 35

4.1 Thiết lập mô hình 35

4.1.1 Biến quyết định 35

4.1.2 Ràng buộc 36

4.1.3 Hàm mục tiêu của bài toán 38

4.2 Mô hình tổng quát 38

4.2.1 Quy hoạch thỏa hiệp (Compromise Programming) 40

4.3 Tích hợp tối ưu hóa và mô phỏng 42

4.3.1 Mô phỏng : 42

4.3.2 Cấu trúc phần mềm hỗ trợ 44

CHƯƠNG 5 THIẾT KẾ CHUỖI CUNG ỨNG NÔNG SẢN CÁC TỈNH NAM BỘ……… 48

5.1 Giới thiệu về ngành xuất khẩu nông sản Việt Nam trong những năm gần đây ……….48

5.1.1 Tổng quan 48

5.1.2 Một số nông sản xuất khẩu chủ lực của Việt Nam 49

5.2 Thu thập số liệu 51

5.2.1 Các lựa chọn và đánh giá nhà cung cấp, nhà kho, nhà máy 51

5.2.2 Chọn sản phẩm chính 51

5.2.3 Sơ đồ hoạt động của chuỗi cung ứng Café hiện tại 53

5.3 Tiêu chí chọn nhà cung cấp sản phẩm nông sản 53

5.3.1 Tiêu chí 1: Điều kiện tự nhiên phù hợp đối với cây công nghiệp Café 53 5.3.2 Tiêu chí 2: căn cứ vào số liệu sản lượng trồng trọt hiện có tại mỗi địa phương……… 54

5.3.3 Tiêu chí 3 : diện tích trồng trọt nông sản tại mỗi địa phương 54

5.3.4 Tổng hợp 55

5.4 Tiêu chí chọn khu vực khả thi đặt nhà kho 55

5.4.1 Tiêu chí 1 : giao thông thuận lợi 55

5.4.2 Tiêu chí 2 : điều kiện khí hậu phù hợp cho việc bảo quản nông sản 55

5.4.3 Tiêu chí 3 : giá đất tại mỗi địa phương 56

5.4.4 Tổng kết 56

5.5 Xác định vị trí đặt nhà máy chế biến nông sản 57

5.5.1 Tiêu chí 1: 57

5.5.2 Tiêu chí 2: 57

5.5.3 Danh sách các vị trí nhà máy tiềm năng 58

5.6 Xác định khách hàng chính 59

5.7 Các dữ liệu cần thu thập cho bài toán 60

5.7.1 Dự báo nhu cầu sản phẩm 60

5.7.2 Các loại chi phí cố định 62

5.7.3 Chi phí hoạt động của chuỗi cung ứng 63

5.8 Lời giải bài toán QHTT hỗn hợp 66

5.9 Mô phỏng 68

5.9.1 Ước lượng các thông số đầu vào 68

5.9.2 Tính lượng tồn kho an toàn (Safety stock) 69

5.9.3 Thực hiện mô phỏng 71

5.9.4 Kết quả mô phỏng 73

CHƯƠNG 6 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 75

6.1 Kết luận 75

6.2 Kiến nghị 75

CHƯƠNG 7 TÀI LIỆU THAM KHẢO 77

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1-1: Danh mục các công việc thực hiện trong luận văn 12

Bảng 2-1 Tổng hợp nghiên cứu về chuỗi cung ứng 19

Bảng 3-1: Bảng tổng hợp các phương pháp tối ưu hóa hiện nay 34

Bảng 5-1: Số liệu về giá trị xuất khẩu các sản phẩm nông sản năm 2009 và 2010 51

Bảng 5-2: Sản lượng Café tại các địa phương 54

Bảng 5-3: Diện tích trồng Café tại địa phương 54

Bảng 5-4: Danh sách các nhà cung cấp nông sản Café tiềm năng 55

Bảng 5-5 : Danh sách các nhà kho tiềm năng 56

Bảng 5-6: Danh sách vị trí nhà máy tiềm năng 58

Bảng 5-7: Danh sách khách hàng 59

Bảng 5-8 : Bảng Dự báo nhu cầu Café đến năm 2020 61

Bảng 5-9 : Ma trận khoảng cách giữa các địa phương 63

Bảng 5-10:Bảng thành phần của chi phí tồn trữ 64

Bảng 5- 11: Một số nghiên cứu về hệ số tồn trữ 65

Bảng 5-12 : Kết quả của mô hình QHTT hỗn hợp 66

Bảng 5-10 : Nhu cầu xuất khẩu nông sản thống kê theo tháng 68

Bảng 5-11: Thống kê nhu cầu café từ năm 1995 đến 2020 70

Bảng 5-12 : Bảng kết quả mô phỏng 73

DANH MỤC HÌNH

Hình 2-1: Quy trình hoạt động chuỗi cung ứng 14

Hình 2-2 : Mô hình 1 chuỗi cung ứng tiêu biểu 22

Hình 2-3: Các bước để thực hiện một bài toán mô phỏng 24

Hình 2-4: Mối tương tác giữa mô phỏng và các phần mềm khác 25

Hình 3-1: Phương pháp luận 27

Hình 3-2: Mô tả sự kết hợp giữa tối ưu hóa và mô phỏng 30

Hình 3-3 : Phương pháp tối ưu hóa mô phỏng 34

Hình 4-1 : Mô hình chuỗi cung ứng 35

Hình 4-2: Mô hình logic mô phỏng 42

Hình 4-3: Mô hình cấu trúc phần mềm 44

Hình 4-4 : Giao diện phần mềm tích hợp tối ưu hóa và mô phỏng 45

Hình 5- 1: Các bước thực hiện việc chọn lựa danh sách nhà cung cấp, nhà kho, nhà máy tiềm năng……… 51

Hình 5- 2: Biểu đồ Pareto giá trị xuất khẩu của các nông sản xuất khẩu trong năm 2009, 2010……….52

Hình 5-3: Quy trình hoạt động của chuỗi cung ứng nông sản Cafe 53

Hình 5-4 : Atlat địa hình miền Đông Nam Bộ 56

Hình 5-5: Atlat giao thông Việt Nam 57

Hình 5-6: Chuỗi cung ứng nông sản café 59

Hình 5-7 : Biểu đồ sản lượng café từ năm 1994 đến 2010 60

Hình 5-8 : Mô hình nhà máy chế biến café 62

Hình 5-10: Biểu đồ nhu cầu café trong mỗi tháng năm 2009, 2010 68

Hình 5-11 : Biểu đồ mô tả tồn kho an toàn 69

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1.1 Đặt vấn đề

Với xu hướng toàn cầu hóa như hiện nay, chuỗi cung ứng (SCM – Supply chain management) trở thành là 1 công cụ mạnh mẽ và không thể thiếu đối với mọi ngành sản xuất Một chuỗi cung ứng tốt sẽ có khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng cao nhất với chi phí vận hành thấp nhất và sẽ tạo lợi thế cạnh tranh rất lớn cho những doanh nghiệp tham gia trong chuỗi cung ứng Tuy nhiên việc thiết kế chuỗi cung ứng là 1 công việc cực kỳ khó khăn và phức tạp

Với vị thế là một trong những quốc gia đứng đầu thế giới về xuất khẩu nông sản, tuy nhiên hiện tại Việt Nam đang gặp phải nhiều khó khăn khi tham gia vào thị trường nông sản thế giới mà nguyên nhân chính là chưa có một chuỗi cung ứng được thiết kế và quản lý hiệu quản đối với sản phẩm nông sản Một số khó khăn:

 Việc thiếu hoạch định trong sản xuất tập trung theo vùng đối với mỗi loại nông sản, dẫn đến tình trạng sản xuất nhỏ lẻ, manh mún và không đảm bảo về chất lượng đồng nhất Điều này làm tăng chi phí quản lý cũng như chi phí vận chuyển hàng nông sản, dẫn đến việc làm tăng giá thành nông sản và giảm tính cạnh tranh trên thị trường quốc tế

 Các doanh nghiệp luôn bị động trước sự thay đổi liên tục và đột ngột của nhu cầu và giá thành nông sản trên thế giới dẫn đến việc liên tục bị thua lỗ trong kinh doanh, và ảnh hưởng đến cả nông dân trồng trọt nông sản

 Tình trạng bất hợp tác và cạnh tranh không lành mạnh giữa các doanh nghiệp trong nước khiến cho nông sản Việt Nam mất đi tính ưu điểm cạnh tranh vốn có trên thị trường thế giới

Chính vì những lý do và yêu cầu bức thiết trên, tôi chọn đề tài “ Thiết kế tối ưu chuỗi cung ứng sử dụng kỹ thuật mô phỏng và kỹ thuật tối ưu hóa Áp dụng cho chuỗi cung ứng nông sản các tỉnh Nam bộ Việt Nam” nhằm trả lời một số câu hỏi nghiên cứu sau :

 Có thể áp dụng quy hoạch tuyến tính trong việc tìm kiếm lời giải tối ưu cho bài toán đa mục tiêu

 Có thể sử dụng giải thuật quy hoạch tuyến cho bài toán đa mục tiêu và kết hợp

mô phỏng để tìm kiếm lời giải tối nhất cho bài toán thiết kế chuỗi cung ứng không?

 Có thể thiết kế và xây dựng một chuỗi cung ứng tối ưu cho ngành xuất khẩu nông sản tại Nam bộ Việt Nam? Với sự thay đổi liên tục của nhu cầu và giá thành nông sản, liệu lời giải trên có còn chính xác?

1.2 Mục tiêu

Thiết kế chuỗi cung ứng tối ưu đa mục tiêu đạt:

 Cực đại lợi nhuận (Profit)

 Cực đại mức độ thỏa mãn của khách hàng (Customer service level)

 Cực đại độ hữu dụng của các nhà máy, kho (Utilization)

Xây dựng phần mềm kết hợp giữa việc xác định quản lý chuỗi cung ứng tối ưu bằng giải thuật quy hoạch tuyến tính và mô phỏng mô hình quản lý chuỗi cung ứng tương ứng

Áp dụng và xây dựng mô hình chuỗi cung ứng tối ưu cho nông sản xuất khẩu các tỉnh Nam bộ

Thiết kế chuỗi cung ứng tối ưu với phương pháp Quy hoạch tuyến tính hỗn hợp (MIP-Mixed integer programming) với các mục tiêu: cực đại lợi nhuận, cực đại mức phục vụ khách hàng và cực đại độ hữu dụng

Thiết kế phần mềm hỗ trợ việc tìm lời giải tối ưu và kết hợp mô phỏng kiểm chứng lời giải

Thu thập số liệu về chuỗi cung ứng nông sản các tính Nam bộ và chạy phần mềm

hỗ trợ, tìm lời giải tối ưu

 Lập tiêu chí chọn lựa nhà cung cấp (Supplier), nhà kho lưu trữ (Storage facilities), nhà máy sản xuất (Production site) dựa vào điều kiện tự nhiên tại các tỉnh Nam bộ

 Phân tích nhu cầu và giá thành sản phẩm nông sản tại thị trường thế giới

 Dự báo nhu cầu về nông sản đến năm 2020 và thiết kế chuỗi cung ứng dựa trên kết quả dự báo

 Chạy phần mềm và phân tích lời giải

Kết luận và kiến nghị

1.4 Giới hạn đề tài

Chỉ thực hiện cho sản phẩm nông sản café

Chỉ xây dựng mô hình quy hoạch tuyến tính hỗn hợp (MIP-Mixed integer programming) cho bài toán chuỗi cung ứng, không áp dụng lý thuyết di truyền (GA-Genetic algorithm) để tìm lời giải tối ưu

Số liệu thu thập : số liệu sản lượng nông sản xuất khẩu của vùng Nam bộ và Tây Nguyên

Thời gian thu thập số liệu: năm 2009, 2010

Công cụ và phần mềm sử dụng trong luận văn : Visual basic, Arena và Lindo

Sử dụng lý thuyết : kỹ thuật dự báo, thiết kế chuỗi cung ứng, hoạch định tuyến tính hỗn hợp và kỹ thuật mô phỏng, kỹ thuật hệ thống thông tin, kỹ thuật tồn kho

1.5 Bố cục của luận văn

Chương 2 sẽ trình bày những cơ sở lý thuyết và nghiên cứu liên quan đối với đề tài luận văn: thiết kế một chuỗi cung ứng, lý thuyết mô phỏng và các nghiên cứu liên quan

Phương pháp luận của luận văn sẽ được trình bày trong chương 3 , nói rõ các bước thực hiện trong luận văn được chia làm 2 chủ đề chính : bài toán tối ưu đa mục tiêu

và tích hợp tối ưu hóa với mô phỏng để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu

Chương 4 sẽ giới thiệu về bài toán thiết kế 1 chuỗi cung ứng đa mục tiêu với các mục tiêu như cực đại lợi nhuận, cực đại độ hữu dụng và cực đại mức phục vụ khách hàng Việc tích hợp bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu và mô phỏng kiểm chứng sẽ được nói rõ trong chương này và phần mềm hỗ trợ được xây dựng trên ngôn ngữ lập trình Visual Basic sẽ được mô tả chi tiết

Chương 6 sẽ trình bày về việc áp dụng mô hình bài toán tối ưu đa mục tiêu vào trường hợp xây dựng chuỗi cung ứng hàng nông sản các tỉnh Nam bộ Phần đầu sẽ trình bày về việc thu thập số liệu và cách chọn lựa các đối tượng tiềm năng của chuỗi cung ứng nông sản Phần 2 sẽ trình bày cách thiết kế chuỗi cung ứng tối ưu và

mô hình mô phỏng đánh giá tính hiệu quả của chuỗi cung ứng

Chương 7 sẽ là phần kết luận và kiến nghị, đề xuất những định hướng nghiên cứu trong tương lai

1.6 Lịch trình thực hiện

Bảng 1-1: Danh mục các công việc thực hiện trong luận văn

STT Công việc thực hiện Thời gian thực hiện Các thông tin dữ liệu cần thiết

1 Tìm hiểu hiện trạng vấn

Các dữ liệu về chuỗi cung ứng sản phẩm nông sản của Miền Nam VN

2 Tìm hiểu các nguyên cứu liên quan 1 tuần Các bài báo và nghiên cứu liên quan về chuỗi cung ứng

3 Chọn công cụ giải thuật tối ưu và tìm hiểu giải

thuật

1 tuần Các bài báo liên quan đến mô phỏng tối ưu

4 Thu thập số liệu 1 tuần Dữ liệu về sản phẩm, vị trí của trung tâm phân phối, loại phương tiện vận

tải

5 Thiết kế mô hình Chuỗi cung ứng 1 tuần Xây dựng chuỗi cung ứng

6 Giải mô hình bài toán chuỗi cung ứng 1 tuần được mô hình chuỗi cung ứng tối ưu Áp dụng giải thuật tối ưu nhằm tìm 7.1 Mô phỏng mô hình

5 tuần

Phần mềm Arena 7.2 Xây dựng phần mềm hỗ trợ Xây dựng phần mềm tối ưu kết hợp với mô phỏng

8 Phân tích và đánh giá hệ thống 1 tuần Sử dụng kỹ thuật ra quyết định chọn phương án tốt nhất

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN

QUAN 2.1 Lý thuyết về thiết kế chuỗi cung ứng

2.1.1 Định nghĩa về chuỗi cung ứng:

Quản lý chuỗi cung ứng (SCM-Supply chain Management) là 1 chủ đề thu hút nhiều sự chú ý của lĩnh vực quản lý trong những năm gần đây

Chuỗi cung ứng là sự tích hợp các quy trình sản xuất của nhiều loại đối tượng (nhà cung cấp, nhà kho, nhà máy và trung tâm phân phối) từ lúc thu mua nguyên liệu, sản xuất sản phẩm và chuyển sản phẩm đến tay khách hàng cuối cùng, với mục đích

là cao nhất là đáp ứng yêu cầu khách hàng (Gong et al 2008)

Quản lý chuỗi cung ứng thật sự là công việc khó khăn và phức tạp với sự gia tăng nhanh chóng về số lượng của nhà cung cấp, nhà máy, trung tâm phân phối và số sản phẩm được cung cấp qua hoạt động của chuỗi cung ứng, đây chính là thách thức đối với bài toán thiết kế chuỗi cung ứng (Narasimhan and Mahapatra, 2004).

Một chuỗi cung ứng thường bao gồm 2 phần :

 Lập kế hoạch sản xuất và theo dõi tồn kho (Production Planning and Inventory Control) :

 Production planning : liên quan đến việc thiết kế và quản lý toàn bộ các quy trình sản xuất (tìm và theo dõi kế hoạch mua nguyên liệu, lập kế hoạch và theo dõi quá trình sản xuất, việc vận chuyển nguyên vật liệu)

 Inventory control : bao gồm việc thiết kế chính sách tồn kho cho nguyên liệu, bán thành phẩm và sản phẩm

 Hậu cần và phân phối (Distribution and Logistics) : bao gồm quản lý việc vận chuyển từ nhà kho đến tay khách hàng

Xe vận chuyển sản phẩm Transport vehicle

Nhà bán lẻ Retailer

Trung tâm phân phối Distribution center

Production planning and Inventory control

Distribution and logistics

Hình 2-1: Quy trình hoạt động chuỗi cung ứng

(Nguồn : Benita M Beamon, 1998)

2.1.2 Những nghiên cứu về chuỗi cung ứng

a Tổng quát

Bài toán thiết kế chuỗi cung ứng được nghiên cứu đầu tiên bởi Geoffrion và Graves (1974) với mô hình Thiết kế tối ưu mạng lưới phân phối cho sản phẩm từ nhà máy đến trung tâm phân phối và đến khách hàng, mô hình được mô tả dưới dạng bài toán Quy hoạch tuyến tính hỗn hợp (MIP- Mixed integer programming) để xác định

vị trí và của các trung tâm phân phối

Cohen và Lee (1988, 1989) xem xét mạng lưới sản xuất và phân phối toàn cầu và

mô tả bằng bài toán Quy hoạch tuyến tính hỗn hợp (MIP- Mixed integer programming)

Lee and Billington (1995) xem xét tính hiệu quả của các mô hình trên bằng cách áp dụng vào việc phân tích chiến lược sản xuất toàn cầu của Hewlett-Packard

Bagchi et al (1998) giới thiệu công cụ mô phỏng chuỗi cung ứng được thiết kế cho công ty IBM và đạt nhiều thành công khi áp dụng vào các chuyền sản xuất của công

ty

Chung-Piaw và Jia (2001) đưa ra một công thức toán học cho mạng lưới phân phối kết hợp với việc xem xét sự vận chuyển và chi phí tồn kho ở nhiều vị trí trong chuỗi cung ứng

Jack et al.(2000) đƣa ra mô hình và mô phỏng cho chuỗi cung ứng thực phẩm với nhiều cấp và ông sử dụng mô hình này để đánh giá mức độ hiệu quả của chuỗi cung ứng hàng thực phẩm đông lạnh

Lee và Kim (2000, 2002) phát triển mô hình chuỗi cung ứng tích hợp nhiều sản phẩm, nhiều thời đoạn sản xuất và phân phối

Farhad Azadivar và Tu Hoang Truong (2003) đề xuất một mô hình tích hợp giữa việc thiết kế chuỗi cung ứng tối ƣu và mô phỏng kiểm chứng mô hình thiết kế

Quản lý chuỗi cung ứng là công việc phức tạp vì 2 lý do chính sau [2]

 Các thành phần cấu thành Chuỗi cung ứng rất khác nhau và có những mục tiêu mâu thuẫn nhau

 Chuỗi cung ứng là 1 hệ thống động, tiến triển trong toàn bộ thời gian hoạt động của chuỗi, không chỉ nhu cầu khách hàng và năng suất sản xuất luôn thay đổi mà các mối quan hệ giữa các thành phần trong chuỗi cũng liên tục thay đổi

 Thiết kế và tối ƣu hóa chuỗi cung ứng là 1 công việc mang tầm chiến lƣợc,bao gồm tất cả từ việc xác định vị trí nhà máy, nhà kho, chính sách sản xuất (make

to stock hay make to order), năng lực sản xuất (sản lƣợng và tính sẵn sàng đáp ứng), năng lực phân phối và loại vận chuyển

 Do đó mục đích của việc thiết kế chuỗi cung ứng tối ƣu hóa là tìm lời giải tối ƣu hoặc gần tối ƣu nhất để chuỗi cung ứng đạt đƣợc hiệu quả cao nhất khi vận hành Có 2 loại quyết định cần xem xét trong việc thiết kế chuỗi cung ứng

 Quyết định về cấu trúc tổ chức: vị trí, năng suất, kênh phân phối

 Cân đối trong hoạt động: chọn nhà cung cấp, lƣợng tồn kho, dự báo nhu cầu, kế hoạch sản xuất

 Với xu hướng toàn cầu hóa hiện nay, người ra quyết định phải đứng trước việc xác định một phương pháp nhằm thỏa mãn nhiều mục tiêu (cực tiểu di chuyển/sản xuất, tồn kho, chi phí mua hàng, cực đại mức phục vụ khách hàng và doanh thu,…) Do đó bài toán thiết kế chuỗi cung ứng trở thành bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu

b Phân loại chuỗi cung ứng

Chuỗi cung ứng được phân loại thành 4 nhóm chính dựa vào các loại dữ liệu đầu vào và hàm mục tiêu

 Mô hình tất định (Deterministic analytical models)

 William (1981) giới thiệu 7 giải thuật để điều độ sản xuất và thực hiện phân phối trong 1 chuỗi cung ứng lắp ráp với hàm mục tiêu là xác định cực tiểu chi phí sản xuất và phân phối sản phẩm sao cho thỏa mãn được nhu cầu của khách hàng Tổng chi phí bao gồm chi phí cố định và chi phí tồn kho trung bình

 William (1983) phát triển lý thuyết quy hoạch động (Dynamic programming) để xác định đồng thời lô sản xuất và phân phối tại mỗi node của chuỗi cung ứng với hàm mục tiêu vẫn là cực tiểu chi phí

 Cohen và Lee (1989) giới thiệu mô hình giải thuật quy hoạch tuyến tính tất định dựa trên kỹ thuật lượng đặt hàng kinh tế (EOQ- Economic Order Quantity) với mục tiêu là cực đại lợi nhuận của nhà máy sản xuất và trung tâm phân phối

 Cohen, Moon (1990) tiếp tục mở rộng đề tài của Cohen-Lee (1989) với việc phát triển mô hình tối ưu hóa có ràng buộc, gọi là PILOT với mục tiêu là cực tiểu tổng chi phí chuỗi cung ứng bao gồm chi phí cố định và chi phí vận hành

 Newhart (1993) đưa ra mô hình tối ưu chuỗi cung ứng với phương pháp Two-phase Đầu tiên sẽ xác định mô hình toán học với mục tiêu là cực tiểu số chủng loại sản phẩm tồn tại trong kho và thứ 2 là xác định lượng tồn kho an toàn (safety stock) dựa trên nhu cầu và thời gian leadtime

 Arntzen (1995) giới thiệu mô hình quy hoạch nguyên với tên gọi Global Supply Chain Model hoạch định cho nhiều sản phẩm, nhiều thời đoạn, nhiều nhà máy và nhiều loại vận chuyển Mục tiêu được đưa ra là cực tiểu tổng chi phí và số ngày hoạt động [1]

 Mô hình ngẫu nhiên (Stochatic analytical models)

 Cohen và Lee (1988) phát triển mô hình để thực hiện quản lý nguyên liệu cho toàn bộ chuỗi cung ứng với Hàm mục tiêu là cực tiểu tổng chi phí gồm 4 loại chi phí : chi phí về nguyên liệu, chi phí sản xuất, chi phí tồn kho thành phẩm và chi phí phân phối

 Svoronos và Zipkin (1991) xem xét về hệ thống chuỗi cung ứng với nhiều cấp và nhiều kênh phân phối khác nhau Tác giả xây dựng mô hình với hàm mục tiêu là cực tiểu chi phí tồn kho

 Lee et al.(1997) phát triển mô hình về Bullwhip effect, mô tả sự khuyến đại về nhu cầu khách hàng khi đi qua mỗi cấp của chuỗi cung ứng và làm cho lượng tồn kho tăng lên rất cao

 Mô hình kinh tế (Economic models)

 Christy và Grout (1994) đề xuất mô hình nghiên cứu về mối quan hệ giữa nhà cung cấp và người mua, sự chia sẽ rủi ro giữa 2 đối tượng này trong chuỗi cung ứng, nếu sản xuất thấp thì người mua sẽ nhận nhiều rủi ro, tuy nhiên nếu sản xuất cao thì nhà cung cấp sẽ nhận nhiều rủi ro hơn

 Mô hình mô phỏng (Simulation models)

 Towill (1991) và Towill, et.al (1992) sử dụng kỹ thuật mô phỏng để đánh giá độ hiệu quả của các chiến lược của chuỗi cung ứng đối với việc khuyến đại nhu cầu, ông chứng mình được rằng mô hình Just in time (JIT) là tốt nhất đối với sự thay đổi nhu cầu

 Wikner, et.al (1991) xem xét 5 chiến lược cải tiến chuỗi cung ứng

Benita M.Beamon đã tổng hợp và thống kê lại những nghiên cứu liên quan về thiết

 Cực tiểu chi phí : là mục tiêu được sử dụng rộng rãi nhất

 Cực đại doanh thu

 Cực đại lợi nhuận

 Cực tiểu tồn kho

 Biến quyết định của mô hình chuỗi cung ứng

 Lịch sản xuất/phân phối

 Mức độ tồn kho

 Số trạng thái (state) trong chuỗi cung ứng

 Trung tâm phân phối (DC)

 Nhà máy sản xuất

 Khách hàng (Buyer)

 Số chủng loại sản phẩm lưu kho

Bảng 2-1 Tổng hợp nghiên cứu về chuỗi cung ứng

(Nguồn : Benita M.Beamon, 1998)

Tác giả Loại mô hình đơn vị đo hiệu quả Biến quyết định

Tác giả Loại mô hình đơn vị đo hiệu quả Biến quyết định

Vecchio (1994) X X X Tzafestas and

Kapsiotis (1994) X X X Voudouris (1996) X X X X William (1981) X X X William (1983) X X X Wikner, et.al

2.1.3 Tổng quan về bài toán thiết kế chuỗi cung ứng

a Giới thiệu chung

Chuỗi cung ứng là 1 hệ thống bao gồm nhiều quá trình hoạt động từ lúc mua nguyên liệu, sản xuất và vận chuyển đến tay khách hàng (Theo Bhaskaran và Leung.năm 1997)

Một chuỗi cung ứng cơ bản bao gồm các thành phần : Nhà cung cấp (supplier),nhà máy sản xuất (Production site), nhà kho lưu trữ (Storage facilities) và khách hàng (Customer) Được chia làm 2 cấp hoạt động chủ yếu sau

 Lập kế hoạch sản xuất và tồn kho

 Vận chuyển và phân phối sản phẩm

Nhà cung cấp là sự bắt đầu của một chuỗi cung ứng, cung cấp nguyên liệu đến nhà máy, mỗi nhà máy sẽ có nhiều hơn 1 nhà cung cấp

Nhà máy là nơi sản xuất từ nguyên liệu thành sản phẩm Năng lực của nhà máy được xác định trong giai đoạn thiết kế chuỗi cung ứng

Sản phẩm trước khi đến tay khách hàng sẽ được vận chuyển và lưu giữ tại kho chứa

và trung tâm phân phối, mỗi trung tâm phân phối có thể có nhiều hơn 1 kho cung cấp sản phẩm

Bài toán thiết kế chuỗi cung ứng được chia làm 2 giai đoạn : chiến lược (Strategic)

và vận hành (Operational)

 Strategic: xác định số lượng, vị trí, năng lực của nhà cung cấp, nhà máy, nhà kho

và trung tâm phân phối

 Operational : xác định lượng nguyên liệu vận chuyển từ nhà cung cấp, lượng sản xuất tại mỗi nhà máy và loại phương tiện di chuyển sản phẩm đến tay khách hàng

Mục tiêu bài toán thiết kế chuỗi cung ứng

 Cực tiểu chi phí đầu tư và chi phí vận hành chuỗi cung ứng

 Cực đại lợi nhuận, mức phục vụ khách hàng

b Bài toán chuỗi cung ứng và nhận diện ràng buộc của bài toán

Với tầm quan trọng và ảnh hưởng của quản lý chuỗi cung ứng đối với nền kinh tế hiện nay, ta không ngạc nhiên khi có nhiều nghiên cứu và phương pháp học thuật được đưa ra trong nhều năm qua đối với đề tài quản lý chuỗi cung ứng này

Với việc nghiên cứu , ta mong muốn sẽ tạo được một phương pháp hỗ trợ một cách định lượng cho người ra quyết định khi thiết kế và quản lý một chuỗi cung ứng

Hình 2-2 : Mô hình 1 chuỗi cung ứng tiêu biểu

(Nguồn : Turan Paksoy [18])

 Ràng buộc về cân bằng vật liệu

 Ràng buộc về tài nguyên, năng lực sản xuất

 Ràng buộc về năng lực tồn kho của nhà kho và trung tâm phân phối

 Ràng buộc biến không âm

 Hàm mục tiêu

 Doanh thu

 Chi phí cơ sở hạ tầng cố định : gồm chi phí xây dựng nhà kho và nhà máy, mạng lưới phân phối

 Chi phí sản xuất: chi phí sản xuất sản phẩm tại mỗi nhà máy

 Chi phí tồn kho : nguyên liệu, sản phẩm tại kho, nhà máy và trung tâm phân phối

 Chi phí vận chuyển : vận chuyển từ kho đến nhà máy, từ nhà máy đến trung tâm phân phối, từ trung tâm phân phối đến khách hàng

2.2 Lý thuyết mô phỏng

Kỹ thuật mô phỏng là kỹ thuật sử dụng máy tính để bắt chước hoặc mô phỏng lại quá trình của thiết bị hoặc hệ thống hệ thống thực Mô phỏng là phương pháp thể hiện một hệ thống thực thông qua chương trình máy tính và những đặc tính của hệ thống này được trình bày thống qua một nhóm các biến đổi theo thời gian để mô hình hoá bản chất động của hệ thống Mô phỏng nhằm trả lời câu hỏi “what if”

Mô phỏng là một quá trình xây dựng một mô hình toán học hay lôgic về hệ thống hay bài toán quyết định và tiến hành thử nghiệm trên mô hình đó nhằm hiểu rõ các trạng thái hoạt động của hệ thống hoặc giúp tìm ra lời giải cho các bài toán quyết định Hai yếu tố quan trọng trong mô phỏng là mô hình và thử nghiệm

Ưu điểm cơ bản của mô phỏng là có khả năng mô hình hoá bất kì giả thuyết thích hợp nào về một bài toán hay một hệ thống, chính ưu điểm này làm cho nó trở thành một công cụ khoa học linh hoạt nhất hiện nay Dĩ nhiên để xây dựng một mô hình đòi hỏi tốn rất nhiều công sức Một mô hình chỉ có giá trị khi nó giúp cho người sử dụng nắm bắt được vấn đề một cách rõ ràng Do đó, điểm quan trọng chủ yếu của

mô phỏng là thử nghiệm trên mô hình và phân tích kết quả Điều này đòi hỏi người

sử dụng phải có một số kiến thức cơ bản về thống kê Mô phỏng đặc biệt phát huy tác dụng trong các bài toán có tính định lượng cao, mà thông thường khó giải quyết bằng phương pháp giải tích

Tuy nhiên, chúng ta khơng nên sử dụng mơ phỏng một cách tuỳ tiện trong các mơ hình giải tích lơgic Trong trường hợp này, các bài tốn được giải quyết bằng phương pháp qui hoạch tuyến tính hay lí thuyết xếp hàng sẽ cĩ kết quả tốt hơn Nhiệm vụ của người lập mơ hình là phải hiểu rõ những ưu nhược điểm của các phương pháp khác nhau mà sử dụng chúng một cách thích hợp

Các bước trong nghiên cứu mơ phỏng

Không

ù

Có

Thiết kế thực nghiệm

Thành lập vấn đề

Thu thập số liệu và định nghĩa mô hình

Thử nghiệm

Xây dựng chương trình máy tính và kiểm tra

Mô hình có giá trị?

Chương trình Có giá trị?

Phân tích kết quả Lưu trữ kết quả và ứng dụng Thực hiện mô phỏng

Có

Không

Hình 2-3: Các bước để thực hiện một bài tốn mơ phỏng

(Nguồn : Hồ Thanh Phong.2003)

2.3 Các nghiên cứu liên quan

2.3.1 Developing industrial strength simulation models using visual basic for

applications (vba)- marvin s seppanen

Vấn đề: Arena là phần mềm mô phỏng rất hữu ích, việc sử dụng Arena để mô

phỏng những bài toán trong điều kiện ngẫu nhiên là một công cụ mạnh cho các chuyên gia trong nhiều lĩnh vực, với sự phát triển của VBA, chúng ta có thể kết nối

sử dụng giữa Excel và Arena bằng ngôn ngữ lập trình VB Bài báo trình bày về cách thiết kế những trang Excel nhập liệu và chuyển dữ liệu vào mô hình mô phỏng Arena, và nhiều hơn nữa là các phần mềm khác như Access, Visio

Kỹ thuật giải: với ngôn ngữ VBA, ta có thể tận dụng tối đa những lợi ích mang lại

của 2 phần mềm Excel và Arena

 Excel : trở nên cực kỳ phổ biến, tất cả những biến, ràng buộc, thuộc tính, hàm mục tiêu, nguồn lực sẽ đều được nhập vào bảng tính của Excel và điều này sẽ làm cho người sử dụng vô cùng dễ dàng khi thao tác

 Việc kết hợp với Arena được thể hiện qua sơ đồ sau

Hình 2-4: Mối tương tác giữa mô phỏng và các phần mềm khác

(Nguồn : Marvin S.Seppanen 2000)

Theo như đồ thị, những user sẽ nhập thông tin vào Simulation workbook của phần mềm Excel, khi Arena được mở lên, phần nhúng VBA sẽ xử lý các thông tin chứa trong Simulation workbook và chuyển dữ liệu vào mô hình Arena (model.DOE),

dữ liệu được sử dụng để phát ra các thành phần của mô hình mô phỏng và các thông

số để chạy mô hình Trong quá trình mô phỏng Arena sẽ ghi nhận lại báo cáo bằng những file text (workbook.txt: quá trình chạy mô phỏng, message.txt: báo cáo lỗi, model.out:file báo cáo cơ bản của Arena, trace.txt)

Kết quả đạt được: với sự hỗ trợ VBA trong Arena, người sử dụng được cung cấp

những tiện ích to lớn trong việc sử dụng phần mềm này, có thể kết hợp những lợi ích của nhiều phần mềm với nhau

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP LUẬN 3.1 Hệ thống tích hợp tối ưu hóa và mô phỏng

Bài toán thiết kế

Supply chain

Hàm mục tiêu Các ràng buộc về tài nguyên, …

Xây dựng mô hình MIP

Xây dựng mô hình mô

phỏng

Chạy mô phỏng và xuất kết quả

Xét điều kiện dừng ?

Dừng Có

3.2.2 Các phương pháp giải bài toán tối ưu đa mục tiêu

a Tiếp cận 1 hàm mục tiêu (Single objective approach) :

Biến đổi những mục tiêu không quan trọng thành ràng buộc và tối ưu hóa dựa trên 1 mục tiêu quan trọng nhất

Tuy nhiên với phương pháp này, đôi khi ta không nhận được lời giải khả thi

b Phương pháp mục tiêu toàn cục (Global Criterion Method) :

Phương pháp này xây dựng một hàm mục tiêu toàn cục là cực tiểu hóa Tổng các độ lệch của mỗi hàm mục tiêu đến giá trị tối ưu cục bộ của mỗi hàm

X f

X f X f F

f : là hàm mục tiêu thứ e ban đầu

p : một số nguyên thể hiện độ quan trọng của các hàm mục tiêu

c Quy hoạch mục tiêu (Goal Programming)

Phương pháp giải : nổi bật hơn cả là phương pháp Quy hoạch tuần tự (Sequential Optimization)

Quy hoạch tuần tự là phương pháp dựa trên ý tưởng thỏa mãn các mục tiêu thấp hơn bằng cách giải bài toán QHMT ban đầu với ràng buộc bổ sung là các đại lượng đạt được khi thỏa mãn các mục tiêu cao hơn Ý tưởng này được Prof Ignizio J giới thiệu đầu tiên và sau đó là Prof Steuer R trình bày chi tiết hơn

Các bước để giải theo phương pháp Quy hoạch tuần tự

 Bước 1: Đặt k = 1 với k là mức độ ưu tiên cho mục tiêu đang giải Gọi K là số các độ ưu tiên

 Bước 2: Thành lập bài toán QHMT cho độ ưu tiên k mà thôi

 Bước 3: Giải cho bài toán GP với một mục tiêu tương ứng với độ ưu tiên k

 Bước 4: Cho k tăng lên 1: k = k+1 Nếu k > K đến Bước 6, nếu không thì quay lại bước 5

 Bước 5: Thành lập bài toán GP cho độ ưu tiên k mới, đến bước 3

 Bước 6: Lời giải tương ứng với mục tiêu cuối cùng là lời giải cuối cùng cho bài toán [6]

3.3 Lý thuyết về tối ưu hóa trong mô phỏng (simulation optimization)

Farhad Azadivar (1999) đã sử dụng mô phỏng để tối ưu hóa hàm mục tiêu vì hàm mục tiêu trở nên cực kỳ phức tạp với đặc điểm đa mục tiêu với số biến thay đổi ngẫu nhiên và không thể viết cụ thể hàm tường minh cho những hàm đa mục tiêu nói trên, do đó mô phỏng là cách để tìm kiếm và kiểm định lời giải tối ưu tốt nhất hiện nay [3]

STOCHASTIC DISCRETE-EVENT SIMULATOR

Optimization Subroutime

Performance estimates

Candidate solution

Hình 3-2: Mô tả sự kết hợp giữa tối ưu hóa và mô phỏng

(Nguồn: Michael C.Fu 2002) Banks et al (2000,p.488) [12] cho rằng khi ở điều kiện ngẫu nhiên, tối ưu hóa có thể rất khó khăn vì số biến rất lớn và khó đánh giá được đối với hàm mục tiêu Nếu

sử dụng tối ưu hóa bằng mô phỏng thì sẽ phát sinh một vấn đề phức tạp là không thể nào đánh giá chính xác độ hiệu quả của mô hình thiết kế mà thay vào đó là cách ước lượng, và điều này có thể không thuyết phục khi so sánh 2 mô hình thiết kế, việc đưa lý thuyết tối ưu hóa vào là nhằm cải tiến vấn đề này

Công thức tổng quát : thường được thể hiện dưới dạng Maximization hoặc Minimization hàm mục tiêu của hệ thống Có 2 cách để lập công thức tổng quát

a Mô hình bài toán

 Maximize (Minimize) f(X) = E[ z(X) ]

Subject to : g(X) = E[ r(X)] <0

h(X) <0 Với z và r là 2 vector ngẫu nhiên, X là vector biến quyết định của hệ thống, f và g là nhữn giá trị mong đợi chưa biết, h là vector của những ràng buộc tất định của biến quyết định

 Maximize (Minimize) f(X) = E[ z(X) ]

Subject to : P {g(X)<0} > 1- α h(X) <0

với P là vector của xác suất của ràng buộc và α là vector của độ rủi ro

b Phân loại vấn đề : có nhiều dạng bài toán mô phỏng tối ưu hóa, tương ứng với mỗi bài chúng ta sẽ có công cụ tối ưu thích hợp, tạm thời được chia làm 3 dạng như sau

 Hàm mục tiêu đơn với biến liên tục : thường được giải bằng những phương pháp tìm kiếm ngẫu nhiên hiện có Nếu biến rời rạc nhưng định lượng thì chúng

ta sử dụng phương Interger Programming

 Hàm mục tiêu đa mục tiêu với các biến quyết định là định tính : tối ưu hóa trở nên khó khăn vì thiếu những công cụ phân tích vấn đề này

 Những bài toán có hàm mục tiêu không tường minh : là khó nhất hiện nay, đòi hỏi 1 mô hình mô phỏng với một công cụ tối ưu kết hợp tự động với nhau để tìm kiếm 1 lời giải tối ưu

c Các kỹ thuật giải đối với từng dạng hàm mục tiêu

 Tối ưu hóa đơn mục tiêu

 Gradient based search methods : Infinitesimal Perturbation analysis (IPA), Frequency Domain Analysis, Likelihood Ratio Estimators

 Stochatic Approximation Methods (SAM) : là phương pháp cực đại hoặc cực tiểu các hàm hồi quy trong điều kiện ngẫu nhiên dựa trên những thu thập số liệu thực tế Được giới thiệu bởi Mobbins và Monro (1951) và Keifer và Wolfowitz (1952)

 Response Surface Methodology (RSM) : là phương pháp xác định một hàm hồi quy cho mô hình mô phỏng tại nhiều điểm khác nhau và tối ưu hóa kết quả của hàm hồi quy này Được giới thiệu lần đầu tiên bởi Biles (1974) và Smith (1976), Daugherty và Turnquist (1980) đã mở rộng thành một chương trình tìm kiếm lời giải tối ưu phát triển cho cả những bài toán ràng buộc và không ràng buộc Tuy nhiên Azadivar và Talavage (1980) đã chứng minh rằng giải thuật này đối với hàm mục tiêu phức tạp thì lại không cung cấp lời giải tối nhất

 Sample Path Optimization (SPO): giá trị của hàm mục tiêu sẽ được ước lượng trển số lượng lớn các điểm quan sát được của mô hình mô phỏng, tuy nhiên nhược điểm của phương pháp này chính là số lượng giá trị mô phỏng quá lớn

 Complex search : Phương pháp tìm kiếm bắt đầu với điểm trong bảng đơn hình của p+1 đỉnh trong 1 vùng lời giải khả thi Nó được thực hiện bằng cách loại bỏ liên tục những điểm không tốt trong bảng đơn hình và cộng những điểm mới bằng cách sự phản ảnh của những điểm không tốt thông qua trọng tâm của những điểm còn lại

 Bất lợi chính của phương pháp này là giả sử về vùng lời giải khả thi và bao gồm luôn cả ràng buộc phương pháp tìm kiếm của Bob

là sự mở rộng của giải thuật đơn hình do Nelder và Mead sáng chế, đã khắc phục được vấn đề về ràng buộc Hall and Bowden (1997) kết luận rằng giải thuật đơn hình thật sự hiệu quả hơn TS

và ES trong những bài toán Response Surface Methodology (thường được gọi là metamodel với 2 giải thuật phổ biến nhất là Hồi quy và Neural Networks)

 Simulated annealing: Mô tả quy trình ủ kim loại khi mà kim loại được làm lạnh từ từ để đạt được trạng thái năng lượng nhỏ nhất, gọi là trạng thái năng lượng nền (ground states)

 Để thoát khỏi vùng tối ưu cục bộ, ta thực hiện 1 bước nhảy

 SA sẽ loại bỏ việc dính vào mục tiêu cục bộ và giúp định hướng đến lời giải tối ưu toàn cục

 Tabu Search: Là cách giải được phát triển bởi Fred Glover với đặc tính đặc biệt là chống lại việc bị kẹt với những mục tiệu cục bộ TS thường được dùng để giải những bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu từ lý thuyết mạng đến những bài toán Mixed Interger Programming, TS thật sự có nhiều lợi ích hơn các công cụ khác

 Trong TS , một list danh sách của sự di chuyển tìm kiếm được duy trì, nó là danh sách Tabu, những di chuyển không được lập lại Mỗi khi có sự chuyển động từ S -> S* thì chuyển động ngược lại (S*->S) sẽ được cập nhật vào danh sách Tabu và thay thế cho cái

cũ nhất, và cứ liên tục như vậy cho đến khi tìm kiếm được lời giải tối ưu nhất

 GA : Là một giải thuật tìm kiếm ngẫu nhiên với một hiệu quả cao, tạo bởi

sự cân bằng giữa chiến thuật tìm kiếm trong vùng lời giải khả thi và tìm kiếm 1 lời giải tốt Chiến lược này tương tự như cách tiến hóa của sinh vật, sinh vật sẽ kết hợp những gien tốt của cha mẹ và phát triển cho những đời sau, việc này sẽ tăng cao khả năng tồn tại của sinh vật (fitness)

 Tối ưu hóa đa mục tiêu:

 Box’s complex method – Gradient Projection method

 Goal Programming approach: được giới thiệu bởi Biles và Swain (1980), Goal Programming là phương pháp tìm kiếm một lời giải dung hoà, thỏa hiệp (compromise solution) hơn là chỉ thỏa mãn một mục tiêu mà hi sinh các mục tiêu khác Với cách tiếp cận “Satisficing” hay còn gọi là cách tiếp cận vừa thỏa mãn, vừa hi sinh (Nobel Laureate Herbert A Simon) Bằng cách kết hợp hai từ Satisfying (nghĩa là thoả mãn) và Sacrificing (nghĩa là hi sinh), tác giả Simon, người đoạt giải Nobel đã giới thiệu một khái niệm quan trọng trong khoa học quản lý, đó là khái niệm dung hoà (compromise) [6]

 Multi-attribute value function methods : được sử dụng bởi Mollaghasemi (1991)

 Bài toán hàm mục tiêu không tường minh

 Kích thước bài toán nhỏ thì có thể mô phỏng hết những lời giải

 Giải thuật Gradient Search và simplex methods có thể được sử dụng đối với những bài toán có không gian biến xác định

 Giải thuật Genetic algorithm có thể sử dụng cho những bài toán không xác định được không gian biến và đây là giải thuật mạnh nhất hiện nay

Simulation Optimization Method

Gradient Based

search methods OptimizationStochatic

Response Surface Methodology RSM Heuristic Methods A-team Statistical Methods

Finite

Difference

Estimation

Likelihood Ratio Estimators (LR)

Perturbation Analysis PA

Frequency Domain Experiments FDE

Genetic Algorithms GA

Evolutionary Strategies ES

Simulated Annealing SA Tabu Search TS Simplex Search Importance Sampling Ranking and Selection

Multiple Comparison

Hình 3-3 : Phương pháp tối ưu hóa mô phỏng

(Nguồn: Yolanda Carson, Anu Maria 1997)

Ta có bảng tổng hợp những công cụ tối ưu hóa

Bảng 3-1: Bảng tổng hợp các phương pháp tối ưu hóa hiện nay

(Nguồn : Michael C.Fu 2002)

1 Gradient search Di chuyển cục bộ với phương hướng có triển vọng nhất, tùy theo vào gradient

2 Random search Di chuyển ngẫu nhiên qua 1 điểm mới

3 Simulated annealing Thỉnh thoảng di chuyển theo những hướng sai thuộc cục bộ, loại bỏ những điểm cực trị cục bộ

4 Genetic algorithms, scatter search Dựa vào đám đông, phát ra những lời giải mới dựa vào phần tối ưu của các lời giải cũ

5 Tabu search Sử dụng bộ nhớ trong quá trình tìm kiếm để chống việc tìm kiếm lại những vùng cũ

6 Neural network Xấp xỉ hàm số (phí tuyến)

7 Math Programming Vũ khí mạnh nhất của phần mềm kiểm tra

Việc chọn lựa quy trình thực hiện tối ưu hóa mô phỏng tùy thuộc vào bài toán mà ta quan tâm

CHƯƠNG 4 TÍCH HỢP TỐI ƯU VÀ MÔ PHỎNG CHO BÀI TOÁN THIẾT

KẾ CHUỖI CUNG ỨNG VỚI GIẢI THUẬT QUY HOẠCH TUYẾN

TÍNH 4.1 Thiết lập mô hình

Đây là mô hình bài toán chuỗi cung ứng hàng nông sản Nam bộ gồm có 4 cấp : nhà cung cấp , nhà kho lưu trữ (Storage facilities), nhà máy (Production site) và khách hàng (customer)

SUPPLIER, 1….j

CUSTOMER, 1….l

Qijm Xjm

Qimk Xmk

Qikl Xkl

: số lượng sản phẩm i đi từ nhà máy k sang khách hàng l tại thời đoạn t

Smaxij, Sminij: năng lực cung cấp nguyên liệu tối thiểu và tối đa của sản phẩm i tại nhà cung cấp j

Wim(t) : lượng tồn kho sản phẩm i tại nhà kho m tại thời đoạn t

Wminim(t), Wmaxim (t) : năng lực tồn kho tối thiểu và tối đa sản phẩm i của nhà kho m tại thời đoạn t

Pik(t) : lượng sản phẩm i sản xuất tại nhà máy k tại thời đoạn t

P maxik: năng lực sản xuất cực đại sản phẩm i của nhà máy k

: nhu cầu sản phẩm i của khách hàng l tại thời đoạn t

: tỉ lệ tiêu hao khi sản xuất sản phẩm i tại nhà máy k

b Biến nhị phân

Xjm = ế ƣợ ệ ể ừ ế

ế Xmk = ế ệ ể ừ ế

ế Xkl = ế ệ ể ừ ế

- ≤ 0 , i, m, k, t (4-5)

Ràng buộc về khối lượng vận chuyển cực đại trên 1 đường nối giữa nhà máy k và khách hàng l

- ≤ 0 , i, k, l, t (4-6)

b Ràng buộc sự cân bằng vật liệu, sản phẩm :

Tổng nguyên vật liệu vào nhà kho m phải bằng tổng lượng nguyên liệu đi ra khỏi nhà kho m

- = 0, i, m (4-7)

Tổng nguyên liệu đi vào nhà máy k phải bằng tổng sản phẩm đi ra khỏi nhà máy k

- = 0, i, k (4-8)

c Ràng buộc về nhu cầu của khách hàng:

Tổng sản phẩm nhận từ các nhà máy k phải bằng tổng nhu cầu của khách hàng l cho sản phẩm i

 Số lượng sản phẩm sản xuất tại nhà máy k phải lớn hơn lượng sản xuất tối thiểu

và nhỏ hơn lượng sản xuất cực đại

Qimk ≥ 0 , i, m, k (4-17)

Wim(t) ≥ 0 , i, m (4-19)

Xjm , Yj , Xmk, Xkl , Ym ,Yk là biến Integer (4-20)

4.1.3 Hàm mục tiêu của bài toán

a Cực tiểu chi phí: chi phí của chuỗi cung ứng bao gồm

 Chi phí cơ sở vật chất của việc sử dụng nhà cung cấp j, nhà kho m và nhà máy k

với là chi phí xây dựng nhà kho m, là chi phí xây dựng nhà máy k

 Chi phí sản xuất tại nhà máy k : là chi phí sản xuất sản phẩm i tại nhà máy k

 Chi phí tồn trữ nguyên liệu tại nhà kho m và tồn trữ sản phẩm tại nhà máy k :

là chi phí tồn kho đơn vị nguyên liệu tại nhà kho m, là chí phí tồn kho đơn vị sản phẩm tại nhà máy k

+ (4-23)

 Chi phí vận chuyển nguyên liệu từ nhà cung cấp j đến nhà kho m và từ nhà kho

m đến nhà máy k, vận chuyển sản phẩm từ nhà máy k đến khách hàng l : với

là chi phí vận chuyển 1 đơn vị sản phẩm i