Оптимизация стратегии поставок заказов при управлении запасами по многим критериям в условиях неопределённости

Оптимизация стратегии поставок заказов при управлении запасами по многим критериям в условиях неопределённости

Гусев Д. А., Свиридова О. А., Шидловский И. Г., Бродецкий Г. Л.
Дискретный анализ и исследование операций, 32, 1, 28-47 (2025)
Скачать статью

УДК 519.8 
DOI: 10.33048/daio.2025.32.805

Аннотация:

В задачах управления запасами возникает необходимость оптимизации новых модифицированных моделей для выбора наилучших решений по обеспечению поставок заказов. Особенностью таких моделей является учёт различных неопределённостей и концепции временной ценности денег. При этом зачастую соответствующие решения на практике отличаются многокритериальностью, что обусловлено особенностями цепей поставок и также учитывается в постановках подобных задач.

Авторами разработан подход к оптимизации задач указанного типа на основе синтеза процедур многокритериальной оптимизации и процедур выбора в условиях неопределённости. Практика показала, что указанный подход требует специальной модификации, которая будет представлена в этой статье. Предлагаемая модификация реализуется с целью помочь менеджерам избегать нежелательных ситуаций с выбором альтернатив, т. е. ситуаций, связанных с феноменами, приводящими к выбору альтернатив, которые могут оказаться неадекватными предпочтениям лица, принимающего решения.

Соответствующая модификация обусловит реализацию специальной особенности в формате процедур оптимизации. Исходные показатели задаваемых частных критериев при такой модификации предлагается представлять на основе так называемых обобщённых данных, позволяющих избавиться от фактора их размерности.

В этой статье представлена численная иллюстрация на примере разработки стратегии управления запасами с необходимостью выбора логистического посредника в условиях неопределённости спроса и возможных задержек поставок. При этом в качестве критерия выбора используется взвешенная сумма оценок частных критериев, а для учёта фактора неопределённости используется критерий Гурвица.

Табл. 7, библиогр. 20.

Литература:
  1. Бродецкий Г. Л., Герами В. Д., Гусев Д. А., Колик А. В. Трансформация цепей поставок в ситуации глобального кризиса // Анализ и прогноз. Журн. ИМЭМО РАН. 2023. № 2. С. 14–23. 
     
  2. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М.: Мир, 1990. 206 с. 
     
  3. Muschick E., Müller P. H. Entscheidungspraxis: Ziele, Verfahren, Konsequenzen. Berlin: VEB Verl. Technik, 1987. 144 S. [German]. 
     
  4. Бродецкий Г. Л. Системный анализ в логистике. Выбор в условиях неопределённости. М.: Изд. центр «Академия», 2018. 336 с. 
     
  5. Подиновский В. В. Теория важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений при неопределённости. I. Исходные положения // Информ. технологии моделир. и управления. 2010. № 5. С. 599–607. 
     
  6. Косоруков О. А., Свиридова О. А. Учёт неопределённости спроса при оптимизации системы управления запасами // Логистика. 2012. № 6. С. 12–13. 
     
  7. Ben Abdelaziz F., Lang P., Nadeau R. Dominance and efficiency in multicriteria decision under uncertainty // Theory Decis. 1999. V. 47, No. 3. P. 191–212. 
     
  8. Zhukovin V. E., Burshtein F. V., Korelov E. S. A decision making model with vector fuzzy preference relation // Fuzzy Sets Syst. 1987. V. 24, No. 1–2. P. 71–79. 
     
  9. Gilboa I. Theory of decision under uncertainty. Cambridge: Camb. Univ. Press, 2009. 214 p. 
     
  10. Baydaş M., Pamučar D. Determining objective characteristics of MCDM methods under uncertainty: An exploration study with financial data // Mathematics. 2022. V. 10, No. 7. Paper ID 1115. 25 p.
     
  11. Tzeng G. H., Huang J. J. Multiple attribute decision making: Methods and applications. Boca Raton: CRC Press, 2011. 352 p.
     
  12. Шикин Е. В., Чхартишвили А. Г. Математические методы и модели в управлении. М.: Дело, 2000. 440 с.
     
  13. Ларичев О. И. Теория и методы принятия решений. М.: Университетская лавка; Логос, 2008. 392 с.
     
  14. Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде. Количественный подход. М.: Физматлит, 2004. 176 с.
     
  15. Подиновский В. В. Идеи и методы теории важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. М.: Наука, 2019. 103 с.
     
  16. Thakkar J. J. Multi-criteria decision making. Singapore: Springer, 2021. 390 p. (Stud. Syst. Decis. Control; V. 336).
     
  17. Brodetskiy G. L., Gusev D. A., Shidlovskii I. G. Multi-criteria optimisation under the conditions of uncertainty in logistics and supply chain management // Int. J. Logist. Syst. Manag. 2021. V. 39, No. 2. P. 207–227.
     
  18. Бродецкий Г. Л., Гусев Д. А., Шидловский И. Г. Оптимизация решений по многим критериям в исследованиях логистики. М.: ИНФРА-М, 2020. 284 с.
     
  19. Бродецкий Г. Л., Гусев Д. А., Свиридова О. А., Шидловский И. Г. Возможности процедур оптимизации в условиях неопределённости при их синтезе с выбором решения по многим критериям // Мягкие измерения и вычисления. 2023. № 5. С. 22–36.
     
  20. Brodetskiy G. L. The inventory optimisation taking into account time value of money and order payment deferrals // Int. J. Logist. Syst. Manag. 2017. V. 28, No. 4. P. 486–506.

Исследование выполнено за счёт гранта Российского научного фонда (проект № 24–21–00339, rscf.ru/project/24-21-00339/). Дополнительных грантов на проведение или руководство этим исследованием получено не было.

Гусев Денис Александрович
  1. ФГБУ ВО «РЭУ им. Г. В. Плеханова», 
    Стремянный пер., д. 36, 115054 Москва, Россия

E-mail: gussev79@mail.ru

Свиридова Ольга Александровна
  1. ФГБУ ВО «РЭУ им. Г. В. Плеханова», 
    Стремянный пер., д. 36, 115054 Москва, Россия

E-mail: sviridova.oa@rea.ru

Шидловский Иван Геннадьевич
  1. ФГБУ ВО «РЭУ им. Г. В. Плеханова», 
    Стремянный пер., д. 36, 115054 Москва, Россия

E-mail: shdlvsk-ivan@yandex.ru

Бродецкий Геннадий Леонидович
  1. 2 Высшая школа бизнеса, НИУ «Высшая школа экономики»,
     ул. Шаболовка, д. 26, стр. 1, 119049 Москва, Россия

E-mail: gbrodetskiy@hse.ru

Статья поступила 5 июля 2024 г.
После доработки — 18 августа 2024 г.
Принята к публикации 22 сентября 2024 г.

Abstract:

In today’s inventory management, there is a need to optimize new models in order to select the best solution to ensure order fulfillment. These models must take into account various uncertainties, as well as the concept of time value of money. At the same time, it is important to note that in practice, appropriate solutions are often multicriteria due to the complex nature of supply chains. 

To address this, the authors have developed a method for optimizing such tasks based on a combination of multicriteria optimization procedures and decision making under uncertainty. However, this approach is shown to require further refinement in practice. The proposed refinement aims to assist managers in avoiding undesirable outcomes related to alternative selection. These are situations related to phenomena that lead to the selection of alternatives that may not be optimal for the preferences of the decision maker. 

The corresponding adjustment would result in introduction of a specific feature in the form of optimization procedures. In such an adjustment, it is proposed to present initial indicators of given specific criteria on the basis of so-called aggregated data, which eliminates the factor of dimensionality. A numerical example is provided using the development of a stock management strategy as an example, considering the need to select a logistics intermediary and in conditions of uncertainty regarding demand and potential delays in delivery. In this scenario, a weighted average of estimates of specific criteria is used as the selection criterion and the Hurwitz criterion is employed to account for uncertainty. 

Tab. 7, bibliogr. 20.

References:
  1. G. L. Brodetskiy, V. D. Gerami, D. A. Gusev, and A. V. Kolik, Supply chain transformation amid a global crisis, Anal. Progn., Zh. IMEMO RAN, No. 2, 14–23 (2023) [Russian].
     
  2. E. Muschick and P. H. Müller, Method for Making Technical Decisions (Mir, Moscow, 1990) [Russian].
     
  3. E. Muschick and P. H. Müller, Entscheidungspraxis: Ziele, Verfahren, Konsequenzen (VEB Verl. Technik, Berlin, 1987) [German].
     
  4. G. L. Brodetskiy, Systems Analysis in Logistics. Choice Under Uncertainty (Izd. Tsentr “Akademiya”, Moscow, 2018) [Russian].
     
  5. V. V. Podinovski, Theory of criteria importance in multicriteria decision making problems under uncertainty. I. Initial provisions, Inf. Tekhnol. Model. Upr., No. 5, 599–607 (2010) [Russian].
     
  6. O. A. Kosorukov and O. A. Sviridova, Taking into account the demand uncertainty while optimizing the inventory management, Logistika, No. 6, 12–13 (2012) [Russian].
     
  7. F. Ben Abdelaziz, P. Lang, and R. Nadeau, Dominance and efficiency in multicriteria decision under uncertainty, Theory Decis. 47 (3), 191–212 (1999).
     
  8. V. E. Zhukovin, F. V. Burshtein, and E. S. Korelov, A decision making model with vector fuzzy preference relation, Fuzzy Sets Syst. 24 (1–2), 71–79 (1987).
     
  9. I. Gilboa, Theory of Decision Under Uncertainty (Camb. Univ. Press, Cambridge, 2009).
     
  10. M. Baydaş and D. Pamučar, Determining objective characteristics of MCDM methods under uncertainty: An exploration study with financial data, Mathematics 10 (7), ID 1115 (2022).
     
  11. G. H. Tzeng and J. J. Huang, Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications (CRC Press, Boca Raton, 2011).
     
  12. E. V. Shikin and A. G. Chkhartishvili, Mathematical Methods and Models in Management (Delo, Moscow, 2000) [Russian].
     
  13. O. I. Larichev, Theory and Methods of Decision Making (Univ. Lavka; Logos, Moscow, 2008) [Russian].
     
  14. V. D. Nogin, Decision Making in a Multicriteria Environment. A Quantitative Approach (Fizmatlit, Moscow, 2004) [Russian].
     
  15. V. V. Podinovski, Ideas and Methods of the Theory of Criteria Importance in Multicriteria Decision-Making Problems (Nauka, Moscow, 2019) [Russian].
     
  16. J. J. Thakkar, Multi-Criteria Decision Making (Springer, Singapore, 2021) (Stud. Syst. Decis. Control, Vol. 336). 
     
  17. G. L. Brodetskiy, D. A. Gusev, and I. G. Shidlovskii, Multi-criteria optimisation under the conditions of uncertainty in logistics and supply chain management, Int. J. Logist. Syst. Manag. 39 (2), 207–227 (2021).
     
  18. G. L. Brodetskiy, D. A. Gusev, and I. G. Shidlovskii, Optimizing MultiCriteria Decisions in Logistics Research (INFRA-M, Moscow, 2020) [Russian].
     
  19. G. L. Brodetskiy, D. A. Gusev, O. A. Sviridova, and I. G. Shidlovskii, Possibilities of optimization procedures under uncertainty and their synthesis with solution choice by many criteria, Myagkie Izmer. Vychisl., No. 5, 22–36 (2023) [Russian].
     
  20. G. L. Brodetskiy, The inventory optimisation taking into account time value of money and order payment deferrals, Int. J. Logist. Syst. Manag. 28 (4), 486–506 (2017).