1）研究目的

随着经济全球化不断发展，企业在生产经营过程中，由于市场竞争的加剧和客户需求的不断变化，企业必须及时满足客户的需求，适应市场的变化，从而才能在激烈的竞争环境中生存下来。因此，企业能够及时、快速地提供给客户所需要的产品或服务将是至关重要的。然而，在过去十几年中，众多企业大幅的减少供应商的数量以减少交易过程产生的成本，进而获得更多的经济效益，部分企业甚至选择从一个供应商处采购某一产品的所有需求量。鉴于供应商在交货期、供货质量等多方面的不确定性，单一供应商往往导致了采购风险增加。面对日益激烈的市场竞争，对供应商的选择及合理的订单分配，能够减少采购过程中的不确定性，降低订货的风险。如何在多因素权衡的前提下，高效敏捷地确定合适的供应商数量并进行订单分配，成为亟待解决的问题。

本文的研究以企业供应链中的单一产品、多个已知的竞争性供应商为基础，分析供应及需求均不确定的情况下供应商订单分配决策的关键因素，结合多目标规划方法，对如何进行分配订单来达到采购成本最小且风险最小进行探讨分析。

2）研究意义

本文的分析和研究针对企业供应链在面对多个供应商时的采购订单分配决策方面提供了参考与基本思路，同时，本文在约束条件上考虑了供应商供应不确定和企业需求不确定的两方面因素，此创新点将进一步更贴合实际为企业在供应商选择和订单分配上提供实践借鉴意义。

3）文献综述

针对采购时供应不确定、需求不确定、多个竞争性供应商、产品订单分配等问题，过去均有众多学者对此展开了研究。

Agrawal和Nahmias^[1] 早先在需求确定、由供应商供应的产品产量随机的背景下，建立了一个最优订货批量和最佳数量供应商的决策模型，模型中的关键在于从大量的供应商来完成小量的订单以减少随机不确定性和每个供应商的固定成本支出，从而显示出大量供应商的缺陷之间的权衡。马跃如、王子彦和万光羽^[2] 在一个供应商和多个零售商组成的两级供应链的情况下，建立随机混合整数规划模型，研究了在产能约束下，不同的交货前置期和产品单价对企业生产决策的影响问题。姜意扬、王勇和邓哲锋^[3] 在物流服务供应链订单分配的研究中，以集成商的角度建立了在不同分销点有多个物流服务提供商且有多种分配订单的订单分配模型，还在该订单分配模型中同时考虑了物流能力的可获得性、缺损率、配送效率和成本因素。陈婷^[4] 在界定供应不确定含义及相关因素的基础上，提出了新的供应商选择流程，并将合同毁约率作为供应商选择模型的参数之一，构建了FANP-FCCP供点商选择模型。Park Se Joon, Ok Changsoo和Ha Chunghun^[5] 也在此基础上提出了基于随机模拟的供应商选择DEA整体评价方法。袁长慧^[6] 结合了层级分析法和灰色关联度法研究了供应商选择问题，在供应能力确定、需求服从正态分布的情况下建立了多目标随机规划模型求解。同样在需求不确定下的制造商订单分配中，徐辉和侯建明^[7] 将完全信息与不完全信息引入到模型中，分析了两种情景下的订单分配情况，得出不完全信息的使用能够实现企业利润的最大化，同时还能够帮助企业对供应商进行评估与决策。李兴国和孟懂懂^[8] 则是在考虑需求不确定性和批量折扣的情况下,建立了一个基于总体成本、质量和交货提前期的多目标优化数学模型,设计了基于NSGAⅡ的求解算法，并且采用了搜索空间限定法来提高执行效率和处理问题约束，最后，通过算例对所建模型和算法的可行性与有效性进行了验证。Moghaddam和Kamran S^[9] 则是在研究逆向物流的模糊供应商选择以及订单量分配中建立了一个模糊多目标函数，其优点是在此模型中考虑了影响制造商选择供应商的因素,并把这些因素带入到约束条件中，最后基于启发式算法得出最优解。高更君、黄宇和梁承姬^[10] 也在逆向物流供应链的基础上，建立了制造商收益最大化和所选供应商不合格零件数最少化的多目标数学优化模型，运用蒙特卡罗仿真模型把多目标函数重构成单目标函数，采用自适应遗传算法对单目标函数进行求解，得出了最佳供应商选择及订单量分配。同时还在此基础上讨论了不同权重分配下结果的优劣性及供应商选择风险。

在求解算法方面，黄辉、纪玉娇、杨冬辉和严永^[11] 将供应商产能约束纳入评价体系，量化部分评价指标及约束条件，建立模糊多目标规划模型并采用模拟退火算法求解，确定了订单最佳分配结果。沈小静^[12] 在建立农产品供应不确定的农户选择及订单分配模型的基础上，分别用遗传算法和粒子群算法对模型进行求解，并从运算速度和精确度方面对两种算法进行比较，最终通过相对较优的粒子群算法得出研究结果。郝丽、胡大伟和李晨^[13] 采用数理统计理论和优化算法，构建了T-JIT环境下企业供应链中采购管理的两阶段分析法，利用AHP-EM和TOPSIS法对阶段1进行了供应商选择，应用阶段1中的权重采用多目标混合整数规划模型对阶段2进行订单分配研究。而Merzifonluoglu和Feng^[14] 对多个不可靠供应商的报童问题进行了供应商选择研究，考虑固定的订货成本和供应商的生产能力限制建立分配模型，采用精确算法最优化求解模型，再用启发式算法高效求解模型，得出了高水平不确定需求下的公司致力于单源采购策略，而在高残值和高缺货成本情况下则选择多源供应策略的结果。薛军、薛红和纪尚峰^[15] 采用供应商提供增量价格折扣的方式，建立了供应商数量选择与订单分配多目标协同决策模型，基于多目标共生型协同进化遗传算法的Agent群体间行为优化算法，研究了供应商系统节点Agent群体与总部配送中心系统节点Agent群体之间的行为优化问题，提高了多目标协同决策的智能型和精确性。

综上所述，在近几年有关订单分配的研究中，各位学者针对多方面的关键因素，如供应提前期、产品单价、产品缺损率、合同毁约率、批量折扣等，分别运用了混合整数规划模型、多目标随机规划模型、蒙特卡罗仿真模型等进行建模，求解方面也有多种算法为我们提供了，例如参考基于NSGAⅡ的求解算法、启发式算法、自适应遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法、Agent群体间行为优化算法等。在上述文献中，学者们最终都确定了在某一实际案例下的最优订单分配计划。但是，在供应能力或者需求量随机的大背景下，上述文献，大多都是在这两方面因素上，有一方面确定，另一方面不确定的情况，而同时讨论需求能力和供应能力均不确定的情况几乎没有，这是目前已知有关订单分配决策研究中的一个较大的不足之处，也是本研究的创新点、着重点。另外，在上述文献中，也有学者将逆向物流网络结合到供应链网络中，提出了更加优化的订单分配方案，这也给本研究带来了一定的参考。