摘要：本文引入模糊需求量、模糊生產能力建立了鋼鐵企業產品組合模糊優化模型，完善了鋼鐵企業產品組合模型。引入Zimmermann對模糊規劃的解法，對鋼鐵企業產品組合決策的模糊優化模型進行了求解，並通過某鋼鐵企業集團的實例，驗證了引入模糊規劃後的產品組合模型的實用性。同時表明了本文建立的產品組合模糊優化決策更符合鋼鐵企業的實際情況。
關鍵詞：模糊規劃;隸屬度;產品組合
1、產品組合模糊規劃的研究現狀
產品組合優化決策就是通過計算、分析進而作出各種產品應生產多少才能使得各個生產因素得到合理充分的利用，並能獲得最大利潤的決策。Kee在研究產品組合決策的時候考慮了可控資源和不可控資源從而將ABC和TOC綜合起來來考慮產品組合決策。張人千和魏法傑分析了影響產品組合決策的隨機因素，建立了隨機產品組合決策模型。蘇東平和陳文明針對寶山鋼鐵公司，研究了產品組合對於主計劃及其供應鏈的重要作用。以上學者研究的產品組合決策中數據都是確定的。然而這些工作大部分只考慮了確定性的任務，沒有考慮市場可能的變化情況，所做出的決策不能很好地適應市場變化。實際上市場存在着大量的不確定性因素，在做產品組合決策時忽略其不確定性，必然影響決策的科學性和合理性。唐加福和汪定偉提出具有模糊需求量和模糊能力約束以及資本水平約束的多品種類集約生產計劃問題的模糊優化模型及模糊解方法，建立了具有模糊需求量和模糊能力約束集約生產計劃問題的優化模型FMAPP，並給出了求解模型的參數規劃方法。廖國勤和李紹軍等人將多目標規劃應用於煉廠價格不確定情況下生產計劃的制定，使所得到的生產計劃在一定程度上反映市場的變化並能使企業的生產效益最優，爲企業管理決策者進行長遠規劃給予指導，通過實例驗證了該方法的可行性。kas提出了產能不確定和需求量不確定條件下的產品組合規劃模型，並驗證了模型的實用性。本文基於kas研究了鋼鐵企業產品組合模糊規劃模型，並通過一個實例驗證了產品組合模糊規劃模型的實用性。
2、鋼鐵企業產品組合模糊規劃模型
假設每種鋼材的`需求量在最大需求量的100*(1-vi)內變動，單位及作業的產能在估計的能力100*(1-ξp)的變動，批級作業的產能在估計的能力100*(1-τm)的變動，產品級作業的產能在估計的能力的100*(1-tj)變動。
在以上模型中，目標函數式6爲決策滿意度最大化，約束條件中，式2.7爲目標值的隸屬度的約束，式8、15、21分別是軋鋼階段、鑄造階段、冶煉階段所消耗可控和不可控資源的約束，式10、17、23分別對軋機、鑄機、轉爐產能的約束，式9、、12、16、22分別爲軋機、轉爐、鑄機產能的隸屬度函數和鋼材需求量的隸屬度函數，式11表示鋼材產量在批次數與最小和最大的每批數量的乘積之間，式13表示不生產該鋼材時，該鋼材的軋次數爲0，生產時，軋次數爲一整數，式14表示從連鑄坯到鋼材的成材率矩陣，式18表示鑄坯產量在批次數與最小和最大的每批數量的乘積之間，式19表示當不生產該鑄坯時，該鑄坯的澆次數爲0，生產時，澆次數爲一整數，式20表示從鋼水到連鑄坯的成材率矩陣，式24表示鋼水產量等於每爐鋼產量與爐次數的乘積，式25表示不生產該鋼水時，該鋼水的爐次數爲0，生產時，爐次數爲一整數。式26表示鐵水到鋼水的收得率矩陣。
3、實例
本篇文章採用某鋼鐵廠2012年9月份的數據，假設某鋼鐵廠有9種鋼材，這9種鋼材的詳細情況見表1，9種鋼材分別由6種鑄坯加工而成，6種鑄坯的詳細情況見表2，6種鑄坯又分別由3種鋼水加工而成，鋼水的具體情況見表3。
把以表1、表2、表3的數據帶入2部分中的模型中，並假設鋼材的需求量有20%的浮動，軋機、鑄機、轉爐的產能存在10%的波動。不模糊時鋼鐵廠產品組合模型的最大目標值z爲27992590，最小目標值z爲22714980。用LINGO計算鋼鐵廠產品組合模糊規劃模型，計算結果結果如表4：
由表4可知當產品組合模糊規劃模型所計算出來決策的滿意程度爲0.495、鋼材的產量分別爲4，758噸、1，522.738噸、416噸、74，499.75噸、32885.44噸、312噸、954.384噸、3，948.012噸、479.6110噸、利潤爲25，328，778元，而不模糊時鋼鐵廠產品組合模型計算出來的鋼材的利潤爲27，992，590。
4、結論
本文基於現實生活產能和需求量的不精確性引入了鋼鐵企業模糊規劃模型，通過實際例子計算，引入模糊規劃的鋼鐵企業產品組合決策所算出的利潤介於產能和需求量不模糊時最大利潤和最小利潤之間，由於現實當中產能和需求量是根據以往數據調研出來，存在一定的不精確性，所以考慮需求和產能模糊的產品組合決策更加科學更加合理，更有利於企業做決策。
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