基于MCMC的随机库存系统中提前期需求分布的计算

在需求和提前期均是随机的库存系统中,提前期需求的分布是由提前期分布与需求分布复合而成的,这个复合分布的计算通常是困难的。本文采用基于Gibbs抽样的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC,Markov chain Monte Carlo)方法,抽取条件分布样本作为提前期需求分布的样本,通过样本来计算提前期需求分布密度、服务水平和损失函数。这种方法避免了直接求解复杂积分计算上的困难,也克服了近似分布拟合偏差过大的问题,有效地解决了随机需求与随机提前期的复杂库存系统中提前期需求确定问题。理论与数值分析结果表明:与现有方法相比较,基于MCMC的方法具有计算简便、拟合精度高、通用性好等特点。     

需求分布未知且提前期可控的联合库存决策

在提前期内需求为自由分布且提前期依赖于订购批量和生产率的条件下,建立了同时考虑供需双方成本的联合库存决策模型,运用最小最大准则分析了模型最优解的存在性,设计了高效的最优解搜索算法.通过数值算例说明算法的有效性,分析了获取需求分布信息的代价与收益;并与供需独立的决策模型比较,表明了联合库存决策可以显著地降低供应链成本.     

交互视角下的客户关系管理时变决策模型研究

从企业和客户交互视角出发，提出关系承诺是客户关系持续的本质，它的驱动因素为信任、认知价值传递、关系管理努力和机会主义倾向。基于此，论文利用动态优化控制理论，研究了客户关系持续管理决策问题，建立了一种在动态环境中客户关系持续管理的时变模型，讨论了模型建立的依据，给出了决策模型的最优结果以及在客户关系管理实践中的意义。     

单周期替代性产品价格与存量的联合决策

研究了需求为加性且随机项服从正态分布的单周期替代性产品价格和存量的联合决策问题,证明了最优解的存在性和唯一性,给出了最优解在给定价格区间上的一维搜索算法;以高科技产品更新期新老产品价格与存量的联合决策为例,通过数值实验说明了该优化模型能够显著提高企业利润水平,同时对市场需求波动大小、产量和价格的既定值等参数进行了灵敏度分析.     

多目标装配线平衡的优化算法

在生产制造系统中，装配线的平衡需要针对多个目标，传统的装配线平衡问题，优化单一目标，忽略了目标之间的联系。优化一个目标的同时，劣化了另外一个目标。章研究了多目标装配线平衡问题，探讨了这些目标之间的联系，设计了禁忌搜索算法求解多目标装配线的平衡问题。章从生产管理系统的角度优化多目标装配线平衡，与单一目标相比，具有显的改进。     

考虑消费者退货的双渠道订货量决策研究

在考虑消费者退货下,构建由制造商和零售商组成的二级供应链模型,研究了双方的订货量决策问题,并分析不同策略以及决策顺序对均衡结果和制造商开通直销渠道的影响。研究发现:在单渠道中,提供退款保证可提高订货量、制造商和零售商利润。当直销成本较大时,制造商将不开通直销渠道;提供退款保证有利于制造商开通直销渠道。在双渠道中,提供退款保证能够提高直销量、总订货量和制造商利润;直销量、总订货量、制造商利润和总利润都随直销成本递减;在顺序决策下,制造商利润和总利润更高。     

单周期替代性产品的联合定价策略

研究了存量固定、需求服从正态随机分布的单周期替代性产品的联合定价决策问题,证明了目标函数在两个决策变量上均为单峰函数,由此给出了两层嵌套的一维搜索算法;算例说明了该优化模型能够显著提高企业利润水平,同时对市场需求的随机波动程度、产品存量等参数进行了灵敏度分析.     

基于GA-SA的混合U型装配线平衡

在JIT生产系统中，混合U型装配线是一种能够满足市场多样化需求的柔性系统，章综合考虑作业元素的分配和产品的投产排序两个因素，建立了混合U型装配线的平衡模型，给出了人工智能算法的平衡方法，从全局优化的角度研究了混合U型装配线的平衡问题。