市场需求信息不对称下的保兑仓融资风险控制策略

信息不对称风险广泛存在于保兑仓融资过程当中,本文运用Stackelberg博弈模型刻画融资系统成员关系,运用动态规划优化分析方法求解对应博弈均衡策略。总结出需求信息不对称的三种表现形式:信息造假,信息优势及信息隐匿,分析各类信息不对称情形对融资系统所造成影响,并相应提出实现信息显示功能的契约甄别机制。研究表明:零售商可从信息不对称中获取巨大信息优势,但对其他成员造成损害,其中信息隐匿对生产商损害程度更高;二部定价机制可实现信息甄别,但生产商须为之付出信息租金,造成效率损失;而合理参数设定下的二部定价加回购机制有助于进一步改进融资系统及各成员收益,甚至达到次协调状态,最终实现融资成员收益的帕累托改进。本研究对于控制供应链融资中的信息风险、改善融资效率提供了理论依据及决策参考。     

多货栈及变质情形下两种可替代物品的经济订货批量模型

研究了多货栈及变质情形下两种可替代物品的经济订货批量问题.在计划期内,若某一种易变质物品发生缺货,则可以被另一种易变质物品以一定的替代率代替补充,不同物品有不同的变质率,且要决定租用货栈的数量.以库存系统的总费用最小为目标函数,分别对货栈容量无限与有限的情形建立模型,证明了最优策略存在的唯一性,并分别给出了求解最优订购策略的算法,最后通过一个算例验证了算法的最优性.     

制冷装置增加夜间运行时间的性能分析

介绍了福建省目前的分时电价政策.基于冷库实例,模拟计算了制冷装置增加夜间运行时间,采用不同蓄冷运行方案的运行费用.结果显示,理想条件下冷库的运行电费可节省47.3%以上,现场调研的某冷库运行电费可减少约31%.根据气象台的逐时气象数据统计,厦门市夜间湿球温度下降1.2～1.8℃.计算表明,制冷装置夜间运行的COP因此比...     

保兑仓模式下银行承兑汇票最优承诺费率研究

本文从汇票承诺费率的角度探索银行承兑汇票承诺费的减免对银行利润的影响。通过建立零售商、制造商和银行的利润模型并依次分析零售商订货量、制造商对融资模式的选择和银行汇票承诺费率,结果发现,保兑仓模式下订货量低于赊销模式,但制造商提前贴现汇票能冲抵订货量的劣势,对银行而言,将汇票承诺费率降低至临界值以下才能使保兑仓模式优于赊销而成为制造商的选择,最优汇票承诺费率是银行利润函数求解基础上考虑赊销与保兑仓模式竞争关系的结果。银行为执行“减税降费”政策而减免汇票承诺费有利于增加保兑仓业务量,同时也有利于提高供应链效率。     

基于仓单质押融资的物流企业与银行的演化博弈分析

物流企业与银行之间的良好合作关系是物流金融业务继续发展的前提和基础。以仓单质押融资业务为例,运用演化博弈理论对物流企业与银行之间的监督包庇问题进行了分析,构建复制动态方程和运用动态相位图分析群体策略的演化过程及结果,为建立良好的合作关系提供理论依据。分析结果表明:该动态系统的演化方向受到博弈支付矩阵以及系统的初始状态的影响。银行监督成本、银行的收益损失、物流企业的包庇成本和物流企业的罚金是影响演化结果的关键性因素。通过外部力量的加入,可促使系统演化至(不包庇,不监督)这一期望演化稳定策略。     

制造企业成品出入库两级排队协同服务模型

优化企业成品出入库协同服务水平、平衡工作负荷,从而提高企业仓储服务效率、降低物流成本,是现代制造企业亟待解决的一个重要的管理细节问题。针对这个问题,本研究以仓储入库和出库两个排队过程为研究对象,建立出入库等待时间溢出情景下的两级排队协同服务模型,分析了在排队等待时间控制目标下,出入库员工优化配置方案。该模型引入溢出和串联两个协同服务机制,分三种情景即前方与后方服务台都有空闲,前方繁忙与后方空闲,前方空闲(或繁忙)与后方繁忙,建立了各情景下的系统状态转移方程,求解系统状态的概率,并进而推算出反映系统表现的各项指标,如员工使用率,队列长度,等待时间,以及等待时间超过溢出界值的概率。用制造企业成品出入库管理案例进行验证分析,对企业目前采用的M/M/S出入库排队系统与两级排队协同服务系统进行了数值计算对比。结果表明后者能有效提升出入库服务效率,减少出入库排队系统平均等待时间,降低由于入库和出库两个服务过程效率不均衡而产生的企业内部物流成本,是提升企业内部物流协同管理水平的一个重要方法。其应用可以服务于仓储出入库协同管理的信息化与自动化水平的提高。     

Optimal model for warehouse location and retailer allocation

Warehouse location and retailer allocation is a high‐level strategic decision problem that is commonly encountered by logisticians and supply chain managers, especially during the supply chain design phase. Considering the product distribution cost and warehouse capital cost trade‐offs, this paper models the warehouse location and retailer allocation problem as a 0–1 integer programming problem and provides an efficient two‐stage set covering heuristic algorithm to solve large‐sized problems. Finally, concluding remarks and some recommendations for further research are also presented. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

允许租用货栈的库存系统的最优进货策略

本文从实际背景出发，提出了允许租用货栈的库存系统的库存模型，在一般时变需求并允许短缺的假定下，得到了寻求该系统最优进货策略的一种交替逼近方法。并给出了数字例子。     

基于AGV的智能仓库系统订单分批问题研究

研究了基于自动引导小车(AGV)的“货到人”智能仓库订单分批拣选问题, 在同时考虑工作人员拣选商品成本和AGV搬运货架成本的前提下, 建立了以总成本极小化为目标函数的订单分批问题整数规划模型。根据订单中包含的商品信息和商品所在的货架信息构建了描述订单之间关系的加权相似度指标, 分析了加权相似度与总拣选成本之间的正相关关系。基于订单之间的加权相似度设计了求解模型的贪婪算法。利用具体算例进行模拟计算, 分析了加权系数的变化对订单分批结果的影响, 以及加权系数λ的取值与工作人员拣取一件商品的成本c₁和AGV搬运一次货架的成本c₂之间的关系, 得到了贪婪算法中加权系数λ的确定方法。进一步分析了贪婪算法的计算时间和计算效果, 结果显示, 通过适当选取加权系数, 利用贪婪算法可以在短时间内得到订单分批问题的近似最优解;对于小规模算例, 贪婪算法在最坏情况下近似比不超过1.35。利用本文的模型和算法进行订单分批, 兼顾了工作人员拣取商品的成本和AGV搬运货架的成本, 可以有效提高订单拣选效率, 降低订单拣选总成本。     

并列选择单亲遗传算法在自动化立体仓库货位优化中的应用

针对传统遗传算法在求解自动化立体仓库货位优化多目标模型中容易陷于局部最优解以及交叉变异过程中产生大量不可行解等问题,提出了并列选择单亲遗传算法.算法采用了0,1矩阵编码、并列选择算子、单亲变异算子等,有效避免了交叉变异操作产生不可行解的问题.通过对控制参数进行较合理地选取,算法能够综合考虑各子目标的相对优秀个体,从中选取出全局近似最优解,有效降低了算法陷于局部最优解的概率.利用该算法对36种货物的自动化立体仓库货位进行优化,通过比较优化前后的货位对应的拣选时间及货架重心可以看出,优化后的货位对应的拣选效率及货架稳定性均有明显提高.