模糊随机需求下多产品报童问题的均衡策略

针对模糊随机需求下单制造商多零售商的分布控制型多产品报童问题, 建立了含资金约束的期望利润最大化两层规划模型.结合模糊随机模拟技术与遗传算法, 设计了求解模型的混合智能算法.该算法不仅可获得上层制造商的最优折扣批发价及下层零售商的最优订购量,亦可求得该折扣形式的起始折扣点(折扣区间).算例分析表明,当制造商采取最优数量折扣策略时:1)促使零售商订货量增加至资金约束上限;2)部分产品订货量可达模糊随机市场需求的最大可能值:3)零售商和制造商的利润均增加.     

顾客需求量不确定时生产商的在线数量折扣策略

针对顾客需求量不确定时,生产商为节省库存成本而采用数量折扣策略鼓励零售商提高单次订货量的决策问题,从在线问题与竞争分析的角度出发,设计了平衡策略,并证明了该策略是最优在线数量折扣策略.然后给出了算例,算例表明了无论顾客的需求量如何变化,平衡策略确定出的数量折扣,总能使生产商的成本接近于顾客需求量确定时的最小成本;同时与传统的数量折扣模型进行了对比,说明了在传统的数量折扣模型中做出的决策,往往不是我们所提出的新的评价准则(竞争比)下的最优策略.     

无界报酬折扣半马氏模型最优策略的结构

本文研究Lippmann型无界报酬折扣半马氏决策规划(简记为URSMDP)最优策略的结构。我们证明了:任给一策略,若它是a折扣最优的,则随机平稳策略,对同一a也是折扣最优的;对任给的整数n≥1,我们也给出了(在适当历史下)也是a折扣最优的充分条件;任一随机a折扣最优平稳策略必可分解为若干个决定性平稳最优策略(对同一a)的凸组合。从而较完满地解决了该模型最优策略的结构问题。     

考虑随机模糊缺陷率且允许缺货的EOQ模型

针对实际库存管理中的产品缺陷问题,研究了含随机模糊缺陷率且允许缺货的经济订购批量(EOQ)模型,并运用随机模糊理论将其转化为确定模型,设计了随机模糊模拟仿真算法进而确定了其最优订购策略.数值算例分析了缺陷率对最优订货量和最优利润的影响.     

连续时间Markov决策过程的均值-方差优化问题

本文考虑连续时间Markov决策过程折扣模型的均值-方差优化问题.假设状态空间和行动空间均为Polish空间,转移率和报酬率函数均无界.本文的优化目标是在折扣最优平稳策略类里,选取相应方差最小的策略.本文致力于寻找Polish空间下Markov决策过程均值-方差最优策略存在的条件.利用首次进入分解方法,本文证明均值-方差优化问题可以转化为"等价"的期望折扣优化问题,进而得到关于均值-方差优化问题的"最优方程"和均值-方差最优策略的存在性以及它相应的特征.最后,本文给出若干例子说明折扣最优策略的不唯一性和均值-方差最优策略的存在性.     

多供应商多零售商下经济批量问题的多项式时间算法研究

基于多供应商和多零售商构成的经济批量问题,通过构建优化模型,分析了订购费用为全部单位数量折扣和增加数量折扣两种情形模型最优解的相关性质。将这些性质应用到动态规划算法设计中,对订购费用为全部单位数量折扣时的一种特殊情形及增加数量折扣的一般情形分别设计了求解问题最优解的多项式时间算法,并用算例说明了算法的执行过程和有效性。     

一类带停时的奇异型随机控制问题的研究

以随机分析的知识和最优控制理论为基础,讨论了一类带停时的奇异型随机控制的折扣费用模型,在原模型的状态过程的基础上添加了漂移因子和扩散因子,并在λ＜δα的情况下讨论了该问题相应的变分方程的解,给出了此随机控制问题的最优策略,即最优控制和最优停时,并且证明了变分方程的解即为最优费用函数.     

非对称信息下供应商-零售商供应链的批量折扣决策

在供应链管理的文献中,许多工作研究供应商如何使用激励手段,如数量折扣,去影响零售商的订货行为以增加供应商的利润(与整个供应链的利润).多种形式的激励策略模型已有许多,但通常有一个关键的假设,即,供应商关于零售商的成本结构具有完全信息.本文研究了在非对称信息下供应商的最优数量折扣决策问题,得到了最优策略,并与完全信息的情形进行了比较.     

基于多数量需求拍卖机制的动态存贮/分配模型

该文分析了折扣准则下基于多数量需求拍卖机制的多阶段存贮问题,运用动态规划方法,在有限阶段对该问题研究了每个时期应该出售的最优产品数量、最优分配方案和最优订购策略,提出了运用修正的多需求二级价格拍卖模型来实现最优分配,并对无限阶段下的动态存贮/分配问题进行了讨论.     

随机需求下供应链协调优化模型

考虑了由一个供应商和多个零售商构成的两级供应链系统,在随机需求下,通过共同补给期进行协调的问题.作为Stackelberg博弈的领导者,供应商给出共同补给期策略,零售商作为跟随者以最优库存策略响应,建立了确定共同补给期和相应价格折扣模型.通过数值实例对该模型进行分析,得出Stackelberg均衡解,达到Pareto最优.