基于随机提前期的二级库存系统的优化方法

针对需求和提前期均是随机的情况下,考察了一个简单的二级库存系统,即单个供应商、单个零售商的优化问题,两者均采用s,Q策略进行库存管理,他们的订货数量Qr,Qs都是已知常数,以每计划周期内系统运行期望总费用最小建立了目标函数,寻求系统的决策变量sr,ss,最后给出了求解算法与数值算例.     

供应提前期和需求不确定下库存系统的随机比较

本文研究供应提前期和需求不确定下包含最小化成本和最大化利润的一致化报童问题中随机比较实现的充分条件,并通过随机比较定量刻画提前期和需求不确定性对库存系统决策和利润的影响。首先引入报童收益函数,给出其优化前后满足随机占优及拉普拉斯变换序的充分条件。进一步,在周期需求服从指数分布的情形下,定量刻画固定提前期与提前期服从几何分布两种情况的随机单调性。最后,将上述结论应用到报童模型中,得到提前期需求对一致化报童问题的随机单调性。     

随机补货间隔且需求依赖库存水平的库存控制模型

定期补货库存模型在实践中被广泛使用,尤其是在单一供应商中购买多种不同产品的库存系统中更为常见.然而,大多数定期补货库存模型都假设补货的时间间隔是恒定不变的.但在实践中,补货的时间间隔也可能是一个随机的时间长度.提出了一个随机补货时间间隔和需求依赖于当前展示库存水平的库存控制模型,且补货间隔服从指数分布和均匀分布,同时允许短缺发生并且短缺量部分延期供给,并研究了模型最优解的存在性与唯一性.最后,给出了数值算例来说明模型在实际中的应用.     

随机弹性需求下供应链销售价格与提前期联合决策及协调机制

研究了市场需求随机且对销售价格及提前期敏感的条件下,供应链如何制定最优的销售价格、提前期以及库存因子使得利润最大化。首先,分析了集中决策与分散决策供应链的最优决策,发现集中决策与分散决策模式下的提前期与库存因子是相同的,但分散决策下的销售价格更高、期望利润更低,且分散决策与集中决策供应链的利润之比随着需求对价格的敏感程度的增大而增大。然后建立了收入共享与成本分担的协调机制,并分析了其最优决策。研究发现,协调决策机制可以有效地压缩提前期,并能同时使供应链达到帕累托改进,但不能达到完美协调,而且还发现协调决策下制定的最优销售价格比分散决策要低。最后通过数值计算对三种供应链决策模式下的绩效进行了比较分析,结果表明供应链利润随着需求方差增大而减小,提前期压缩程度随着材料成本承担比例增大而增大。上述结论可以为企业制定销售价格与提前期决策以及企业间的协调提供有益的指导。     

需求依赖销售努力库存系统的随机比较

研究需求依赖销售努力库存系统中需求不确定性对系统最优订货量、利润和销售努力的影响.对一般需求模型给出期望利润关于订货量和努力水平为联合凹的充分条件,证明期望利润函数的超模性质.对加乘需求模型证明系统最优利润和最优努力水平都可由一类与需求分布有关的广义TTT变换来表示.通过引入定义在不同支撑分布集合上一阶、二阶和三阶随机占优,得到广义TTT变换之差与二阶和三阶随机占优之间的关系式,建立了比较库存系统最优利润或努力水平的理论基础.在一阶和二阶随机占优意义下对加乘需求模型得到比较系统最优利润和努力水平的充分条件或充分必要条件.进一步,证明存在一类需求分布当系统关键比(或市场价格)足够大时系统最优利润和努力水平随需求可变性的增加而增加.最后给出几个数值例子验证了研究结果.     

库存控制的随机优化(英文)

本文将随机扰动引入企业库存控制系统,并重点讨论了扰动引入后,库存投资与市场需求的相互作用,及对未来折现利润的相关影响.文章建立了关于库存控制管理的最优跨时决策模型.不同于其它文献中将市场需求及库存投资看作具有具体分布的随机变量,文章将两者设置为随机过程并分别服从不同的It型SDE.文章得出了三个命题及一些有意义的结果.     

具有两类需求服务的随机库存系统控制策略研究

研究具有两类顾客排队需求服务的随机库存系统.系统采取(s,Q)补货策略且当库存水平下降到安全库存s时,到达的第二类顾客以概率P得到服务.首先,建立库存水平状态转移方程并通过递推算法求解获得库存水平稳态概率分布和系统稳态指标;接下来,构建库存成本函数;最后,采用数值试验的方法研究该库存系统的最优控制策略并考察系统参数的敏感性.     

考虑多提前期的厨房电器供应链网络库存系统鲁棒控制研究

在厨房电器供应链的管理实践中,市场、技术、客户需求等具有不确定,牛鞭效应也会影响供应链系统的稳定性,造成系统性的损失。为了提高厨房电器供应链的鲁棒性能,本文首先基于Takagi-Sugeno模糊控制系统,考虑采购、生产、销售等多种提前期以及客户需求的不确定性,构建一类厨房电器供应链网络动态模型;其次,根据不同周期下厨房电器供应链制造商的库存状况,对制造商的生产策略进行了设计;随后,提出了基于模糊鲁棒控制策略对多提前期、多种不确定因素对厨房电器供应链的影响;最后,基于厨房电器供应链的实际数据进行了仿真,结果显示本文提出的厨房电器供应链鲁棒策略是可行和有效的。     

提前期需求为模糊随机条件下的连续库存补货策略

考虑提前期内需求为模糊随机变量且提前期为可缩短情形下,建立由购买商和供应商所组成的简单供应链连续库存补货策略优化模型,其中订单量、再订货点和提前期为决策变量.首先推导出模糊随机需求条件下购买商和供应链的成本函数,然后,进一步考虑总需求为三角模糊数,推导出供应商、购买商和供应链的模糊成本函数.在此基础上分别从购买商成本最小和供应链成本最小角度对模型进行求解,结合具体算例对模型进行应用分析和比较分析,结果表明模型具有有效性和实用性,并得出如下结论:从购买商本身角度考虑订购策略所产生的供应链成本总是大于从供应链整体角度考虑订货策略所产生的供应链成本,同时从购买商本身角度考虑订货策略所产生的最优订购量、购买商成本低于从供应链整体角度考虑订货策略所产生的最优订购量、购买商成本.     

随机需求下仓库容量有限的物流库存管理问题的研究

在随机需求下，本文研究当物流企业自有仓库容量限时的物流库存管理问题，给出了使库存成本期望最小的订货量．     

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.     

求解硬时间窗约束下随机需求库存-路径问题的优化算法

随机需求库存-路径问题(Stochastic Demand Inventory Routing Problem, SDIRP)即考虑随机需求环境下供应链中库存与配送的协调优化问题,是实施供应商管理库存策略过程中的关键所在,也是典型的NP难题之一。文章以具有硬时间窗约束的随机需求库存-路径问题(Stochastic Demand Inventory Routing Problem with Hard Time Windows, SDIRPHTW)为研究对象,将SDIRPHTW分解为直接配送的随机库存-路径问题和具有硬时间窗约束的路径优化问题两个子问题,并以最小化系统运行成本和用车数量为目标,设计了一个基于(s,S)库存策略和修正C-W节约法的启发式算法。最后,通过相应的数值算例验证了算法的有效性。     

基于MCMC方法的金融贝叶斯半参数随机波动模型研究

现有随机波动(SV)模型依赖于参数条件分布形式假设,无法充分描述金融资产收益的偏态厚尾等典型特点,而非参数分布能够更全面地刻画这些特性。本文将SV模型和非参数分布相结合,构建一类半参数SV模型;同时在贝叶斯框架内,发展有效MCMC抽样解决模型的参数估计难问题,并利用对数预测尾部得分(LPTS)法分析模型的极端风险预测能力;最后以我国美元/人民币汇率市场为例,对半参数SV模型在收益特性刻画以及极端风险预测方面的实际效果进行了检验。     

基于可控提前期和可变押后订单比例的库存问题研究

针对可控提前期领域现有研究中存在的不足,提出了同时考虑可控提前期和缺货对押后订单比例影响的连续盘点库存管理问题。在市场需求服从正态分布条件下建立年总成本表达式,并同时决策订货量、订货点和提前期使年总成本最小。实例计算表明我们的库存管理方法可以减少总成本,提高顾客服务水平和使库存管理更加平稳。     

提前期可控的二级供应链库存模型

针对单个生厂商单个销售商组成的二级供应链系统,当生厂商采取批量生产等量运输策略时,假定提前期可控且可通过追加成本缩短提前期,建立了一个拥有不同再订购点的一体化随机库存模型.最后给出求解模型最优解的迭代算法,并以实例验证模型和算法的有效性.     

基于可控提前期和服务水平约束的(Q,r)库存问题

本文研究了存在顾客流失情况下，基于可控提前期和服务水平约束的连续盘点（Q，r）库存管理同题。当市场需求分布未知时采用MiniMax方法建立年总成本函数表达式，修正以往研究中对安全系数取值范围错误判断，推导出合理的安全系数取值范围，并给出最优解的计算方法。     

需求中断下具有提前期的双渠道供应链的风险规避决策

讨论了由一个制造商和一个零售商所组成的双渠道供应链在需求中断下具有提前期的双渠道供应链的风险规避问题.给出了在需求中断前后的最优价格、最优提前期和最优生产决策.研究表明决策变化量是需求中断量的线性函数,在集中式下最优的决策和销售量与供应链的市场份额和需求中断有关,模型的最优生产体现了一定的稳健性.对于提前期来说,当市场份额较大时,最优提前期关于风险规避系数呈正比例,当市场份额较小时,最优提前期关于风险规避系数呈反比例.