仓库容量有限条件下的随机存贮管理

讨论了仓库容量有限条件下的随机存贮管理优化问题,认为时间是连续分布的.对于存贮一种商品的问题,根据订货点和自己仓库容量的关系分两种情况讨论,得到平均损失费与订货点、到货时间之间的关系式,利用实测数据拟合出到货时间的概率密度,建立了以平均损失费用的数学期望为目标函数的最优化模型,并使用MATLAB数学软件进行求解,得到三种商品的最优订货点分别为41,37和36.经过分析得知仓库容量与销售速率的比例、单位商品的损失费均对确定订货点都有重要影响.对于存贮多种商品的问题,根据到货时间的取值范围与两个时间临界点(销售完租借仓库中某种商品的时间和销售完所有该种商品的时间)之间的位置关系,将每种商品分为六种情况,m种商品组合起来,就有6m种不同情况,在此基础上,以m种商品的总体平均损失费用的数学期望作为目标函数,建立问题的最优化模型.针对题目中给出的三种商品的情形进行求解,得到最优订货点L*=4.807.最后,对销售速率随机的情形建立模型并进行了讨论.     

仓库容量有限条件下的随机存贮管理模型

以商场的商品销售与存贮为研究对象,建立了一类在仓库容量有限条件下的存贮管理决策模型,并给出了最优存贮策略.针对某个大型超市的三种商品的真实销售数据,我们运用该模型分析求解得出了三种商品的最优订货点L*分别为35、39和40.结合销售存贮管理中的实际情况,我们针对商场同时订购多种商品时的情况对模型进行了初步推广,并依据此推广模型得出了在同时订购三种商品时的最优订货点L*为7.2.最后我们进一步讨论了在商品销售率随存贮时间发生变化及存贮变质性商品时的存贮管理决策模型,以便满足不同商家的订货和存贮策略.     

两种随机存贮管理模型的建立和求解

建立了仓库容量有限条件下单品种、多品种允许缺货的随机存贮模型.采用连续的时间变量更合理地描述了问题,简化了模型的建立.模型的求解是一个以分段的平均损失费用函数作为目标的带约束最优化问题.针对题目中的具体数据对随机量送货滞后时间的密度函数进行了估计,解出了单品种、多品种条件下最优订货点的值和存贮方案.通过分情况讨论把单品种存贮模型推广为多品种(m种)存贮模型,论证了目标函数的独立变量为2m-1个,使模型更加清晰、求解方便.类比控制论中的相关理论提出了一定条件下多品种存贮的最优性原理,给出了证明,指出该原理简化模型和验证模型求解结果的作用.讨论了销售速率具有随机性时的存贮模型,实际当中调整修正订货点的方法,以及仓库最大存贮量的一种预测办法.最后指出了模型的优缺点.     

考虑仓库容量扩张的多周期随机存贮模型——折扣准则

研究了仓库容量可以控制的、基于折扣准则的多周期随机存贮模型.利用马氏决策过程(MDP)的方法,建立了最小折现成本所满足的最优方程,在此基础上,得到了一个(Ut*,yt*(b))结构的最优策略:当仓库容量小于Ut*时将容量扩充到Ut*,并订货至Ut*;否则保持仓库容量不变,且当存贮量小于yt*(b)时订货到yt*(b),反之不订货.     

一类存贮模型及其最优存贮策略

当工厂仓库容量有限时,常常需要租借仓库来进行存贮.但是,由于租借仓库的存贮单价通常比自己仓库的存贮单价高,所以不能用经典的经济批量公式来计算,有必要重新进行研究.本文研究了原料仓库和产品仓库容量均有限条件下的定料生产销售存贮问题,建立了相应的存贮模型,给出了最优定料生产存贮策略.     

仓库容量有限条件下允许缺货的两类存贮模型

研究了仓库容量有限条件下允许缺货的两类存贮问题,建立了使用租借仓库时相应的存贮模型,给出了最优存贮策略.     

经济订货批量公式的一个注解

本文讨论了不允许缺货和允许缺货存贮模型中经济订货批量公式,并建立了修正后的存贮模,给出了相应的经济订货批量公式。     

三种不同需求分布条件下报童问题期望费用的计算

报童问题是运筹学中典型的随机性存贮模型.目前很多运筹学和管理科学教科书一般只给出报童问题最优订购量应该满足的条件,而没有给出具体的期望费用的表达式,这对于报童问题模型在实际中的应用造成不便.研究了三种不同需求分布条件下报童问题期望费用计算问题,所得出的关于期望费用计算公式具有简洁和便于实际应用的特点.     

需求依赖于展示区库存水平的易腐品订购和转运策略

本文主要研究易腐品零售商的订货和转运策略。零售商的库存分为两部分,即展示区/货架库存和仓库库存。零售商定期向供应商订货,零售商收到订购的商品首先将其中一部分商品存放在展示区中,余下的部分储存在仓库。展示区的空间是有限的,并且需求依赖于展示区商品的库存量。本文首先建立了以平均利润最大化为目标的库存优化模型并对模型最优解的存在性进行了分析,然后得到了求解最优订购量、转运量、转运时间间隔以及再订购点的算法,最后给出了不同参数条件下的算例。     

有关数学期望的优化问题

讨论随机变量函数的数学期望的求解及其应用问题.针对连续型和离散型随机变量,实例说明有关数学期望的一类随机优化模型的决策变量的求解问题,指出在离散情形下相关问题的传统解法容易漏解,并给予修正.     

分销仓储配送中心定货决策模拟系统研究

本对于分销仓储本着中心在客户需求量和再订货提前期都是随机性的情况，利用Arena模拟软件，通过对再订货点模型进行了模拟，求出可使系统成本较少的订购批量及再订货点存货水平的组合，从而确定最佳订货策略，解决现实中这种“双随机性”的复杂订货决策问题。     

PARTIAL VERSUS GENERAL STORAGE POLICY: COMMODITIES AND RESOURCES

This paper examines joint storage considerations when both commodities and resources can be stored, e.g., grain and water for irrigation. Results suggest that when separate agencies control public resource and commodity storage, suboptimal storage rules occur unless (i) each agency is sensitive to the policies of the other, (ii) commodity inventories are adjusted in response to prices, and (iii) resource inventories are adjusted in response to both commodity demand and resource supply conditions. For example, the common case where water storage depends on weather and reservoir conditions alone is not sufficiently general. The results imply that water management agencies that tend to be dominated by engineers and hydrological considerations need to incorporate economic considerations into decision processes.     

多供应商单配送中心的库存优化模型研究

针对有容量约束的多供应商单配送中心的库存问题,通过对影响物流运作成本各因素的分析,确定各变量之间的关系;并结合企业运作实际,首先构建了混合整数非线性规划的数学模型;进而对该模型进行优化分析,提出了最优解的解决方法;最后,运用算例对该模型做进一步的分析总结.     

A variable neighborhood search for the network design problem with relays

Given a set of commodities to be routed over a network, the network design problem with relays involves selecting a route for each commodity and determining the location of relays where the commodities must be reprocessed at certain distance intervals. We propose a hybrid approach based on variable neighborhood search. The variable neighborhood algorithm searches for the route for each commodity and the optimal relay locations for a given set of routes are determined by an implicit enumeration algorithm. We show that dynamic programming can be used to determine the optimal relay locations for a single commodity. Dynamic programming is embedded into the implicit enumeration algorithm to solve the relay location problem optimally for multiple commodities. The special structure of the problem is leveraged for computational efficiency. In the variable neighborhood search algorithm, the routes of the current solution are perturbed and reconstructed to generate neighbor solutions using random and greedy construction heuristics. Computational experiments on three sets of problems (80 instances) show that the variable neighborhood search algorithm with optimal relay allocations outperforms all existing algorithms in the literature.     

基于“货到人”拣选模式的储位分配问题研究

研究了“货到人”拣选模式下的储位分配问题,以订单拣选过程中搬运货架总时间最短为目标建立了整数非线性规划模型,并证明其为NP-hard问题,分别设计了求解模型的贪婪算法和单亲进化遗传算法。首先根据订单和物品的关联关系对物品进行聚类,基于聚类结果设计了求解模型的贪婪算法。然后设计了直接求解模型的单亲进化遗传算法,遗传算法中采用了0-1矩阵编码、多点基因倒位算子、单点基因突变算子和精英保留等策略,通过合理选取参数,能够很快求解出问题的近似最优解。最后利用模拟算例和一个具体实例进行计算,并对贪婪算法和遗传算法的求解时间和求解效果进行了比较分析。结果显示,对于小规模问题,两种算法均能在较短的时间内以很高的概率得到问题的全局最优解,对于中等规模的实际问题,利用两种算法得到的储位分配方案均优于企业目前采取的基于出库频率的储位分配方案,遗传算法得到的储位分配方案对应的货架搬运次数、货架搬运总时间等均优于贪婪算法。本文设计的遗传算法可以作为智能仓库管理信息系统的核心算法。     

基于商品关联度的智能仓库储位分配问题研究

储位分配方案是直接影响智能仓库工作效率和拣选成本的关键因素.根据历史订单信息定义了商品之间的关联度,以同一货架上的商品之间的关联度之和极大化为目标建立了智能仓库储位分配问题的数学模型,并设计了求解模型的算法.首先根据历史订单信息计算商品之间的关联度,然后结合商品的周转率、商品之间的关联度等信息,设计了启发式算法求解智能仓库储位分配问题,并且分析了启发式算法的时间复杂度.通过大量的模拟计算验证了本文建立的数学模型和设计的启发式算法的有效性,证明了以同一货架上商品之间关联度极大化为目标和以订单拣选过程中搬运货架总次数极小化为目标的一致性.通过对比分析本文算法得到的储位分配结果与随机储位分配结果可以看出,利用基于商品关联度的启发式算法得到的储位分配方案比随机储位分配方案对应的货架搬运次数平均减少了30.08%.     

A model of spatial flows and growth of capital and labor stocks

This article deals with optimal spatio-temporal development of capital and labour stocks in a production economy with spatial extension. Current stocks of capital and labour are used to produce a commodity, partly invested to replace worn capital, partly consumed. These stocks can be relocated in space, but relocation uses up some of the inputs themselves. Under these constraints the objective is to maximize a utility measure derived from per capita consumption and aggregated over individuals, space and time.The necessary conditions for optimum are derived as Euler equations of a continuous variational problem. They concern choice of production scale and technology, rate of reinvestment, and optimal flows of labour and produced commodities through space. The Lagrangian multipliers of the constraints are interpreted as imputed wages and commodity prices.The whole structure of optimum depends on these imputed wages and prices, and their solution can be derived from a pair of dependent non-linear partial differential equations. The spatial flow portrait at each moment depends on the time parameter and on the parameters of the model (net reproduction and capital depreciation rates). It can undergo sudden changes described by the elliptic and hyperbolic umbilic catastrophes.