服务水平约束下动态定价与库存管理

本文研究服务水平约束下的动态定价与库存管理问题。企业在有限期内销售某种产品,产品的需求为随机需求,且期望需求依赖于产品价格。在每一期期初,企业需要在满足服务水平约束的条件下同时决定订货量和产品价格。本文首先构建了动态定价和订购联合决策的随机动态规划模型,并证明了最优解的存在性。进一步,通过对最优解的结构进行刻画,将原问题的求解转化为若干子问题的求解,降低了问题求解的难度。通过对最优解的分析发现,当期初库存增大时,产品最优价格降低。通过分析目标服务水平对利润的影响,证明了服务水平与利润之间存在权衡,实现高的服务水平需要承受利润损失。数值模拟表明,相对于传统的静态定价策略,采用动态定价策略可以降低追求服务水平所带来的利润损失,验证了动态定价策略的有效性。     

考虑服务水平的双渠道供应链定价策略研究

研究单个制造商与单个零售商组成的双渠道供应链系统定价问题.在分散决策和集中决策条件下讨论了零售商传统销售渠道和制造商开拓网上销售渠道分别以不同服务水平销售产品的双渠道供应链,从而得到了在集中式决策和分散式决策条件下的最优定价,并分析了服务水平对定价决策和渠道需求的影响.研究表明,当零售商渠道服务水平增加时,批发价也随之增加.本渠道的服务水平对本渠道的价格影响会大于对竞争渠道的价格的影响.渠道服务水平的提高会导致本渠道销售价格和本渠道需求的提高,也会对另一渠道产生一定的溢出效应.     

碳排放约束下的随机需求供应链库存模型研究

从供应链领域的视角,构建碳排放税和碳排放权交易机制下的随机市场需求的供应链库存控制模型,分析碳排放税价格及碳排放权交易价格对供应链的最优订货量及其利润的影响,并对模型进行数值仿真分析.数值仿真研究结果表明:随机市场需求的波动越大,供应链订货量越高,供应链利润越低;碳排放税价格越高,供应链订货量以及供应链利润越低;碳排放权交易价格越高,供应链订货量越小,供应链利润越高.比较碳排放税和碳排放权交易机制知,碳排放权交易机制下的供应链订货量及利润高于碳排放税机制下的情况.研究成果可为减少供应链碳排放、增加供应链利润提供重要的理论借鉴.     

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.     

随机需求下有产能约束的技术创新策略研究

在随机需求和技术变革的环境下,基于有产能约束的单供应商-单零售商的供应链结构,研究供应商分销价格决策和技术创新策略以及零售商订货决策。建立了三阶段Stackelberg博弈模型,通过逆推方法求得了供应商最优分销价格和技术创新策略以及零售商最优订货量,深入探讨了供应商产能、新技术出现概率以及市场需求期望与波动分别对供应商、零售商和供应链整体利润的影响。结果表明当供应商产能不足时进行技术创新会提高供应商和供应链的利润,但零售商因间接承担供应商技术创新的投资成本而利润下降;当供应商产能过剩时进行技术创新则会降低供应商及供应链的利润,而零售商的利润增加。新技术出现概率增加会提高供应链各成员的利润;提高市场需求期望并减小市场波动对供应商及供应链有利,但可能会降低零售商的利润。     

面向两类客户的双渠道采购库存控制策略

采用排队分析技术,构建基于利润最大化的库存控制模型来考察零售商面向两类客户需求的环境下,双渠道采购库存控制策略.首先,建立了库存水平状态稳态概率分布的平衡方程,并推导出其稳态概率分布以及作为构建系统利润函数的稳态性能指标.然后,建立系统利润最优化模型,并设计改进的遗传算法.最后,通过数值实验考察系统库存控制策略以及参数的敏感性.     

随机需求条件下的延迟发运策略模型及性质

本针对随机需求条件下物流配送中心的库存和运输联合决策问题，在基本库存和自身运输能力不足的情况下，提出对剩余客户订货需求采取部分延迟到下一期与部分利用第三方物流立即发运两相结合的策略，并在具有一般惩罚(损失)费延迟发运量限制的条件下，建立运输和库存相关总成本数学期望最小的优化模型，论证了该模型的主要性质，在此基础上很容易构造求解该类问题的优化方法。     

需求依赖于服务水平的易变质品库存策略研究

本文研究需求依赖于上一周期服务水平、缺货时订单部分损失的两周期易变质品库存问题。分别考虑一次订货和多次订货两种情况,以平均利润最大化为目标构建库存模型,证明了模型解的存在性和唯一性,得到了最优库存服务水平和最优补货策略。最后,通过算例给出两个模型的应用,对重要参数进行了灵敏度分析,并且将两种模型的结果进行了对比分析。结果表明:订单损失率的增加会提高服务水平,但会使得利润降低;顾客期望服务水平的提高会降低第一阶段的服务水平,同时使利润减少;单位库存持有成本或变质率的增加会降低服务水平和平均利润。通常情况,企业通过多次订货能获得更大的利润,而只有当库存持有成本极小时,一次订购才能够获得更大的利润。同时,结果也表明:服务水平对库存策略有较大的影响,因此在进行库存决策时考虑服务水平具有重要的作用。     

通货膨胀对带有时变需求的变质性物品库存补充策略的影响

本文在考虑通货膨胀的情形下，建立了带有时变需求的变质性物品在有限计划期内的库存补充模型，提供了最优补充次数、最优补充周期长度以及各次补充的最优补充量的一种简单而有效的逼近方法，并用数学例子说明了该方法的实现过程．     

生鲜农产品双渠道供应链库存合作策略研究

随着我国"互联网+农业"战略的不断推进,生鲜农产品的网络销售渠道呈现出快速增长的趋势,但是生鲜农产品易腐易损、贮藏周期短、流通损耗大的特点在一定程度上加大了其网络销售渠道的运作难度.为此,从生鲜农产品传统销售渠道与网络销售渠道的库存协调与合作的视角,针对生鲜农产品双渠道供应链系统的特性,运用系统动力学的理论与方法构建了双渠道供应链库存独立系统、单级库存合作系统和多级库存合作系统的动力学模型.通过系统模型的仿真模拟,结果表明零售商与网络配送点进行库存紧急调拨的单级库存合作系统在牛鞭效应、服务水平和供应链总成本三个指标上表现最优,在供应链总库存指标上表现次优,整体上是最优的,并针对模型仿真结果,有针对性的提出对策与建议.     

基于排队的库存服务系统最优控制策略

研究一个连续盘点的(s,Q)补货的库存服务系统。基于排队理论建立库存水平状态平衡方程,并推导出库存水平稳态概率分布以及作为库存控制的系统稳态性能指标。以库存成本最小化为目标,构建服务水平约束的库存控制模型。针对模型的非线性约束与整数型变量的特征,采用一种改进的遗传算法(IGA)用于决策变量的寻优。数值实验表明,当目标服务水平大于库存系统内生的服务水平时,实施服务水平约束能够降低库存控制成本。     

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。     

需求离散的变质性物品库存补充策略优化研究

研究了在不允许缺货情况下需求为离散的变质性物品的库存补充策略问题.在假定变质率为常数的情况下,建立了有限时域内变质性物品的补充策略模型,并给出了求最优补充策略的方法.     

需求率为斜坡型的一类变质性物品最优库存策略

本文在考虑需求率服从斜坡型分布的情况下,研究了允许缺货且缺货完全回补、变质率服从威布尔分布、补货率为无穷、有限计划期内的库存模型,证明了最优补货策略的存在性,并给出了求解最优补货策略的算法.     

基于MDP的血小板库存最优订货策略和使用策略研究

血液是一种特殊的稀缺资源,临床上通过输血可以治疗一些血液疾病甚至挽救生命。目前血液尚不能人工制造,只能通过献血者捐献的方式获得,因此需要合理的库存管理来有效利用有限的血液资源。近期研究表明,血小板生命周期较短,且其输注效果会随着储存时间的延长而降低。因此,本文针对血小板的库存控制问题,考虑短缺、浪费和输血新鲜度之间的平衡,以效用最大化为目标建立有限时域的马尔科夫决策过程模型,探讨最优的血小板订货策略和使用策略。根据最优策略数值解的主要特征提出了启发式策略,数值实验结果表明所提启发式控制策略性能接近于最优控制策略,且优于传统策略。     

基于排队的两类顾客易逝品库存控制策略研究

本文采用排队理论在面向两类顾客需求的环境下讨论易逝品库存排队系统控制策略问题。首先刻画面向两类顾客服务且具有马尔科夫结构的易逝品库存系统排队模型,获得库存水平状态的稳态概率分布以及作为库存成本控制的系统稳态性能指标。接下来,构建库存控制成本函数及考虑服务水平约束的库存控制优化模型,设计了改进的遗传算法。最后,数值算例揭示出系统参数的敏感性和相应的管理启示。     

Guaranteed Output Feedback Control for Uncertain Systems under Control and State Constraints

This paper deals with output feedback control of uncertain nonlinear dynamic systems in the presence of state and control constraints. We provide necessary and sufficient conditions for the guaranteed viability property defined by the existence of a Lipschitz closed-loop that maintains exactly the state of the system in a given closed domain of constraints despite some bounded disturbances acting both on the dynamics and on the output. Using the notion of Lipschitz kernel of a closed set-valued map, we obtain some equivalent geometric and Hamilton–Jacobi–Isaac conditions for the guaranteed viability property. We derive an algorithm to build a guaranteed viable output feedback.