可变延期交货率的分布不定连续盘点混合库存策略

研究了仅知提前期内需求的矩信息的可控提前期连续盘点库存系统。通过将延期交货率作为提前期的函数以及安全因子作为决策变量,建立了提前期、订货量和安全因子均为决策变量的成本模型,推到了成本函数的性质;设计了其最优库存策略算法。算例表明:将安全因子作为决策变量,可节省成本,增加延期交货率,以及缩短提前期。     

随机缺陷率条件下整合库存优化模型及其算法

考虑一个单一供货商、单一零售商的整合库存问题,假定零售商接受到的订货中包含部分缺陷产品,缺陷率是一个随机变量;并假定允许缺货,提前期可以控制,即供货商通过努力可以缩短提前期.给出了考虑随机缺陷率的整合库存模型,模型以订货数量、再订货点、提前期以及从供货商到零售商的运输频率为决策变量.通过最小化供货商和零售商的联合总成本,得到最优的供货策略.并假定提前期内需求服从正态分布,给出了模型的具体求解算法.     

一个信息不完全情况下提前期可控的整合库存模型及其算法

建构包含一个供应商和一个零售商的整合库存模型．模型将零售商每次的订货量、每次订货所需要的运输批次数,以及零售商的提前期作为决策变量,对供应商和零售商的整合全年期望总库存成本进行优化,使其接近最优．同时,模型假设有关零售商提前期内需求的信息是不完全的,并且提前期可以由追加额外的赶工成本进行控制．     

基于可控提前期的库存优化模型

研究随机需求下连续盘点的库存控制问题.在满足提前期可控和服务水平约束条件下建立库存优化模型.模型允许缺货,且部分缺货可以延期交货,部分缺货造成销售损失;并假定运输成本与运输量线性相关,同时零售商的提前期是可以控制的,并且缩短提前期会造成一定的赶工成本.从理论上论证模型最优解存在条件,设计求解最优订货量、最优提前期、最优...     

随机提前期下考虑动态紧急订货的库存模型

针对库存管理中面临的随机提前期和需求不确定的情况,探讨了企业利用紧急订货方法进行库存的决策管理.以经典(Q,R)模型为基础,利用常规订单执行过程中的实际信息建立库存模型.通过比较不同选择下的周期期望成本,给出了最优紧急订货点和订货量的计算公式.数值算例结果表明,该模型能够节省大量成本,并验证了最优解的合理性以及紧急订货成本的影响.     

有提前期柔性的供应链协调与风险分摊

针对合同制造环境下的需求不确定性导致提前期发生变动而影响高科技产品供应链的上下游决策并产生激励冲突,建立了一种有提前期柔性的供应链协调模型.通过提前期柔性所提供的期权机制来建立采购商和供应商之间基于斯坦伯格博弈的合同谈判过程,使采购商和供应商共同确定合理的交付提前期的变动幅度、柔性成本分摊比例和最优订货策略.研究发现,这种双向操作的风险分摊机制能使高科技供应链渠道达到帕累托最优,从而使供应链协调、改进供应链绩效.     

寿命服从伽马分布的退化系统的最优订货更换策略

在可修退化系统中引入提前订货机制,首次将系统订货时刻M作为决策变量,与系统更换时刻N形成二维联合策略（N,M）。在假设系统寿命服从伽马分布、补货提前期服从指数分布的条件下,利用更新过程理论求得系统平均费用率表达式,进而研究了最优的二维联合策略以使系统的平均费用率最小。最后通过算例给出最优策略的数值解,并对相关参数作了敏感度分析。     

基于遗传/自适应神经网络混合算法求解作业车间调度问题

本文针对一类加工时间可变的调度问题,用遗传算法和基于约束满足的自适应神经网络混合算法进行了研究.遗传算法迭代生成的染色体对应非可行解,由自适应神经网络运算后得到可行解,对应的染色体作为新一代染色体.本算例的目标函数是基于任务的提前/拖期惩罚、附加惩罚以及加工时间的偏离量惩罚,目标是确定最优加工时间和最优加工顺序极小化目标函数,并与一般的遗传算法相比较,最后结果证明了本文算法的有效性.     

库存-运输联合决策优化模型及算法设计

针对外部供货存在提前期的情况,构建一个配送中心-多客户库存和运输决策优化模型.根据模型特点,通过分解-迭代思路来分解模型,并利用模拟退火算法思想设计主算法.算例结果显示,近似最优解与精确最优解接近,且优化后的车辆运输效率得到了较大提高.这些结果可为此类结构物流系统运作决策研究提供理论参考.     

提前期和订货成本可控条件下存在瑕疵品的库存问题

研究提前期和订货成本是可控的、到达货物存在瑕疵品时,采用连续盘点策略的（Q,r）库存管理问题.分析了有关文献中给出的求解年总成本最小值算法的缺陷,推导出最优解的正确表达式,并提出了一种迭代算法求解该模型.在市场需求分布未知情况下建立新的模型和求解算法,并通过数值算例比较了市场需求服从正态分布和未知的两种模型.     

供应链网状结构中多级库存控制模型

基于供应链网状结构模型，提出了该模型的多级库存控制问题，引入前置时间和订单执行率等参量，分析了供应链上各节点企业发生的订货费、存贮费和运输费。在假定需求函数和前置时间函数是随机分布的前提下，研究了在保证供应链上中企业一定订单执行率的条件下，确定最佳订货批量和订货临界点的方法，使其应链上总的库存费用最低；并以三级库存模型为例，给出了一种验证模型的方法，该模型能完整地表示多级库存系统中各实体之间的活动和相互关系，有效降低供应链上的库存成本，增强供应链的协调性。     

随机需求条件下考虑延迟支付的第三方物流企业融资定价研究

考虑由一个供应商和一个零售商所形成的供应链,建立了随机需求条件下第三方物流企业提供融资服务的定价模型。研究了供应商提供可延迟支付方式和第三方物流企业提供质押融资服务环境下,零售商最优订货量和最佳再订货点的行动决策,以及第三方物流企业提供融资服务的优化决策问题。最后通过具体算例检验了该模型的有效性,结果表明:在该模型下,零售商和第三方物流企业可以实现各自的最优目标。     

模糊随机需求条件下三级供应链的数量折扣协调策略

为了分析模糊随机需求条件下三级供应链协调策略,考虑提前期内需求为模糊随机变量, 建立由供应商、制造商和零售商所组成的三级供应链优化决策和数量折扣协调模型, 其中订单量、再订货点为决策变量.首先推导出提前期内需求为模糊随机变量条件下的各成员成本和供应链总成本函数,然后设计相应的算法对模型进行求解,最后通过算例验证了模型的实用性, 并进行比较分析.结果表明：采用数量折扣协调策略能够降低三级供应链总成本;如果在制造商的上下游企业同时引入数量折扣策略,此时所引起的三级供应链总成本低于仅在制造商的下游企业引入数量折扣时的三级供应链总成本,亦低于未提供任何数量折扣策略时的三级供应链总成本;模糊随机需求条件下三级供应链总成本高于随机需求条件下的三级供应链总成本.     

需求概率分布未知的可控前置时间混合库存模型

传统库存控制理论多将前置时间视为已知的常数或不可控制的随机变量,但是在企业实践中前置时间是可藉由增加赶工成本而缩短的,亦即前置时间是可以控制的,同时某些情况下欠拨折扣比例也是可以控制的．为此,针对在缺货期间缺货数量允许部份欠拨与部份不补的情况,建立了以前置时间与订购量为决策变量的混合库存模型,其中考虑赶工的固定成本与变动成本,并采用最小最大准则求解最小化期望总成本的最优前置时间与最优订购量．     

军队服装订货和供应系统的计算机仿真

美军服装订货和供应系统采用传统的经济订货量法和分发中心供货。由于生产厂不能预测订货周期和数量，很难计划生产；而维护分发中心也增加了开销。讨论了现行系统模型，并提出一个新的系统方案。新方案采用正常，的固定的订货量，不但直接有利于生产厂安排生产，产能减少库存。     

基于转移支付的非一体化库存路径问题协调模型

文章研究一个配送中心和N个具有确定需求的需求点的库存路径协调问题,首先讨论独立决策下各参与者的决策,即各个需求点利用EOQ模型得出自己的最优订货量和周期,而配送中心只能根据这些订货量和周期进行配送,采用C-W节约算法求解车辆的调配和配送路径;研究了一体化库存路径问题,利用改进的遗传算法嵌套C-W节约算法,给出了一体化库存路径问题的最优决策,探讨了使用转移支付的协调手段让所有需求点都合作的条件。     

一个可控制设置成本和提前时间的易腐库存模型

讨论了设置成本和提前时间对易腐物品库存模型的影响。利用最大熵原理可得出在提前时间内的需求为正态分布，假设订货量、设置成本、提前时间是决策变量，则经过讨论给出一个算法，另外给出一个数值例子来例证本算法。     

价格折扣/运输折扣的库存--运输联合优化模型

针对一个供应商、多个销售商组成的两级供应链系统,在需求随机、订货提前期随机的情况下,建立含有运输／价格折扣的库存-运输联合优化模型,以计算整合策略中最佳订货点r和订货量Q,使供应链整体盈利最大．算例表明,采取运输／价格折扣可以使供应商和销售商的平均利润均有提高．     

单向替代产品的多周期库存管理问题

针对产品之间具有单向可替代性质的特点，提出了以保证用户服务水平为目标的订货点确定方法.设计了嵌入仿真过程的模拟退火算法以求解各产品的最高库存水平.利用可替代性，可以在保证一定服务水平不变的情况下降低库存系统的订货点，降低订货点意味着降低平均库存量以及订货频率，以减少库存总成本.通过改变订货费用、服务水平和库存费用，分析了影响库存总成本的因素以及影响机理.当订货的固定费用增加或库存费用降低时，库存系统会增加订货次数和单次订货量，此时可替代性对总成本的正面影响会减弱.     

带时间窗报童问题的供应链协调优化

为压缩供应链提前期,增加供应链的响应速度和服务水平,扩展了传统的报童问题模型,以带时间窗的报童问题为研究对象,在市场需求函数符合正态分布条件下,分别建立了供应链收益、制造商收益和零售商收益的数学模型,分析了压缩提前期对供应链及其成员收益的影响.通过对比分析压缩提前期前后供应链收益的变化情况,得出带时间窗报童问题的模型相比于传统的报童模型可以增加供应链收益.给出了供应链成员间收益协调的优化方案,分析了最优订货量和供应链可承受的最大成本增加系数的决策问题.最后,通过数值分析对研究结论进行了验证.