商品流转过程中动态成本优化控制方法与实践

针对商品进销存流转过程的费用问题 ,提出了建立费用数学模型的方法 ,并对经销过程中的动态成本优化问题给出了一系列算法 ,其中的保本保利模型与算法揭示了经营成本变动与商品在库时间的内在联系 ,为成本的优化控制奠定了基础 ,具有很好的理论研究意义和实际应用价值 .     

考虑随机需求和库存决策的多商品物流网络设计的优化模型与算法

提出一种将库存控制决策和设施选址模型相结合的优化方法,用来解决一类多商品物流网络优化设计问题, 网络内的用户需求是随机的且服从正态分布,优化设计的目的是在满足一定服务水平的前提下,最小化物流网络内包括建设费用、储存费用 和运输费用在内的总成本费用,建立了一个能同时描述设施选址决策和库存决策的多商品物流网络设计问题的非线性混合整数优化模型,并使用组合模拟退火算法对其进行求解分析,最后的算例计算结果验证了模型和算法的有效性.     

考虑订购费用压缩下含瑕疵品的订货批量模型

研究存在瑕疵品并且检验过程不完美条件下的买方最优订货批量问题,建立了一个包括厂商订购费用、库存持有成本以及包括检验成本、内部失败成本和外部失败成本的质量相关成本的总成本优化模型,通过优化总成本函数确定厂商的最优订货批量.同时考虑到可以采用信息化技术等方式降低订购费用,进一步研究了考虑订购费用压缩情形下厂商的最优订货策略与最优订货费用.最后,通过数值算例对订购费用压缩前后买方成本进行了对比分析.     

标准成本确定方法及改进蚁群算法应用

针对复杂生产过程中标准成本确定与产品质量和加工效率要求相脱离而导致标准成本控制能力弱的问题,研究基于时间与费用关系的标准成本确定优化方法.以产品标准成本最小及实际标准加工时间与理想标准加工时间之差最小为目标函数,产品质量控制要求为约束条件,建立标准成本制定数学模型.设计基于改进蚁群的模型求解算法,建立空间划分的蚁群搜索策略,克服算法早熟收敛.通过与变权重蚁群算法对比,表明改进蚁群算法的精度优于后者.最后以某企业的实际成本数据为例,将上述方法与企业目前采用的标准成本确定方法进行对比,验证该方法在降低标准成本、节约生产加工时间、控制产品质量等方面具有较好的效果,为面向生产作业的成本精益管控提供方法支持.     

通货膨胀下非常数变质率的易变质商品的EOQ模型

易变质商品的库存问题成为最近几十年中备受学者们关注的EOQ模型优化问题。本文构建了通货膨胀下允许延期支付的非常数变质率的易变质商品的EOQ模型,并分析了对应的总成本函数,同时,给出了总库存成本最小的最优库存补充决策和算法。最后给出了算例进行说明。     

项目群业主费用最小条件下费用优化

对于需要甲供非商品化资源的项目群而言，业主通过建立项目群共享资源池统一控制资源费用是业主支付项目群费用最小化的前提条件。在研究项目群甲供非商品化资源-费用优化问题时，首先，根据甲供非商品化资源的特点，定义了资源约束条件，并分析了业主统一管理甲供非商品化资源的优势；其次，为了使业主能够动态地控制项目群甲供非商品化资源生产与调度费用，分别研究并构建了工期固定下项目群实施前和实施过程中甲供非商品化资源-费用优化模型和再优化模型，并选用布谷鸟算法进行仿真实验；最后，结合项目群Z对模型进行验证分析。研究结果表明，与GA、PSO等经典优化算法相比，布谷鸟算法能更高效、稳定地求得甲供非商品化资源费用最小值，从而降低项目群实施前的优化费用、提高资源利用率，使业主支付费用最小。     

B2C物流配送网络双目标模糊选址模型与算法

基于B2C"配送-退换同时"的物流模式及配送业务特点,集成设施选址-分配和路线优化,研究模糊需求下的B2C物流设施选址问题.针对选址-分配的模糊性和静态性、配送的确定性和动态性特征,以物流总费用为主目标函数,以配送中心流通费用、车辆派遣费用、配送费用总和为子目标函数,建立了有配送中心容量静态约束和车辆动态负载量约束的双目标模糊选址模型,设计了嵌入随机算法和禁忌搜索算法的遗传算法求解.选取合适的测试算例验证了算法的有效性,探讨了客户需求模糊区间宽度和商品退换率对物流选址结果和各项费用值的影响.实验结果表明,所设计的算法对解决这类复杂问题合理有效.客户需求模糊区间宽度与车辆利用率和车辆路线总长的波动区间、平均车辆路线总长度、配送费用正相关,且宽度较窄时,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用不变,超过一定范围,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用改变.商品退换率与流通费用和物流总费用正相关,但不会影响选址结果和其他费用.     

Rollout及其并行求解算法在多类商品库存控制中的应用

Rollout算法是Bertsekas提出的求解马尔科夫决策过程(MDP)问题的一种仿真优化算法。文章研究Rollout算法求解多类商品库存控制问题,给出了基于性能势和神经元动态规划的Rollout优化算法。另外,为了降低运算时间,文章提出了两种Rollout并行求解算法,并讨论了这两种并行算法各自的适用场合。实验结果表明,Rollout算法能满足模型未知系统的优化要求,具有较好的并行性能。     

空中远程作战体系效能评估的组合分析方法

针对体系效能评估方法复杂多样,评估周期长、费用成本高等问题,利用组合分析方法设计了一种仿真分析算法,对作战体系效能评估问题进行研究。以空中远程作战体系为研究对象,在模块化体系结构基础上,通过组合不同组件模块,生成了若干备选方案。对比不同选项方案,采用拟线性近似方法以及优化算法进一步评估各选项效能与费用,分析了有效边界与凸形边界上备选方案的筛选过程,得到了最优备选方案结果,为决策者提供了决策依据。仿真结果表明,该方法快捷有效,从大量备选方案能筛选得到最优方案,同时体现了体系作战的涌现性特点,有效分析了具体任务下体系效能的评估问题,为体系效能评估提供了一个新的思路。     

基于蚁群算法的施工项目工期-成本优化

工期-成本优化是施工项目计划的一个重要方面.它从实质上属于一类多目标优化问题.结合近年来提出的一种新的进化算法-蚁群算法(ACO),尝试对工期成本问题(TCTP)进行求解.通过与改进自适应权重方法(MAWA)的结合,ACO算法不仅可以找到最优解,还可以得到问题的帕雷托前沿.通过一个算例验证了算法的有效性,并和枚举法和遗传算法的计算结果进行了比较.结果表明蚁群算法对于工期成本优化问题的求解是十分适用的.     

最优均匀广告与订货策略的联合决策模型

传统的经济订货量模型通常不考虑广告对商品需求的影响，而事实上广告却是商家促销的重要手段之一．文章则将广告宣传引入到时变需求的经济订货量模型，通过分析均匀广告策略对需求的影响、运用最小二乘法确定均匀广告策略下商品需求率，为销售商建立了在有限计划期内寻求最优均匀广告投入和相应订货策略的联合决策模型，最后给出了应用实例，并分析了模型费用参数变化对最优解的影响．     

Newsboy型商品最优广告费用与订货策略的联合确定

为使销售商合理地、科学地制订广告投入策略和相应的订货策略 ,通过将广告投入对需求的影响引入 Newsboy问题 ,建立了广告投入策略与订货策略联合确定的随机模型 ,证明了不确定性环境下的最优广告投入量应小于确定性环境下的最优广告投入量 ,提供了应用实例并分析了模型参数变化对最优策略的影响.     

商品生产规模扩张的最优化决策方法

在偏尾分布的基础上,针对生产规模扩张时变动成本、固定成本和总成本摊薄3种不同情况,给出了普遍适用的商品生产规模扩张的基本条件及最优化扩张规模的分析模型与决策方法.实证分析结果表明:本方法不仅可以有效解决一般商品生产规模的最优化扩张问题,还可以解决股票股本的最优化扩张问题.     

生鲜农产品电商分布式业务流程再造

从"去中心化,去中介化"的互联网思维获得启发,构建碎片化的消费者按地理位置就近聚合为食物社区,农产品基地就近向食物社区取货点规模化配送,电商平台向食物社区发起众筹与向生产基地众包以销定产,消费者通过食物社区网购店取增强消费体验的生鲜电商分布式业务优化模型.研究表明,通过分布式业务流程再造,生鲜电商以物流为主的运行费用和产品耗损下降,业务规模和盈利能力提升.分布式业务流程再造可为我国仍受困于农村"最初一公里"集货难与城市"最后一公里"配送难的生鲜电商发展提供决策参考.     

基于CVaR准则的Newsboy型商品最优广告费用与订货策略

研究了风险厌恶型零售商在面对随机市场需求与广告投入相关时的最优广告投入与订货策略. 通过乘法需求形式将广告投入对需求的影响引入Newsboy问题中, 并以CVaR作为风险度量准则, 建立了风险厌恶型零售商广告投入与订货量联合决策的随机模型; 揭示了风险厌恶程度、需求不确定性以及商品本身特性对零售商最优广告投入和订货量的影响; 最后通过应用实例对理论结果进行了验证分析. 研究结果为零售商制订广告投入策略和相应的订货策略提供了参考.     

不对称信息下供应商占主导的委托代理模型

基于委托代理理论分析不对称信息下供应商占主导地位的合同设计问题。占主导地位的供应商以一定的价格向制造商供货,制造商对产品再次加工并对外销售,供应商需要确定对制造商的销售价格和制造商所付的转移支付来获得最大化收益。建立了占主导地位的供应商期望收益最大化的委托代理模型,通过分析模型的目标函数、激励相容约束和参与约束,得到了最优的销售价格和转移支付。结果表明随着制造商再制造成本的递增,供应商的销售价格增加,而制造商所付的转移支付递减。最后通过数值算例验证模型的可行性。     

基于混合Petri网建模的纺织生产调度研究

针对纺织生产调度兼有连续性和离散性的特点,选择混合Petri网(HPN)作为建模工具,为其生产过程建立模型,将纺织生产的各加工工序使用统一的形式进行描述。在此模型基础上,根据满足交货期前提下的成本最低原则,综合考虑制造成本、拖期罚款和库存保管等因素,使用数学规划方法对纺织生产调度问题进行优化求解。最后使用纺织生产中的实际数据进行仿真,求得最优调度,验证了该方法的有效性。     

设备多状态、多类顾客制造系统的生产速率和库存分配联合决策

在生产制造系统中, 设备状态严重制约系统产能, 并增加生产过程的不确定性. 为应对不确定性对系统的影响, 对顾客进行细分, 实施差异化服务. 在顾客泊松达到、 缺货不补的假设下, 研究了设备多状态、多类顾客制造系统的生产和库存分配联合决策问题. 利用马尔科夫决策理论, 建立了系统在无限期期望折扣总成本准则和平均成本准则下的最优方程, 并证明了最优策略具有相似的结构性质. 最优生产速率策略是生产阈值水平随设备状态非增的阈值策略, 即当库存水平降至该阈值水平之下时, 以允许的最大生产速率生产, 否则不生产. 最优库存分配策略是分配阈值水平随设备状态非增的阈值策略. 另外, 缺货成本大的顾客具有较低的分配阈值.     

一种适合多分辨率网格渐进绘制的简单存储结构

多分辨率模型常常消耗很大的储藏空间,从CPU到图形系统的传输是模型绘制的瓶颈问题。给出了一种多分辨率模型表示和一种绘制单元,能够应用于模型的存储阶段和绘制阶段,以降低模型的存储量和绘制传输量,实验结果验证了提出的方法。