模糊环境下分销系统的库存决策问题研究

针对由一个中心仓库和多个零售商组成的分销系统,研究模糊环境下该分销系统的库存决策问题,建立了分销系统的总成本与服务水平的集成优化模型.并通过数值算法求解中心仓库和零售商的适当库存决策策略.最后,给出一个算例说明了模型的求解过程.     

分销网络设计的连续近似模型

对分销网络设计的离散模型和连续近似模型进行比较，指出两者的优缺点及它们之间的互补关系，在已有连续近似模型的基础上，从客户服务因素—周期服务水平—出发，构建了整合库存控制的分销网络设计的连续近似模型，该模型的目标函数不仅包括了分销中心的固定费用、运营费用、运输费用，而且引进了实际中关注的存储费和订货费；该模型在决定分销网络结构的同时，确定了各分销中心的库存策略(订货点和订货量)。最后文章给出了此模型的解法和一个数值例子。     

产品快速分销决策支持系统研究

以我国大型制造企业（公司）为背景，探讨了产品分销决策问题的优化模型描述方法，讨论了产品分销决策支持系统的目标和功能，分析实现其目标的分销决策基本过程，进而研究了系统功能的实现方法和系统的基本结构。     

地区分销系统的成本优化模型及应用

研究需求不确定下由一个地区分销中心和多个零售商组成的地区分销系统，系统中地区分销中心和多个零售商都采用周期检查的最大库存水平策略(order-up-to Level policy)．首先，生成了最终顾客的不确定需求数据．然后，分别给出了有限计划水平内地区分销中心和各个零售商的成本模型，在此基础上建立了地区分销系统的独立决策优化模型和联合决策优化模型，并给出了这两类模型的求解方法．最后，通过算例表明，该地区分销系统存在“第一最优”(first-best)解，即零售商所做出的最优决策从整个地区分销系统的角度看也是最优的。     

整合库存控制的分销网络设计模型--LIM

通过对库存、定位和分配之间的关系进行研究，建立整合库存控制的分销网络设计模型——LIM(Location Inventory Model)。此模型和以往的分销网络设计模型不同之处在于，LIM将分销中心的订货费、存储费和缺货费考虑到设计模型中，并且在求解定位—分配问题的同时，也确定了分销中心订货策略中的订货点和订货量。由于两个问题是同时求解的，这使得分销网络设计中的决策更加科学。     

多产品分销系统的利润模型

由多个制造商(生产不同产品)、一个地区分销中心和多个零售商(经销多种产品,如家电产品)组成的多阶段分销系统。在地区分销中心和多个零售商都采用周期检查的最大库存水平策略的前提下,分别给出了零售商、地区分销中心和制造商的单周期利润模型及零售商和地区分销中心的多产品服务水平定义。然后,以整个分销系统的利润为优化指标,以零售商和地区分销中心的多产品服务水平作为优化问题的约束条件,建立了较为全面的分销系统联合决策利润优化模型,通过该模型求解零售商和地区分销中心最优的最大库存水平。最后,给出一个算例说明了该优化模型的求解过程。     

分销网络RFID使能的CONWIP策略的仿真与优化

为了改善供应链分销网络的性能,本文将射频识别(RFID)技术应用到供应链管理中.依据单工厂多阶段生产过程中定量在制品法(CONWIP)控制策略的原理,设计了RFID使能的电子流通卡系统,实现了供应链分销网络RFID使能的CONWIP控制策略,并采用基于仿真的自适应全局最优和声搜索算法(SGHS)对策略中的参数进行优化,优化结果证明了SGHS方法的可行性,并通过与其它控制策略的仿真结果对比,验证了RFID使能的CONWIP控制策略在供应链分销网络中应用的有效性及优越性.     

多个服务中心的服务网络设计与优化

为解决具有多个需求节点和多个服务中心的服务网络,如何在预算约束条件下设计与优化服务网络的服务中心配置,使得服务网络运营的总效率最高的决策问题,本文对多个服务中心的服务网络优化问题进行了提炼和描述,并构建了服务网络设计的优化模型,同时证明了该服务网络优化问题是一个NP-完全问题;进一步,针对优化模型的特点,设计了求解模型的混合拆分遗传算法,进行了大规模仿真实验并与传统的多目标遗传算法进行了比较,结果表明本文给出的算法具有较好的求解效率和效果;最后,通过例子说明了本文提出方法的潜在应用价值.     

多仓库多分销点的二级分销网络的优化

以一个多仓库、多分销点的供应链二级分销网络为研究对象,分别从供应链上、下游企业的角度出发,以各自的物流成本最小化为目标,建立了描述该分销网络优化问题的双层规划模型,讨论了模型的求解并提出了一种基于粒子群优化算法及分层迭代思想的求解算法,最后借助计算机技术实现了对模型的仿真计算。提出的算法不仅能有效求解双层规划问题,可以获得高质量的全局最优解,而且该算法本身具有通用性,其算法流程与具体的双层规划模型无关,可以求解一般的双层规划问题。     

基于模糊多目标格序决策的分销网络优化模型

传统的供应链分销网络设计大多只考虑了成本或利润，这显然是不够的。本文从顾客的角度出发．通过模糊综合评价法分析分销网络中各个待选企业的服务水平，建立了一个包含了成本、顾客服务水平和对市场响应速度三个目标的供应链分销网络的数学模型。运用最小费用最大流算法得到若干方案，最后采用模糊多目标格序决策进行方案优选。     

带网络结构的自适应Lasso分位数回归及其应用

CVaR是衡量组合投资的重要风险测度,如何在CVaR组合模型中选择稳健的资产组合以降低管理时间和经济成本十分重要.理论上CVaR模型下的资产组合决策可转化为分位数回归,受此驱动,该文构建了带网络结构的自适应Lasso分位数回归,对高维资产进行选择.自适应Lasso对变量的回归系数进行加权约束,理论上具有变量选择的一致性.网络结构是基于复杂网络理论构造,能够体现出资产之间的复杂联动关系,因此它对改进选择结果是有利的.该文基于线性规划进行求解,对CVaR组合投资决策中特有的计算问题采取两步迭代的方式进行.多种情形下的模拟分析显示,新模型的变量选择效果和预测表现均最优,且随着变量之间相关性的增强,网络结构带来的优势愈发明显.最后,使用249只股票数据进行了实证分析,通过滚动建模的方式,得出新模型具有良好的稳健性与应用意义.     

Production planning problem with pricing under random yield: CVaR criterion

In this paper, we address a basic production planning problem with price dependent demand and stochastic yield of production. We use price and target quantity as decision variables to lower the risk of low yield. The value of risk control becomes more important especially for products with short life cycle. This is because, the profit implications of low yield might be unbearable in the short run. We apply Conditional Value at Risk （CVaR） to model the, risk. CVaR measure is a coherent risk measure and thereby having nice conceptual and mathematical underpinnings. It is also widely used in practice. We consider the problem under general demand function and general distribution function of yield and find sufficient conditions under which the problem has a unique local maximum. We also both analytically and numerically analyze the impact of parameter change on the optimal solution. Among our results, we analytically show that with increasing risk aversion, the optimal price increases. This relation is opposite to that of in Newsvendor problem where the uncertainty lies in demand side.     

新零售背景下药品协同配送优化研究

随着药品网上零售的发展以及将线上线下融合为核心理念的新零售模式的涌现,药品的全渠道运作特别是协同配送优化问题引起学术界和产业界的广泛关注.新零售背景下药品的前置仓储,配伍使用和客户需求时效性等运营特点给新零售背景下药品配送策略的制定带来了新的难题.本文采用时空网络建模思想,在精准刻画系统决策过程的同时简化模型结构.根据优化问题的两阶段复杂决策特性,本文设计基于拉格朗日松弛方法的综合优化算法求解该模型.最后通过算例分析验证了方法的有效性和高效性,并通过参数敏感性分析提出相应的管理启示,给新零售背景下的药品协同配送运营决策提供参考和建议.     

多风险控制目标下的资产配置模型

相比于VaR风险测度,CVaR风险测度因满足次可加性能够更好地描述金融资产组合风险,而广义极值分布和Copula函数较好地拟合了金融资产收益率的厚尾特征和相依性。本文尝试使用CVaR风险测度和Copula-GEV分布描述金融资产组合的极端值风险,并将其作为风险控制目标引入传统均值-方差模型,构建多风险控制目标下的资产配置优化模型,实现在金融资产配置决策中综合考虑期望收益、波动性风险和极端值风险,并设计PSO-MC优化算法对模型进行求解。通过对我国上市公司股票收益率数据的实证分析,验证了模型及求解算法的有效性。     

基于CVaR和改进熵的全贷款组合优化模型

贷款组合的配置优化是商业银行资产管理的核心问题。针对该问题，从全部贷款组合整体风险和风险分散度两个角度，构建了基于CVaR和改进熵的全贷款组合优化模型。通过在比例熵中引入调整系数构建改进熵来衡量全部贷款组合的分散化程度，改进了比例熵约束必须给予每个企业一定贷款权重而造成过度分散化的弊端，使得全部贷款组合分散化的衡量更加合理。通过控制存量组合和增量组合叠加后的全部组合风险的情况下建立多目标规划模型，得到增量资产的最优配置。改变了流行研究仅仅控制增量风险的不足。在贷款收益率服从Laplace分布假定的基础上对全部贷款组合进行风险控制，符合金融资产收益率“尖峰肥尾”的特性，使得风险可以准确评估，改进了以正态分布为基础进行研究，不能准确拟合贷款收益率实际分布，进而无法合理估计风险的弊端。     

供应链中多产品组合采购与库存问题的条件风险决策模型

研究了供应链中单周期和多周期多产品组合采购与供应的CVaR模型,利用了条件风险值(CVaR)理论将多产品从多个供应商采购来分散需求不确定性带来的风险,以达到损失最小的目的.首先给出了单周期多产品组合采购与供应的CVaR模型,然后讨论了多周期多产品组合采购与供应的CVaR模型,最后给出了数值结果.     

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.     

具有风险规避者和偏爱者加盟的供应链优化与协调模型

将近年来发展起来的金融风险控制工具--条件风险值进行扩展,提出了条件风险偏爱值和条件风险好恶值的概念;然后将其引入到具有风险规避者和偏爱者加盟的供应链优化与协调问题的研究,建立了随机需求下由具有不同风险规避和偏爱特性的单个供应商与单个零售商组成的两级供应链的条件风险规避值、条件风险偏爱值、条件风险好恶值模型和基于条件风险值、风险偏爱值、条件风险好恶值的最优订购量模型及协调供应链的最优回购契约模型,并对模型进行了分析,揭示了供应商和零售商的风险规避和偏爱程度对最优订购量、回购价格及供应链协调的影响;最后通过一个算例进一步验证本文的研究结论。     

人工神经网络结合遗传算法对网站开发优化的应用

对于企业管理者,必须就某些特定的设计目标与网站设计人员进行沟通,通过最初的开发、网站评价、改进过程,不断地促进电子商务网站的发展.本文提出了用人工神经网络通过学习（或训练）自动总结出EC网站设计因素与某经营目标数据间的函数关系,再用遗传算法来完成由该函数作为目标函数的优化方法,使网站的改进设计有科学的依据.     

基于混合遗传算法的配电网络重构优化

以网损最小为目标函数,电压降、线路电流值和电源容量的限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型,用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束问题.针对遗传算法的局限性,对适应函数进行了调整,实施了最优保留策略,改进了交叉和变异操作,并结合了模拟退火算法,从而形成了混合遗传算法,该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛.优化过程中考虑了配电网自身特点,提高了计算效率.重构算例说明,该优化方法有效、实用.