随机模糊需求下的自由分布报童问题研究

文章在需求是随机模糊变量的假设下,将经典报童问题扩展为基于随机模糊需求的自由分布报童模型;根据最大隶属原则,将模糊非线性规划问题转化为确定型约束极值问题,并用拉格朗日乘子法寻求最优解;最后,通过最优解的若干性质,分析了需求的随机模糊性对最优订货量和总利润的影响,并说明本模型是对经典报童问题的一种拓展.     

可变提前期的模糊随机连续盘点策略

考虑到现实库存管理中模糊随机现象,研究了含可变提前期的模糊随机连续盘点的最小成本模型。运用模糊随机变量的期望值理论,得到了其模糊期望模型;采用符号距离法得出了模糊随机缺货量的估计值,从而推导出了模糊期望成本的符号距离解析式。通过这一模型,可以找到使总成本最小的最优提前期和最优订货量。     

需求替代下易逝品价格和订购量的联合决策

针对有固定生命周期的易逝品新老系列,假设新产品价格和老产品库存量既定,考虑了需求替代下老产品价格和新产品订货量的联合决策问题.通过建立与产品价格线性相关的随机需求模型,引入无风险库存水平,使用迭代算法,分别给出了仅存在价格驱动以及价格驱动和库存驱动共存的需求替代下新产品的最优订购量和老产品的最优价格.其中,2种需求替代下老产品的最优价格相等,且与老产品的期望缺货量相关;而新产品的最优订货量与老产品的价格相关.通过数值实验,分析了在价格驱动和库存驱动并存的需求替代下,商家因忽视库存驱动的需求替代而损失的利润;并讨论了此时的最优策略和最优利润随各参数的变化情况.     

需求具有价格敏感性的多产品报童问题研究

对需求具有价格敏感性的多产品报童问题进行定量研究。首先建立了期望收益最大化为目标。需求函数是线性加函数形式,具有预算约束的多产品报童模型。接着证明了在需求分布函数具有失效率递增性质的条件下边际预算利润是产品订购量的非增函数,指出该模型是一类凸可分非线性连续多产品资源分配问题,可以应用二分搜索算法获得最优解或者近似最优解。最后应用算例验证了算法和模型的有效性。     

价格敏感需求下零售商的最优定价策略

研究单个零售商单个制造商的二级供应链的经典报童模型,考虑单周期下报童模型的联合最优定价-订购决策.分析了需求随机且价格敏感情况下系统的最优价格,给出了最优决策的存在性的充分条件.区别于以往相关的研究,假设需求函数是更一般化的加乘型需求函数.在一些合理的假设下,保证随机需求情况下零售商的期望利润函数是对数凸的.证明了由于需求除价格外随机扰动的存在,零售商的期望收益总是小于仅受价格影响时可获得的确定性收益.另外,假设需求的期望具有递增的价格弹性,可以保证仅受价格影响时可获得的确定性收益函数是拟凸的.本结论可以延伸到带有缺货惩罚的单周期报童模型的联合最优定价-订购决策问题,在理论上更具有一般性,对研究多零售商的价格竞争决策问题和供应链契约协调等问题提供了重要理论依据.     

基于消费者购买前后感知价值差异下的卖方最优订货量与定价分析

网络购物中,消费者购买前后对产品的感知价值常出现有偏差的现象,这会影响消费者需求并会导致退货行为.消费者购买前后感知价值可以分为两种关系:购买前后感知价值互相独立,和购买前后感知价值互相依赖.针对这两种关系分别建模,构建了相应的卖方期望利润函数,给出了最优订货量解析解;分析了这两种模型下的最优决策和期望利润的大小关系,发现每种模型的期望利润只可能是条件最优,并给出了判断条件;最后结合算例分析了当价格内生时,消费者感知价值分布特点对卖方最优定价、订货量和利润的影响.     

过度自信零售商广告费用和订货量的联合决策

以往实验研究表明,个体在制定决策时往往会表现出过度自信的行为特征.在广告费用与订货量的联合决策报童模型中引入了个体过度自信的行为特征,为在随机需求情况下的过度自信零售商建立了广告与订货量的联合决策模型.证明了在需求依赖于广告投入时,过度自信零售商的广告费用高于理性零售商.讨论了过度自信零售商和理性零售商的信念期望利润和实际利润对比变化情况.最后,结合数值例子,对模型进行了灵敏度分析.     

考虑模糊需求和不公平厌恶的批发价格契约与协调

针对模糊需求下的批发价格契约与协调问题,基于Fehr和Schmidt提出的不公平厌恶模型,构建了考虑零售商不公平厌恶的批发价格契约模型,并通过模型推导及数值实验分析了零售商不公平厌恶对其订货量以及供应链利润的影响.研究结果表明,随着零售商的不利不公平厌恶程度的增加,零售商的最优订货量及供应链利润均减小;随着零售商的有利不公平厌恶程度的增加,零售商的最优订货量及供应商利润均增加,且零售商利润和供应链总利润均先增后减;此外,批发价格契约在一定条件下可以实现供应链协调.     

运用极大熵准则求解面临不确定型决策的报童问题

本文运用极大熵准则求解了面临不确定型决策的报童问题。利用变分法对极大熵准则进行求解,从而将不确定型决策问题转化为风险型决策问题。在风险中性假设下,构建了报童问题的期望利润最大化模型,并得出其最优订购量。最后,通过算例分析说明在不同先验信息下报童问题的不同最优决策。     

基于随机模拟的订货问题遗传算法求解

市场需求量是一个随机变量,它给订货者追求最大利润,确定最优订货量带来了困难。从期望收益最大的角度,结合遗传算法的并行计算、全局搜索能力和随机模拟计算积分(期望)的简单性,运用基于随机模拟的遗传算法搜索最优订货量。     

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.     

模糊环境中含质量缺陷及服务水平约束的（R，Q）模型

基于可信性理论,研究了产品需求及到货产品质量不确定环境下的连续盘点（R,Q）库存模型。运用梯形模糊数表示需求、缺陷率等不确定性因素,首先运用模糊变量的期望值建立最优订货批量Q^＊;然后根据预定的服务水平约束确定合理的安全库存,以消除不确定因素对顾客满意度造成的影响,并确定相应的订货点,使整个库存在满足服务水平的同时,实现利润最大化。     

Fuzzy Economic Order Quantity Inventory Models Without Backordering

In economic order quantity models without backordering, both the stock cost of each unit quantity and the order cost of each cycle are characterized as independent fuzzy variables rather than fuzzy numbers as in previous studies. Based on an expected value criterion or a credibility criterion, a fuzzy expected value model and a fuzzy dependent chance programming (DCP) model are constructed. The purpose of the fuzzy expected value model is to find the optimal order quantity such that the fuzzy expected value of the total cost is minimal. The fuzzy DCP model is used to find the optimal order quantity for maximizing the credibility of an event such that the total cost in the planning periods does not exceed a certain budget level. Fuzzy simulations are designed to calculate the expected value of the fuzzy objective function and the credibility of each fuzzy event. A particle swarm optimization (PSO) algorithm based on a fuzzy simulation is designed, by integrating the fuzzy simulation and the PSO algorithm. Finally, a numerical example is given to illustrate the feasibility and validity of the proposed algorithm.     

考虑模糊随机缺陷率且允许缺货的EOQ模型

考虑到实际库存管理中的产品缺陷问题,研究了含模糊随机缺陷率且允许缺货的经济订购批量模型,并运用模糊随机理论将其转化为确定模型,设计了模糊随机模拟仿真算法进而确定其最优订购策略。算例分析表明,随着模糊随机缺陷率期望值的增大,最优订货量增大,最大利润相应减少。     

含随机-模糊参数的可追加订购报童问题

研究了模糊环境下的可追加订购的报童问题.假设需求量为随机变量,而追加定购的价格等为模糊变量.在本金有限制的条件下,以极大化收益为目标,建立了一个随机-模糊混合的规划模型,并将模糊随机模拟、神经元网络及遗传算法相结合给出一个混合智能算法来求解该模型,从而得到最优订购量及追加的最大定购量.最后给出了数值例子.     

二次降价销售的报童问题

提出二次降价销售模型, 在假设存在降价销售最大容 量的条件下, 建立了模型, 并给出最优解. 在收益、 服务水平等方面对此模型与经典报童模型进行了初步比较, 并对最优解的灵敏度进行了分析.     

可追加订购报童问题的模糊机会约束规划模型

研究模糊环境下可追加订购的报童问题.假设需求量、追加定购的价格等均为模糊变量,在本金有限制的条件下,以极大化收益为目标,建立一个模糊机会约束规划,并将模糊随机模拟、神经元网络及遗传算法相结合,给出一个混合智能算法来求解该模型,从而得到最优订购量及追加的最大定购量.最后给出了数值例子.     

三角分布下可追加订购的报童问题最优解

在经典报童问题中，订购是一次性的，这容易导致供货服务水平与无缺货风险贮存成本之间的矛盾。笔者研究可追加订购的报童问题，把收益作为目标函数，在追加订购数量有限制的条件下，建立了数学模型在假设需求满足三角分布下，讨论了最优解的具体求法。     

模糊证券投资组合的期望值模型

讨论了当投资的预期收益率和风险损失率为模糊变量时,证券投资组合模型的优化问题.建立了证券投资组合决策系统的期望值模型,并设计了基于模糊模拟的遗传算法进行求解.该方法有效地解决了模糊证券投资组合问题.