Bowman库存策略下的供应链稳定性及需求放大分析

为了研究不同库存策略对供应链稳定性的影响,基于一般线性需求预测,在考虑在途库存的Bowman库存补给策略和不考虑在途库存的(R,S)库存补给策略2种情况下,研究了供应链的稳定性,并在考虑在途库存的Bowman库存补给策略下对需求放大进行了度量和分析.结果表明:在考虑在途库存的Bowman库存补给策略下,当订单平滑参数满足0<γ≤1时供应链稳定;不考虑在途库存的(R,S)库存补给策略,当提前期由小于2变到等于2再变到大于2时,供应链从稳定变到边际稳定再变到不稳定;考虑在途库存的Bowman库存策略中,不同的参数对需求放大程度会产生不同的影响,合理选择参数可以减小需求放大程度.     

面向需求的零件生产库存系统优化策略

针对目前我国制造业零件生产库存系统费用成本高,库存居高不下的问题,提出了以需求为导向,通过预测需求及进行需求反馈指导生产、库存、订购计划的零件生产库存系统。给出了使用GM（1,1）模型预测零件需求和使用动态规划求解零件生产库存系统的最优库存量、生产量、订购量策略的方法,并进行具体的优化计算。     

消耗材料的库存管理策略

消耗材料存在于所有的生产制造型企业,本文对非直接材料库存管理的研究包括库存需求策略及安全库存策略,对改善制造性企业的库存有一定的借鉴意义。     

需求不确定的一类供应链库存灰色补偿优化

针对严重库存积压季节性产品,受不确定需求扰动下库存信息失真问题,采用带有灰色补偿的动态规划方法,提出一种供应链库存优化的新策略.利用动态规划法求得带有需求干扰库存系统的最优控制策略,基于灰色理论对不确定需求进行估计,使系统中的灰量得到一定程度的白化.研究结果表明:经过补偿的优化策略能提供更加真实的库存信息,提高了管理者制定订货决策的准确性.该成果对于企业库存和订货决策具有一定的参考价值和指导意义.     

随机需求条件下分销系统协同库存策略研究

分销系统的库存问题研究是物流及供应链管理理论研究的重要方面,有关策略的使用影响到相关供应链整体的成本和收益,为此基于基本库存策略,研究了随机需求条件下一个分销中心和多个零售商组成的二级分销系统的协同库存和订货问题.对分销中心库存的补充订货、缺货处理以及分销系统各成员之间的关系等问题采取协同策略,建立了使分销系统期望总收益最大化的数学模型,在分析模型解的存在性的基础上,探索了相应的求解方法.并对均匀分布、指数分布和正态分布的3种需求情况在模型求解方面做了具体分析和实证研究.     

随机需求下的双渠道供应链联合库存模型

针对双渠道的竞合特性增加了供应链系统的需求不确定性,考虑提前期需求波动的情形,构建了2级双渠道供应链独立库存模式和联合库存模式下制造商及零售商的最优基础库存模型和缺货模型,并运用仿真计算方法,通过分析2种库存模式下缺货损失成本、需求波动对双渠道供应链基础库存水平、现货库存水平以及缺货水平等的影响,进一步分析2种库存模式下的成本.结果表明,联合库存模式下的2个渠道各自成本和总成本都要低于独立库存模式下的各成本.因此,双渠道供应链实施联合库存策略可以通过库存共享,协调2个渠道的库存水平,减小缺货风险,从而显著地降低供应链的成本.     

一种装配系统的库存控制策略

针对供应链环境下的装配系统,应用级库存理论,考虑到日常生活中库存水平影响需求率这一现象,建立了一个需求率受库存水平影响的装配系统库存优化模型,并以算例说明这一策略的可行性。该模型为解决多级库存的优化控制问题提供了一种新的方法和途径。     

有限需求信息下基于最大熵原理的风险厌恶库存模型

针对风险厌恶的库存决策者,建立了基于条件风险值(CVaR)的单周期库存模型.在仅知需求区间、均值和方差信息情况下,采用最大熵原理估计了两种条件下的需求分布.结果显示,在仅知需求区间、均值和方差信息时,决策者应分别采用均匀和指数分布作为潜在的需求分布.在此基础上,进一步推导了基于CVaR的库存订货策略及其绩效情况.模拟结果表明,同真实需求分布下的最优情况相比,基于最大熵原理的库存策略虽然会导致绩效损失,但损失比例很小,表明基于最大熵原理的订货策略具有良好的鲁棒性.     

周期性需求下多级库存缺货控制模型研究

从一个以区域分销中心(DC)为主导地位且由多个供应商与零售商共同组成的多级库存系统出发,系统在假设DC和零售商都实行连续性盘点的(R,Q)库存控制策略,提前期为常量,零售商需求为正态分布的前提下,采用缺货策略的思想来确定订货临界点及订货批量.并且以确定DC的库存策略为目标,建立了缺货条件下的多级库存控制模型,从而达到有效控制库存的目的.最后,给出了一个算例,说明了该库存控制模型的可行度.     

基于混合需求多产品的供应链库存优化模型

该文研究多个供应商单仓库单制造商系统,从系统的角度出发,确定了二级链各个节点最优的库存策略．针对制造商多产品的混合需求,在考虑每个产品有多个供应商和不同产品有不同需求实际情况的基础上,综合分析了制造商的库存、仓库的需求过程和仓库的库存3个要素,建立了供应链库存优化模型,通过实证数据分析,得出了该二级链最经济的服务水平．     

弹塑性反应谱的比较及其应用

等延性强度需求谱常用于结构需求曲线的建立．分析了等延性强度需求谱和等强度延性需求谱在概念上和计算方面的区别,表明改进能力谱法中由等延性强度需求谱反求结构的延性需求会不可避免地带来误差,建议直接采用等强度延性需求谱来计算结构的延性系数、算例分析表明,该法可以简单、有效地估计出结构在地震作用下的顶点位移需求,从而为结构的抗震性能评估提供依据．     

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。     

农户混合性贷款需求及其影响因素——基于生产经营和生活消费用途的农户

经过多年的农村金融体制改革,农村金融市场得到较快发展,但不少农户依然面临信贷配给困境。本研究对山东地区农户的混合性贷款需求进行连续6年的调查研究,结果表明,农户混合性贷款需求有明显的区域差异,与当地富裕程度呈正比,即越富裕地区,混合性贷款需求越旺盛;农户混合性贷款需求强度提速较为明显,对生产经营性贷款用途需求增速加快;农户的年龄、家庭人口、受教育程度等对混合性贷款需求有显著影响。因此应积极了解农户贷款需求,创新农户贷款产品和服务,完善相关农户贷款政策。     

大连地区需水管理的多级递阶模型与应用研究

动用大系统递阶优化控制理论与方法对大连市需水管理问题进行了分析和研究。提出了该市需水与经济发展的三维递阶结构形式；据该结构的特点，提出了三级递阶优化管理模型并组给出了结构专业知识优化方法的简要步骤。优化该获得了大连市需水的管理模式，可供管理部门参考，运用。     

基于语义的智能检索在供需网中的应用

随着加入供需网的供需流逐渐增多,有关信息智能检索的实现将成为供需网成功实施的关键技术.为了实现智能检索,提出了利用语义网中的XML和RDF(资源描述框架)对现有词汇表进行扩展,运用RDQL(RDF数据查询语言)对供需网中的信息进行查询,并提出了一个供需网中基于语义的智能检索实施框架.     

城市用水量预测的混沌理论研究

分析了混沌理论特征,利用城市用水量混沌特性,建立城市用水量短期预测模型,对城市用水量进行科学预测.利用历史数据信息,在相空间重构基础上对城市用水量时间序列进行分析,分析饱和嵌入维数、延迟时间和Lyapunov指数求解方法并对其进行计算,并以此为指导对城市用水量进行高精度预测.利用建立的模型对东北某市日用水量进行预测,结果表明基于混沌理论的城市用水量预测模型具有较高精度,对于受众多因素影响的城市用水量预测有良好的推广价值.城市用水量受众多因素影响,混沌理论为城市用水量预测提供了崭新思路.     

中国汽车市场需求及其弹性和预测分析

使用中国汽车和其它有关月度经济数据,首先对目前中国的汽车存量是否对汽车市场需求产生显著的调节作用进行了分析,其次建立了中国汽车市场月度需求预测回归和时间序列模型,最后分析了汽车月度需求收入和价格弹性;研究表明目前中国汽车存量还不能对汽车市场需求产生显著的调节作用,消费者滞后2期的收入和当期汽车价格对汽车月度需求有显著影响,汽车月度需求的价格弹性大于滞后2期的收入弹性;最后,针对结论提出了相关建议.     

随机性离散存贮模型的三个问题

文中讨论了随机性离散存贮模型的三个问题:需求是随机离散的报童问题、需求是随机离散的(s,S)型存贮策略问题及需求和拖后时间都是随机离散的存贮模型问题。对当前的有关结论提出了不同看法,并给出了相应的结论。     

基于关联规则及组合模型的面料需求预测

由于服装的面料组成具有复杂性,企业在不同时间对不同规格型号面料需求量不一致,传统的人工预测及单维度智能预测模型难以解决问题。针对服装企业面料需求非确定性、预测难的痛点,提出基于关联规则及组合模型的面料需求预测方法。文章首先构建Apriori面料型号关联模型,挖掘多批多类面料间的型号关联规则;然后构建Prophet时间序列模型与长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的组合预测模型Prophet-LSTM,结合其在解决面料需求预测问题上的优势;最后将挖掘出的高关联面料型号历史需求数据作为输入,采用量子粒子群算法(quantum particle swarm optimization,QPSO)优化组合模型权值系数,进行关联面料需求量预测。使用RMES(root mean squared error,RMSE)及MAE(mean absolute error,MAE)作为评价指标设计对比实验,实验结果表明：采用量子粒子群优化的QPSOProphet-LSTM面料需求预测模型RMES较Prophet降低5.464,较LSTM降低1.184;MAE较Prophet降低4.261,较LSTM降低0.819,需求预测精度更高,支持服装企业面料柔性生产。     

中国职业体育竞赛市场的需求特征研究

采用文献资料、社会调查、比较分析等方法,对中国职业体育竞赛市场的需求特征进行了系统研究,并提出了相应的营销对策.研究表明:建设和发展有中国特色的职业体育文化才能真正满足具有差异性的消费者需求;依据需求的综合性特征,可运用多种营销模式来激发消费需求;针对需求的非迫切性,运用创造需求的思维,来诱导中国职业体育竞赛市场的需求;随着中国经济进一步发展,制约中国职业体育竞赛市场需求均衡分布的主要因素将由经济因素转变为高水平职业运动员数量因素;提高中国职业体育竞赛的观赏性和中国职业体育的品牌知名度可增强中国职业体育竞赛市场需求的连续性.