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.     

服务水平约束下的粮食库存控制模型研究

采取连续性检查的固定订货量、固定订货点策略,建立粮食库存控制模型,主要解决了两个决策量:粮食的订货点和最佳订货批量.通过对粮食销售市场的调查,按照实际情况考虑粮食的变质损失成本、缺货成本和安全库存等因素,求出在满足适当目标服务水平下的最佳订货量.     

基于遗传算法的多级库存成本优化模型

针对多级库存复合而成的一般系统,首先通过分析安全库存与服务水平的关系,给出随机需求下安全库存随前置期和服务水平变化的函数关系;然后结合多级库存的控制特点,建立包含安全库存费用在内的多级库存成本优化模型,并给出遗传算法求解办法.该模型在供应链节点企业总成本最小的基础上,确定了最佳订购批量、最佳订购点和服务水平,以及对应的总成本和总利润,进而为各节点企业有效地减少库存量,降低供应链的总成本,提供有力的依据.在随机需求供应链条件下,提出了级安全库存策略,并从理论上证明该策略能有效地减少供应链中的安全库存量,降低库存成本.     

基于约束的集合覆盖选址-分配问题

摘要：
在供应链协同库存背景下研究了基于集合覆盖的有时间和容量限制的配送中心选址问题,目标是系统的成本最小以及决策配送中心向需求点提供最优配送量.根据建模的假设条件,建立了基于集合覆盖的有容量和时间限制的选址 分配系统的非线性规划模型,按照模型决策空间所具有的特殊结构,设计了基于遗传和粒子群算法（GA PSO）的启发式算法.用大量的数据作为算例对模型进行了数值演算.结果表明,模型实用、算法有效.
关键词：
协同库存;选址 分配系统; 时间容量限制; 启发式算法
中图分类号： F 27
文献标志码： A     

位相分布提前补货时间库存系统最优控制策略

研究了一个销售损失制的带有位相分布提前补货时间的连续盘点(s, Q)库存系统。运用Markov过程理论,建立系统稳态平衡方程并求出系统稳态概率。此外,构建了服务水平约束下的最小费用优化模型,通过数值算例计算出系统的最优库存策略并进行了系统参数的敏感性分析。     

基于随机提前期两种物品库存决策的优化仿真

本文建立了库存费用的数学模型,按此模型设计了的基于随机提前期库存系统的仿真程序,并用该程序模拟了两种物品的库存控制策略.通过模拟,寻找到降低库存运作成本、提高物流库存服务水平的（sA,SA;sB,SB）组合。     

基于库存成本的连锁零售企业配送网络设计

研究了需求不确定的连锁零售企业配送网络设计及其库存决策的联合优化问题. 以门店和配送中心服务水平为约束条件,详细分析连锁企业内部的二级库存成本,并综合考虑运输成本和配送中心选址成本,建立配送系统年总成本优化模型.以系统总成本最小为目标,运用遗传算法求解该优化模型,在得到最优配送网络方案的同时,确定系统安全库存因子及门店的订货周期.通过算例仿真验证模型和算法的有效性,并分析需求、运输距离和选址成本等因素对系统总成本的影响,为连锁零售企业的物流配送网络设计及库存控制提供决策支持.     

考虑均衡各站乘客等待时间的城市轨道交通客流协同控制模型

【目的】针对城市轨道交通在高峰期由于前方车站客流需求量过大,迅速占据运能而导致后方车站的乘客需等待较长时间才能乘车的问题,建立考虑均衡各站乘客等待时间的客流控制模型。【方法】首先对乘客乘车过程进行动态建模,然后建立以系统平均等待时间最小和使车站最大平均等待时间最小为目标的优化模型,通过设置权值λ来均衡各站的平均等待时间,当λ=0时,为仅考虑均衡各站的平均等待时间,当λ=1时,为仅考虑最小化系统总等待时间,在实际中,可根据目标的不同选取不同的λ值。【结果】由于建立的模型为整数线性规划模型,运用CPLEX求解器即可得到最优解;最后通过算例进行验证,结果显示通过在目标函数中设置不同的权重,可不同程度地均衡各站的平均等待时间。【结论】通过本文构建的模型,既减小了系统的总等待时间,也均衡了各站的平均等待时间。     

模糊环境下的供应链库存决策问题研究

针对由一个中心仓库、一个分销中心和多个零售商组成的三级分销系统,研究了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.目的是确立中心仓库、分销中心和零售商的最经济的订货批量,从而使分销系统的模糊总成本最小.最后,通过数值方法求解了此模型.     

量子点输运系统中电子的等待时间分布

基于散射理论和紧束缚模型研究了单能级量子点连接两个导线时电子的等待时间分布,讨论了偏压、通道数、温度对等待时间分布的影响。当量子点能级与电极费米面对齐时,等待时间分布不依赖于偏压。当量子点能级偏离了费米面时,分布函数的峰值随着偏压增加而增加,等待时间分布向短时方向移动。对于双通道量子点系统,零等待时间时等待时间分布不为零,而且随着量子点能级偏离费米面,零等待时间时等待时间分布概率降低。随着左导线所加温度降低等待时间分布的极大值向长时间方向移动,而且最大分布概率略有降低,但温度的影响主要是在最大分布概率附近,对长时概率分布影响较小。     

考虑随机性与模糊性的应急服务供应链转运策略

考虑由多个应急服务集成商和两个应急服务供应商组成的二级应急服务供应链系统,基于M/M/C/∞/m/FCFS的排队网络系统研究应急服务供应链的协同转运服务策略问题。为了保障顾客满足率,应急服务集成商之间可实施就近部分协同转运服务策略,即当应急服务集成商产品的库存量大于其协同转运服务点时,可以向其产品库存水平为零的应急服务集成商提供产品协同转运服务。建立应急服务集成商总利润最大和顾客等待时间最小的双目标函数,结合随机模糊变量模拟和粒子群算法对模型进行求解。通过具体算例对比分析部分协同转运服务策略和不协同转运服务策略的优劣,并进一步分析相关参数对应急服务集成商协同转运服务策略各项指标的影响,验证模型与算法的可行性和有效性。     

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．     

基于TOC & MIRP的多产品双渠道补货模型

针对拥有零售商和网络直销渠道并伴有顾客转移的多产品二级供应链,研究其在需求显著变化的转换期内的补货优化模型.将基于约束理论的供应链补货系统(TOC-SCRS)运用到上游制造商节点,下游零售商运用改进后的整数比(M-IRP)策略.以供应链的补货、库存和缺货成本为优化目标,考虑顾客满意度和库容量约束,应用遗传算法比较M IRP、整数比(IRP)和传统(s,S)策略,并进行灵敏度分析.结果表明M IRP和IRP策略下的供应链总成本与(s,S)策略的相对差异为15.36%和11.19%,同时验证了在不同参数变化情况下该策略的优势.     

带有两仓库需求时变且允许短缺的变质性物品库存模型

作者研究了需求是时间的函数且允许短缺的带有个两仓库的变质性物品库存模型, 给出了数学模型,证明了目标函数的稳定点是库存模型的最优解, 最后给出了数字算例.     

随机提前期与供给水平联合约束的库存问题

提前期在库存管理中起着重要作用,但大多数文献都把提前期作为一个常量来处理,主要考虑的是不同的随机需求,而在实际问题里提前期往往是一个随机变量。这里研究了有限订货周期内,一定的产品供给水平下考虑提前期和需求都为随机变量的情况,并建立了库存模型。考察如何确定订货批量Q、订货上限R,才能使得期望平均总费用最少,其中最佳产品供给水平只与单位库存费用和单位缺货费用相关。     

拖后率随时间变化且资金折现的变质性产品库存模型

为了确定变质性产品库存最优补货次数和补货量,在假设缺货量拖后率是等待时间的减函数条件下,利用折现现金流法建立一种新的变质性产品库存模型,给出寻找该模型最优订购策略的算法,并用数值例子来验证新模型的有效性.     

钢铁企业产成品转库车辆路径问题优化

分析了钢铁企业产成品转库问题的特点,通过将转库任务分解的方法将原问题转化为具有最迟访问时间约束和同时访问车辆数限制的车辆路径优化问题,建立了转换后问题的0-1规划数学模型,针对模型的特点设计了迭代局域搜索算法.算法初始解由贪婪算法生成,局域搜索过程采用4种常用局域搜索算子的混合,摄动过程采用变强度的2-opt*算子.该算法可以同时实现转库车辆指派和车辆路径优化.通过仿真生成的算例对模型和算法进行了验证.实验结果表明,该模型和算法是解决该类问题的有效方法.     

具有双重时间窗约束的作业车间调度算法

为解决实际生产调度中等待时间受限引起的工件加工时间窗约束和设备能力有限引起的机器可加工时间窗约束,以工件完工率最大为优化目标,建立了具有双重时间窗约束的作业车间调度模型,提出了求解该模型的基于启发式规则的禁忌搜索算法。在分析优化目标与约束条件关系的基础上,提出了工件选择和机器分配的启发式规则,并利用启发性规则生成初始调度方案;设计具有块邻域结构的禁忌搜索算法,减小了邻域规模,通过迭代优化最终获得较优的调度方案。选择多种不同规模的算例与传统算法进行对比分析,实验结果表明了所提算法的可行性和有效性。     

概率资源约束下多品种库存系统的优化

为了有效利用库存资源,同时降低大型仓储配送中心的运行成本,需要对随机需求下的多品种库存问题进行深入研究。在原有单周期线性资源约束下的多品种订货策略的基础上,通过将一种概率形式的库存资源约束应用于多品种(Q,R)策略,实现对仓库面积和运营资金更为科学的管理和控制。同时还提出了一种有效的多项式启发式算法,为物流企业在实际库存管理中应用这一模型提供了解决方案。相对于已有的方法,在不增加资源使用量的情况下,该方法可以节约平均库存成本30%以上。