双渠道订货条件下基于预测更新过程的报童模型研究

零售商可以在整个计划时段内持续不断的收集市场需求信息,对市场需求进行预测.离销售季节开始越近,市场需求预测越准确,但采购成本会较高.零售商有两次订货机会.在计划时段开始通过正常渠道订货,单位采购成本最低.在计划时段内零售商还有一次紧急渠道订货机会,可以动态地根据市场需求预测更新结果决策是否订货.当市场需求预测更新过程为MMFE (martingale model of forecast evolution),且在各时点存在不同固定订货成本条件下,证明正常渠道和紧急渠道最优订货策略分别为状态相关的basestock和(s,S)策略,最优订货点与当前时点市场需求预测值线性相关.建立了最优订货策略的求解算法.分析了正常渠道和紧急渠道订货对库存管理的不同意义,结合敏感性分析说明零售商如何在正常渠道和紧急渠道,以及市场需求信息和采购成本间进行权衡.通过大量数值算例发现双渠道订货充分地进行了权衡.     

风险补偿模型下的在线库存管理策略

库存管理是企业经营活动的一个重要组成部分,更加有效的库存管理策略可以大大减少库存费用,对于企业的经营业绩非常重要。在前人研究的基础上,本文根据风险补偿模型,考虑预期采购价格一旦达到或低于h,则在余下的阶段采购价格一直不会高于h情况下的最优在线采购策略。文章分析给出了新的在线采购策略和约束竞争比,最后的数值结果表明在新的预期下,最优约束竞争比有很大改善,且发现参数h是影响约束竞争比的最主要因素。     

需求不确定性与预测不准确性双重扰动下供应链采购决策研究

受外迁/跨区企业纷纷回流国内/当地新趋势的影响,结合新冠疫情常态化新背景,在需求不确定性与预测不准确性双重扰动下提出成本-信号博弈的采购决策模型,探究企业在高效性跨区采购策略与响应性当地采购策略之间的权衡.研究结果表明:企业的采购决策取决于成本与信息的联动表现,跨区采购总能带来强势的成本表现,而当地采购却不能一直发挥信息表现优势.这是因为当企业都选择当地采购,预测信息之间相关性效应会对冲信号精确度效应.新冠疫情加剧需求不稳定与跨区采购预测不准确性会加速企业回流趋势.有趣的是,回流行为可能让所有企业获益,并能打破陷入囚徒困境的对称跨区采购均衡.原因是,回流会诱导出新的非对称混合均衡,消除预测信号相关性来抑制市场竞争.相应地,这种混合均衡会赋予企业“后发优势”实现局部帕累托改进.随着需求不确定性与预测不准确性的增强,混合均衡会转向对称的当地采购均衡,并能短暂地实现全局帕累托最优,但最终又会陷入双输的囚徒困境.此外,糟糕的当地采购预测会赋予企业“先发优势”,这种优势导致先发企业变得更好,而后发企业变得更糟.     

多供应商环境下的最优采购策略

在有限计划期内,制造商向多个供应商采购的环境下,可以制定灵活的采购策略,充分利用每个供应商的成本优势以满足生产或市场需求。在每个采购时刻,制造商不仅要选择合适的供应商,而且要制定最优的采购批量,由于对供应商的选择决策与采购批量密切相关,最优的采购策略并不满足最优化原理,用传统的动态批量模型(WW模型)不能同时优化供应商选择及采购批量决策。将供应商和采购期作为2个状态变量,构建二维状态变量的规划方程,设计了一个多项式算法得到最优的采购策略,计算复杂度为O(N2 M2),其中,N为计划期,M为供应商数量。最后,当供应商较多时,设计了一种启发式算法,计算复杂度为O(MN2),比原算法计算复杂度更低。     

随机需求下供应链库存协调策略研究

在随机需求下,库存决策的核心是对库存积压风险与缺货风险的权衡。随着企业承担的库存风险大小的改变，企业会做出不同的决策，从而影响供应链的总收益。首先分析供应链无合作时，采购商独自承担全部库存风险的情况下，其订货决策模型，导出最优订货量计算公式；然后分析在可调数量策略下，供应商分担部分库存风险时，供需双方的利润模型，在此基础上得出供应链Pareto优化模型；最后通过算例说明库存风险分担策略在供应链库存协调中是有效的。市场需求波动越大，供需双方及整个供应链从库存风险分担策略中获得的收益越大。     

反应型供应链多层库存运输优化与模糊博弈协调

考虑多方式运输成本和库存成本的权衡, 研究了随机需求下单层和多层反应型供应链的库存(补货)和运输最优策略及模糊环境下的供应链协调. 在以布朗运动描述的随机累积需求下, 同时考虑混合运输方式的选择以及库存补货, 给出最优补货点和运输控制策略. 然后将此推广到多层库存问题,分别讨论了在补货流和需求流平衡与否的情况下系统的最优库存和运输策略. 独立分散决策和集中联合控制的比较表明后者能更有效地协调多层供应链系统. 用模糊合作博弈建模分析多层供应链在模糊环境下实现集中联合控制的情形, 在系统库存输入流和输出流平衡的前提下求证了模糊合作博弈的核的存在性并给出模糊Shapley值作为成本分摊模糊合作博弈解的合理公平预测.     

代发货环境下网络零售商的阈值库存分配策略

本文研究网络零售商同时采用自有库存和drop—shipping（供应商代发货）方式履行订单情况下,如何利用基于阈值K的库存分配策略来服务于高、低两种不同优先级的需求（前者边际收益更大）,以获取最大收益．在（Q,r）补货策略之下,建立了解析模型,给出了求解最优决策变量（Q,r,K）的算法,分析了系统参数对阈值的影响,并且比较了采用和不采用库存分配策略情况下的最优成本．结果表明,基于阈值的库存分配策略具有明显的节约成本的作用,且网络零售商的库存持有成本越大、边际收入差异率越大时,采用这种库存分配策略的效益越明显．     

基于Stackelberg 模型的准时交货激励契约分析

以提高采购的准时交货概率为目标,针对准时采购中采购商与供应商之间的动态交互行为,建立了以采购商为主方、供应商为从方的两阶段Stackelberg主从博弈模型,并对模型最优解存在的必要条件进行了形式化数学表达和分析,进而对决策变量间、决策变量与库存成本参数间的交互影响关系进行了理论分析和证明推导.分析结果有助于采购商与供应商制定相应的采购激励策略和供应策略.     

多市场环境下新鲜产品库存管理策略研究

新鲜产品在分销途中高度易变质的特性给销售商的供需匹配带来了更大的挑战. 本文考虑一个销售商采购一批产品， 并依次运送至多个市场销售的情形. 每个市场的需求和分销途中的数量损毁都是随机的. 销售商每抵达一个市场， 都要综合权衡现有库存及未来市场需求和库存损毁情况， 作出卸货量决策. 基于一个多周期的动态规划模型， 我们采用随机建模与优化的方法， 研究了销售商的最优卸货量和最优初始采购量决策及其结构性质. 数值实验进一步对库存合并效果进行了分析： 当产品在途中的变质性高度负相关， 产品更容易变质， 产品变质风险更大， 以及市场需求不确定性更低时， 制定动态卸货量决策是更为有利可图的. 研究结果为多个市场新鲜产品的管理和销售工作带来了有益的启示.     

考虑服务水平和成本的复杂非线性库存控制系统动态行为分析

为考察库存系统三个性能指标即稳定性和服务水平以及成本之间的关系,本文建立库存系统动态模型。模型同时考虑不同需求模式和订货量、库存量非负限制,使其更符合企业实际。通过计算李雅普诺夫指数,确定不同提前期下系统的稳定边界,并结合仿真实验确定的高服务水平、低库存成本区域,分别给出了确定需求和ARIMA随机需求不同提前期下系统的最优库存策略域。实验表明,两种需求模式下,不同提前期的最优库存策略域存在交集,因此管理者可以选其交集作为库存决策方案,从而使库存系统保持较高的性能运作。     

多个零售商库存竞争下的易逝品回购合同研究

在单个供应商和多个零售商构成的易逝品两级供应链中．市场终端价格固定。各个零售商对称且在同一区域市场销售相同产品，市场需求不确定；库存越多，销量期望值越大．零售商之间存在库存竞争。采用贴近实际的有效需求函数证明供应商采用回购合同时，零售商库存竞争存在惟一的纯策略纳什均衡；同时回购合同可以实现供应链协调，能在供应商和零售商之间任意分配整个供应链期望利润；最后讨论回购合同常见的几个原因。     

基于时间序列预测的电子商务库存优化策略

针对某大型网上超市当前需求预测不准确情形频发,以及未有效利用历史数据且现行系统无法动态给出优化订购策略等不足,基于时间序列法对目前系统中历史销售数据进行分析以预测未来需求,同时考虑价格对需求的影响,通过验证发现预测误差一般能控制在10%以下。进一步提出切合实际的基于(s,S)订购策略的采购优化模块,动态得出各类产品的优化订购策略,在保证一定服务水平的情况下维持适当的库存。通过某电子商务公司实际数据进行模拟后对比当前常用的采购方法,采购效率可以提高10%~15%.     

零售商需求波动条件下供应链信息分享价值

供应链中的物流、资金流都依赖于信息流,然而供应链中的信息具有不对称性,供应链下游企业掌握的需求信息,恰恰可以帮助供应链上游企业进行库存决策,从而降低成本、提高效益。构建一个供应商和多个零售商组成的二级供应链模型,以库存成本作为价值尺度量化信息分享价值。零售商处于不同的市场需求环境中,因此需求波动也各不相同。创新性地加入零售商面对的市场需求波动的相关性这个变量,分析零售商和供应商分别在需求信息不分享和分享时的最优库存决策以及库存成本,并进行算例研究。算例研究中讨论四个变量对信息分享价值的影响,它们是:市场需求波动程度、需求在时间上的相关性、零售商需求间的相关性、进行信息分享的零售商数量。得出的一系列分析结论对供应链上需要进行信息分享的厂商具有一定的启示。     

多类顾客需求环境下动态批量补货策略

考虑在多类顾客需求环境下有限计划期内的动态批量补货问题。在一般的补货成本结构下,每类顾客的最优补货期各不相同,且该补货问题为NP难题。考虑在没有投机行为的补货成本结构下,最优的补货策略满足"零库存补货"规则,且在每类顾客在补货周期内存在一个最优的及时服务临界期,临界期之前的需求将得到及时满足,临界期后的需求将被缺货处理。基于最优的临界期库存分配策略,提出一个多项式算法得到最优的补货策略。与先到先服务的需求服务策略进行比较,数例分析得到临界期库存分配策略可以大幅提高整个计划期的利润。最后,在一般的补货成本结构下,考虑一种特殊发货规则,提出一种有效的启发式算法,优化每类顾客的最优补货期。     

供应链中准时采购的Stackelberg模型及决策

准时采购可有效缩短供应链整体响应周期,快速响应市场需求,实现供应链的运作。但在实践过程中,采购交付的准时性又成为供应链敏捷运作的瓶颈问题。从采购双方行为动机的角度出发,以有效的激励机制提高准时交货概率为目标,建立采购商为主方、供应商为从方的Stackelberg博弈模型;在模型的最优性分析基础上,讨论准时采购过程中采购商与供应商决策的交互影响关系;并在供应商完成采购订单所需的响应时间服从指数分布的假设下,分析采购商与供应商的最优策略及库存成本参数等对决策产生的影响。     

提前期敏感商品的销售商采购提前期压缩

研究提前期敏感商品的销售商采购提前期压缩与库存优化问题。分别假设单位采购成本函数为分段线性函数和光滑幂函数,应用国外研究关于销售提前期的结论,建立了销售商的最大利润函数数学模型。通过数学推导及证明的方法得到最优采购提前期,又通过问题的转化求解最优采购提前期下的最优价格和最大利润。最后通过数值实验的方法对销售商采购提前期及库存决策进行分析,数据分析得到了一些销售商提前期和库存最优决策的规律。     

基于需求预测信息更新的零售商三阶段采购最优策略

考虑存在顾客需求预测信息更新下零售商最优订货策略,研究了三阶段订货模型,零售商首先在第1阶段订货,然后在第1和第2阶段之间实现需求预测信息更新,并在第2阶段调整第1阶段的订货水平,第3阶段顾客需求实现,此时零售商可以从实时市场购货以满足前2阶段订货不足的部分.给出了零售商的最优订货策略,并分析了需求预测信息和实际需求满足二维正态分布时,它们之间的相关系数对采购决策和零售商期望利润的影响.提出了计算最优采购策略的算法并证明了其收敛性.说明了预测信息和实际需求联系越密切,零售商第1阶段最优订货水平越高,同时零售商利润越高;如果信息和实际需求之间的相关系数确定,那么第1阶段最优订货水平就确定,而第2阶段订货水平和需求预测信息与第1阶段订货量有关.     

顾客选择行为与库存

库存成本与顾客服务水平之间的权衡是供应链库存管理中的一个主要内容，从顾客服务水平的内涵出发，通过在两级树型库存系统引入顾客价值函数，构建出新的权衡顾客服务水平与库存成本的模型，并模拟分析了顾客选择行为对库存成本的影响。     

动态竞争并购下的竞价策略选择和进入时机确定

通过建立包含序贯进入阶段和竞价阶段的动态竞争并购模型,分析了不确定竞争环境和不完全信息条件下的主并企业竞争并购策略,重点求解了均衡状态下竞价阶段的最优竞价策略,序贯进入阶段后进入主并企业的进入决策、先进入主并企业的初始报价策略和进入时机. 研究表明,先进入的主并企业可以通过抢占式报价阻止竞争对手进入并购竞争,且存在随机冲击的一段区间,使其可以单方并购目标企业. 通过把模型扩展到进入顺序内生情形,确定了主并企业抢先进入的必要条件,并对主并企业的最优竞争并购策略及其相应的并购期权价值进行了求解. 结论表明,抢先进入威胁将加速并购的发生,并且竞争主并企业之间进入成本差异越小,并购竞争越激烈.     

循环取货下基于随机提前期波动压缩的库存优化模型

针对循环取货过程中提前期波动较大及其对企业成本的直接影响, 将总提前期方差增加为决策变量, 并把赶工成本概念引入随机提前期波动(方差)压缩分析, 建立了循环取货下基于随机提前期波动压缩且含车载量约束的多供应商多产品库存模型, 讨论如何合理压缩生产和运输过程中的提前期波动来降低总成本. 结果表明: 企业可以在提前期方差压缩成本与提前期方差过高所带来的库存持有成本和缺货成本之间进行权衡, 通过合理压缩总提前期方差, 有效降低系统总成本, 尤其在车载量小、集货物资单价高且需求量大的情况下成本降低更为显著.