基于VMI的配送决策问题

物流配送是物流活动中直接与消费者相连的环节.在物流的各项成本中,配送成本占了相当高的比例.采用科学、合理的方法来进行配送车辆调度(Vehicle Scheduling Problem,VSP),是物流配送中非常重要的一项活动.对供应商管理库存(Vendor Managed Inventory,VMI)管理思想下的VSP进行了研究,重点就VMI管理方式下库存和配送运输集成问题建立了数学模型和迭代优化算法,并实证了VMI对于供应链物流配送系统具有降低配送成本等优化作用.     

基于多agent的VMI模式实现

供应商管理库存(VMI)是提高多企业供应链管理效率问题中库存控制方面的有效手段．根据VMI的特点，本文给出了一个敏捷、协作和安全的基于协调器的多agent框架实现的分布式VMI模型，使得供应商可以在现有遗留系统的基础上就通过网络管理零售商的库存．     

基于供应商管理库存模式的配送路径优化问题

基于供应商管理库存(VMI)模式制定科学的产品配送决策,可以合理优化库存水平、有效提高物流运输效率。本文针对VMI模式下的配送路径优化问题开展研究,考虑客户的产品消耗率和服务时间窗等因素,以总配送成本最小为目标,建立混合整数规划模型,并设计了贪婪算法;首先利用Gurobi求解器对小规模算例进行求解,分析VMI模式的优越性,结果表明,基于VMI模式的配送路径规划方案可以有效减少库存水平,降低总配送成本;然后利用中等规模算例分析贪婪算法的求解效果,结果显示,对于40个点的中等规模算例,求解器在240分钟内无法得到最优解,而贪婪算法可以在0.2秒之内得到近似最优解。     

随机需求下多周期供应链库存配送联合优化模型

库存与配送是影响供应链成本的2大要素,库存与配送联合优化对于降低供应链成本有着重要的意义。文章考虑允许缺货且需求随机的情形,建立了多周期多产品单对单2级供应链库存配送联合优化模型;针对缺货损费用和存货2种情境,分别对该模型进行了再优化,并求解出单周期最佳订货量;同时借鉴供应商管理库存(VMI)策略,采用满载量与非满载量相结合的方式求解出零售商所需的最佳车辆数;最后,通过仿真实验表明了将库存配送联合优化比单独优化在降低成本方面有了显著提高,并验证了所建立模型的可行性和实用性。     

基于Internet／Intranet的VMI应用模型

供应商管理库存(VMI，Vendor Managed Imentory)体现了供应链管理集成化的思想，成功地应用VMI会降低用户和供应商的成本。在传统的VMI应用模型中结盟的供应商必须定期派人去企业管理库存、执行存货决策、提取货款等业务从而极大影响工作效率，同时核心企业和供应商之间在分析库存信息时并不同步，从而导致决策上的分歧。针对上述存在的问题，笔者提出了基于Internet／Intranet的VMI管理模型，并系统地介绍了基于Internet／Intranet VMI的实现模型的体系结构、功能、技术特点和层次结构。最后以企业为背景，提出了该模型的实现过程。     

基于ESQ的物流分销成本模型及其分析

随着经济全球化发展的趋势,企业生产、物流等环节的覆盖面越来越广,同时市场环境由企业间竞争转变为供应链间的竞争.为了增加供应链集成化管理程度,产生了供应商管理库存(Vendor Managed Inventory,VMI)思想.本文在供应商库存管理的思想下,利用经济订货批量(Economic Order Quantity,EOQ)模型及其理论,基于供需双方配送成本和库存成本的相反变动情况,建立单个供应商与多个分销商间产成品的供货模型,该模型是一种VMIESQ供货运行模式下的经济供货批量(Economic Supply Quantity,ESQ)模型.在准时交货的前提下,通过延迟单个订单的供货时间,在等待时间内与多个订单组合,达到一次出货数量增加的目的.探讨如何制定VMIESQ不断供货运行模式产品最佳出货数量,以实现降低供需双方的物流分销成本.     

移动供应链实时调度模型及协同进化遗传算法

运用精确控制库存检查和车辆调度,实现了动态的供应链配送系统。整合供应链库存控制策略与车辆调度规划,建立移动供应链实时调度模型。该模型针对随机需求下的零售商最优订货,实现在途库存动态配送。在决策模型的基础上,设计协同进化遗传算法,解决模型组合优化过程中的约束满足问题。计算机仿真结果表明,实时调度模型可以有效降低整体供应链运行费用。     

基于预测库存变化率的公共自行车动态调度方法

为提高公共自行车系统调度效率并降低调度成本,提出基于预测库存变化率的公共自行车动态调度方法。将公共自行车站点类比于库存系统,利用马尔可夫过程平稳分布的性质,预测调度时段各站点的库存变化率,进而预测调度时段末各站点库存率。考虑站点合理库存率区间,根据站点初始库存率和预测库存率,确定需要调度的站点集合。考虑调度车辆到达有调度需求站点的最晚到达时间与调度车辆装载量约束,以调度车辆总行驶距离最短为优化目标,建立优化目标为车辆总行驶距离最短的动态调度模型。利用模拟退火算法求解模型,得到优化调度方案。由于预测了调度时段内站点的库存变化率,因此,在给定的调度区域内,为了保证所有站点的库存率始终维持在合理库存率区间,调度车辆只需要在有调度需求的站点之间执行1次调度任务。以波士顿公共自行车系统为例,验证基于预测库存变化率的动态调度方法。结果表明:基于预测库存变化率的动态调度方法,在给定的各个调度区域内,最多可缩短调度车辆35.58%的行驶距离;若完成系统全部调度任务时,调度车辆总行驶距离可缩短18.53%;与基于滚动时域的动态调度方法相比,基于预测库存变化率的动态调度方法,不需要分段检测系统运行状态,避免了对调度方案的被动调整,提高了编制和执行效率。     

VMI对供应链管理的影响

在1个由供应商与分销商组成的传统供应链模型的基础上,以供应链的库存费用与供应链的链利润为评价分析指标．分析供应商管理库存(VMI)对传统供应链在实施VMI前后4个阶段中,起到降低库存费用与增加供应链链利润的作用．论证VMI作为1种积极有效的供应链管理模式,可使基于VMI协议的供应链通过降低供应链的库存费增加供应链的链利润,因而比起传统供应链更具有竞争优势．     

VMI系统下一个物流成本控制优化模型的建立

提出了在VMI系统下一个整合库存和运输决策的分析模型，考虑一个中心仓库满足来自n个在地理位置上不同的零售商的一组随机需求。中心仓库是个越库，对补货和配送进行决策，货物库存在各个零售商处。文中同时计算了优化的补货数量和配送频率(周期)，建立一个面对泊松分布需求更新的理论模型。     

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。     

基于供应链的物流配送网络模型研究

在供应链理论和系统理论基础上,充分考虑到影响企业配送网络构建的战略战术和操作等要素,提出一种新的方法,就是把库存控制决策———诸如经济定货量和安全库存纳入典型的设施位置模型中去,并将其纳入到配送网络设计中去,以达到配送网络的整体优化,并进而达到整个供应链的全局优化.     

采购供应链系统订货策略的设计

针对宝钢采购供应链系统中不同物料对应订货策略不同的问题,建立了物料的订购量模型;给出了物料安全库存设定的经验公式,并针对实际应用过程中有些量不能准确找到概率分布的问题,引入灰色模型对物料需求量、消耗量进行预测.通过对采购供应链系统中需求量的预测,给物料设定安全库存,采用不同物料的订购量模型,解决了采购供应链系统中的订货...     

一类产品需求预测的支持向量机方法

 需求预测是企业生产运营决策的基础,预测精度影响着产品的安全库存量,关系到企业利润和市场竞争力.建立了一类产品（包含多个品牌）基于支持向量机(support vector machine, SVM)的需求预测模型.在该预测模型中考虑了诸如季节性和促销等不确定性因子对产品最终需求的影响.模型的训练数据和测评数据采用的是由该类产品需求函数生成的数据.测试阶段的评价则是通过与其他统计模型（回归预测方法(REG）、双因素指数平滑法(DES)、Winter模型预测方法(WIN)）和径向基神经网络模型(radial basis function neural network, RBFNN)的对比来实现的.实验结果表明,基于SVM的需求预测模型预测精度明显优于其他模型,有效地降低了产品安全库存量,提高了企业利润,为解决这类产品需求预测问题提供了一个有力的工具.     

基于汶川地震实证分析的成品油供应链优化研究

提出了由炼厂选址、生产计划制定、运输方案制定三个环节构成的成品油供应链优化方法.以汶川地震为例建立了成品油应急配送中心选址模型、成品油生产计划模型、成品油运输路径选择优化模型,并给出了求解算法.结果表明,运用该方法优化供应链可以满足非常规突发事件下成品油应急需求,并在时间和效益上取得较好的效果.     

基于遗传算法的炼油厂多周期生产库存管理优化

为了应对季节性变化的市场需求和降低成本,针对市场需求不确定条件下的炼油厂生产库存优化问题,建立了一个考虑市场预测的多周期优化实例模型。模型中引入侧线采出总收率变量,简化了约束方程。然后根据模型特点采用实数编码的混合遗传算法(GA)进行求解。最后用某炼油厂的生产销售数据进行了优化计算,计算结果表明,基于遗传算法的多周期优化在基本满足市场需求的同时可大幅度降低总体库存费用。     

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(s,S)库存策略的分销系统最优分配问题

分销系统的运营成本不仅与所采取的库存控制策略有关,也与配送中心在货源不足时的分配策略有关。该文讨论单品种、单配送中心多销售点、周期观察、随机需求的两级分销系统。配送中心及各销售点都采用(s,S)库存控制策略,顾客对销售点的需求过程服从Po isson过程。在给定配送中心向销售点分配策略的情况下,系统的状态转移形成一个离散时间的M arkov链,因此系统的最优分配策略问题是一个M arkov决策问题。采用策略迭代或值迭代的办法,可以求解系统的最优库存分配策略。数值算例表明,采用最优库存分配策略能显著降低系统的成本。     

铁路直达运输条件下煤炭运输与库存一体化模型

在分析发电厂燃煤运输与库存特点的基础上,构建了铁路直达运输条件下,发电厂燃煤多周期运输与库存一体化模型,并使包括煤炭采购成本、运输成本、仓储成本、资金成本等在内的物流系统总成本最小.模型充分考虑了与铁路直达运输方式相关的运输能力、运输质量的约束,电厂库存本身相关的库存能力约束、安全库存量约束,以及电厂锅炉对煤质要求、配煤比例,供应商选择等约束条件.通过模型的分析和求解,确定最优的分阶段订货批量(即运输量)及库存水平.文中给出的具有实际意义背景的算例,进一步说明了模型的构建过程和验证了模型的有效性和可行性.