直接配送的三层随机库存路径问题

库存路径问题是研究如何协调库存管理和运输规划的一类问题,是企业实施供应商管理库存策略需要解决的问题.本文提出了一种有车辆限制、直接配送的无限阶段三层随机库存路径问题,并运用马尔可夫决策规划解决此问题.通过把该问题分解成若干个具有马氏性的子问题,降低了运算难度,得到该问题的近似最优解.     

随机需求库存-路径问题:研究现状及展望

在简单介绍库存-路径问题（inventory routing problem，IRP）现实与理论意义的基础上，给出了IRP问题的定义，分析了其具备的特征以及与常见的车辆路径问题、旅行商问题的联系与区别，并将库存-路径问题按照不同的特性进行了分类，总结了近年来有关于求解随机需求库存-路径问题所建立的模型及算法求解，最后本文分析了该领域现有研究的不足以及未来的发展方向。     

随机递归算法求解车辆路径问题

车辆路径问题(VRP)是组合优化中一个典型的NP难题,对于中等规模以上的问题,目前大多采用禁忌搜索、遗传算法和模拟退火等亚启发式算法,在吸取这些算法精髓的基础上,提出了一种新的并且简洁而高效的启发式算法.计算结果表明,在27个国际标准算例中应用该算法取得了2个解优于当前最优解,其余相当接近当前最优解.需要指出的是所有这些结果是在该算法应用同一组参数得到的.     

批量需求模式下的随机库存管理策略

考虑一类具有(s,s+q)订货策略的批量需求随机库存系统。需求的到达形成复合Poisson过程,当库存水平下降到s时管理员立即补货至最大仓储量s+q.通过构建库存和缺货状态下的状态转移方程,研究了库存和缺货的稳态概率分布;进一步建立库存成本函数和设计了一种有效的算法,研究库存系统的最优控制策略并考察参数的敏感性。     

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。     

基于市场的再制造P制造系统集成库存随机最优控制研究

在逆向物流中,再制造零部件的数量具有不确定性.根据这一特点,将其看成是随机参数,给出了再制造/制造系统集成库存模式.基于市场对再生品和新产品的不同需求,利用马尔科夫决策理论对具有随机再制造零部件的再制造/制造系统集成库存进行研究,考虑再制造零部件单位成本、新零部件(新购或新制造)单位成本和固定成本及有缺货赔偿的情况,给出了马尔科夫决策过程模型,得到了随机最优控制策略,并用案例进行分析验证.     

单周期随机需求下基于协调策略的供应链库存系统可靠性研究

供应链是典型的需要协调的系统。在需求不确定的商业环境中,由于很难对消费需求做出准确而有效的预测,从而造成库存的积压风险与缺货风险。如何在不确定需求的市场环境下采用合理的库存策略,以提高供应链库存系统的可靠性是供应链管理的一个核心问题。本文从三种不同库存策略的角度研究了在随机需求条件下供应链库存系统可靠性,并通过算例验证了其有效性。     

单周期离散随机需求的库存-运输整合优化

库存-运输整合优化问题极为复杂,目前尚缺乏系统研究。本文针对一个配送中心与多个客户组成的配送系统,讨论客户单周期离散随机需求条件下,建立该系统的库存-运输整合优化问题模型。并通过分析模型的离散特征,把问题转化为一般的车辆路径问题,借鉴现有的求解方法,构造了求解模型的自适应单亲遗传算法。最后用MATLAB编程并用测例进行了测试。结果表明,借助现代优化方法,库存-运输整合问题的研究具有理论意义和实际价值。     

模糊需求信息条件下的车辆路径问题研究

在对模糊需求信息条件下的车辆路径问题进行简单描述的基础上，通过引入决策者主观偏好的概念，提出了解决该问题的一种基于模糊可能性的混合遗传算法．同时，在最小化车辆使用数与车辆行驶距离的目标下，通过随机模拟方法研究了决策者的主观偏好对最终决策目标的影响作用，并通过与其它计算方法的比较证明了基于模糊可能性的混合遗传算法的优越性．     

基于增强学习解决随机需求车辆路径问题

针对确定随机需求车辆路径问题的最优策略,存在状态空间"维数灾"问题,基于增强学习函数近似原理,首先,设计了一个径向基函数(RBF),其次,在一给定的控制策略下,将最小平方瞬时差分(LSTD)法确定函数的权系数与交叉熵(CE)法确定隐层节点基函数的参数相结合,通过在线调整,使Bellman残差平方和性能指标达到最小,最后,根据得到的径向基函数,确定最优策略。通过仿真试验,验证了所设计方法的有效性。     

求解带软时间窗的车辆路径问题的改进遗传算法

带软时让窗的车辆路径问题(VRPSTW)是在基本的车辆路径问题(VRP)上增加了时间窗约束条件的一种更化形式，是一个典型的NP-难问题。通过引用一种新的编码方法、交叉和变异概率的自适应机制，构造一个改进的遗传算法来求解VRPSTW，并将求解结果与其他遗传算法比较。比较结果显示，该算法具有较好的性能。     

考虑库存控制的物流网络设计优化模型与算法

研究同时考虑库存控州策略和物流网络优化设计问题的优化模型和算法。在考虑顾客的需求量都是随机且服从正态分布的前提下，结合最优库存控制策略，提出了一个能同时描述库存决策和物流网络设计决策的非线性混合整数规划的优化模型，井设计了相应的模拟退火算法进行该优化模型的求解。最后的算例表明，采用该优化方法运算快捷，所得结果正确合理，且与其他方法得到的结果相比，收敛速度更快，且最优解的总费用均有很大程度的节省，从而能为此类的物流网络设计问题提供科学的指导依据。     

求解带装载能力限制的开放式车辆路径问题的遗传算法

对带装载能力限制的开放式车辆路径问题的求解进行了研究,提出了一种用于求解该问题的遗传算法.对算法中几个关键操作的不同实现方式的性能进行了比较.给出了算法对标准测试算例的运算结果,并与文献中目前最好的结果进行了比较和分析.     

确定性联合补充生产存贮模型及算法

对确定性需求的联合补充生产存贮控制系统进行分析，得出其关键问题是确定系统的联合生产补充周期和各产品的生产补充频率，建立相应的模型，提出一个有效的启发式算法，通过算例表明该算法可得出较优的可行解，算法可以有效的解决此类问题。     

随机产出与需求下基于风险共享的VMI协同

在由一个产出随机的生产商和一个需求随机的批发商组成的供应链系统中,通过建立基于风险共享的VMI协同模型使供应链整体绩效达到最优。研究表明,产出和需求的随机性增强对批发商和供应链整体有不利影响,但需求波动增大却有助于提高生产商在RMI模式中的期望利润;产出随机促进批发商提高订货量,而生产商的计划产量随订货量线性递增,且反应的敏感程度随批发价格/成本的比值增大或产出随机性的减小而增强。最后数值算例验证了结论的有效性。     

一种有时间约束的多车辆协作路径模型及算法

分析了有时间约束的基于多车辆协作的随机路径问题。提出了问题的随机规划期望值模型。设计了问题中的两车辆协作的随机路径问题的遗传算法，在遗传算法中采用时间惩罚过滤算子优化了初始种群，提高了收敛速度。给出了算法的应用示例。表明了模型和算法是多车辆协作随机路径问题的一种有效算法。为研究多车辆协作的随机路径问题提供了新的理论和方法。