销售商多产品联合订货研究

分析了一个多产品联合订货库存模型的绩效.该模型采用连续检查的QS库存策略.文中假设当出现缺货时,不能被立即满足的顾客将会流失,这是与以往研究的最大区别,也是本文的主要贡献.作者假设遇到缺货的顾客流失,对提前期内的在途订单作出一定假设,着重分析了在联合订单中,各种产品订货量的分布情况.随后将多产品联合订货问题分解成多个单产品的库存模型进行分析,给出了销售商总成本的解析表达式.最后,作者提出了进一步研究的方向.     

设备多状态、多类顾客制造系统的生产速率和库存分配联合决策

在生产制造系统中, 设备状态严重制约系统产能, 并增加生产过程的不确定性. 为应对不确定性对系统的影响, 对顾客进行细分, 实施差异化服务. 在顾客泊松达到、 缺货不补的假设下, 研究了设备多状态、多类顾客制造系统的生产和库存分配联合决策问题. 利用马尔科夫决策理论, 建立了系统在无限期期望折扣总成本准则和平均成本准则下的最优方程, 并证明了最优策略具有相似的结构性质. 最优生产速率策略是生产阈值水平随设备状态非增的阈值策略, 即当库存水平降至该阈值水平之下时, 以允许的最大生产速率生产, 否则不生产. 最优库存分配策略是分配阈值水平随设备状态非增的阈值策略. 另外, 缺货成本大的顾客具有较低的分配阈值.     

顾客驱动需求替代下ATO制造商定价和补货策略

考虑产品族按订单装配(ATO)制造商以通用零部件和专用零部件组装生产同一产品族中两种内在价值不同的产品,建立了基于顾客驱动型需求替代的产品族ATO制造商产品定价及零部件补货模型.通过理论及仿真分析,给出了ATO制造商最优定价及补货策略.研究表明:同一产品族中的不同产品间价差不宜大于其内在价值之差,且价格之比也应不超过内在价值之比；当内在价值低的产品缺货时,愿意购买内在价值高的产品作为替代的顾客比例为两种产品内在价值之比,内在价值高的产品缺货时,所有的顾客都愿意购买内在价值低的产品作为替代；ATO制造商在制定最优销售价格和销售时长时,只需考虑产品内在价值,零部件采购价格以及单位保管成本,无需考虑产品族的单位时间潜在总需求.     

基于强化学习的订单生产型企业的订单接受策略

针对订单生产型企业在订单接受决策过程中的不确定性, 基于强化学习的思想, 在考虑生产成本、延迟惩罚成本以及拒绝成本的前提下, 引入顾客等级这一要素, 从收益管理的角度建立了基于半马尔可夫决策过程的订单接受模型. 在此基础上, 提出了基于 SMART 算法的最优订单接受策略求解方法, 旨在最大化订单生产型企业的长期利润. 仿真实验结果表明: 基于SMART 算法得到的订单接受策略要优于基于先来先服务方法得到的订单接受策略; 同时, 针对考虑顾客等级的仿真实验及数据分析结果, 也验证了引入顾客等级这一要素的必要性和重要性.     

基于学习效果的蔬菜电商成组拣货排序方法

按单拣货是电子商务背景下物流配送中心最关键、最复杂的作业环节.它直接衔接着物流配送和客户,且大部分是劳动密集型作业,因此按单拣货也是出错率最多,耗费时间最长的环节.在拣货之前对订单考虑配送因素和相似性成组,能够大大降低拣货成本.蔬菜电商拣货系统是基于人的柔性作业系统,拣货人员的学习效果导致作业效率随时间变化,从而订单的拣货时间不确定,对按单拣货作业有着不可忽视的影响.本文针对蔬菜B2C电子商务直销背景下拣货环节的订单成组作业优化问题进行研究,基于拣货人员的学习效果,建立最小化订单拣货完成时间之和的拣货序列优化模型.针对该问题多阶段,多层次决策特点,基于序贯决策思想,提出两阶段的求解方案:第一阶段订单成组,提出同时考虑订单配送距离,打包材料相似性和订单相似性三种指标融合的订单成组准则,并给出启发式算法对订单进行成组;第二阶段成组订单作业调度,提出基于修订式非递减的订单规模排序方法对组内订单进行排序,组间排序是基于具有降低搜索范围,提高搜索能力的改进模拟退火-遗传算法.通过数值实验和算法比较,验证了本文算法的有效性和实用性.研究结果表明,本文得到的方法能大大缩减拣货时间成本,为蔬果类商品网上直销企业生成拣货作业计划提供理论指导.     

存在顾客购买转移的双分销渠道订货与库存转运策略

库存在渠道间的转运可以降低企业的缺货成本并提高对顾客的服务水平；当存在顾客购买转移时，双分销渠道的库存转运与渠道间的顾客竞争紧密相关，决策的复杂度增加. 该文针对实行转运的情形，研究了存在顾客购买转移的网上商城与传统零售商的最优库存策略，以及均衡解存在的条件，并与不实行转运的情形进行对比分析. 最后通过算例，指出存在顾客购买转移时，实行转运策略的优势.     

基于并行机加工能力配置的多轮拍卖机制研究

在私有信息不公开的分散决策下,针对需要承诺交货期限的稀缺并行机加工能力配置问题,以改善分散系统无秩序代价为目标,设计了一种基于时间维度配置稀缺资源的多轮拍卖机制.具体地,该机制根据资源稀缺性受机器加工能力和订单交货期限双重影响的特点,设计线性歧视资源定价方式,既保证定价的公平性,合理性和有效性,又引导任务主体披露真实订单信息,实现分散系统下稀缺资源配置的高效率;该机制中的定标问题是具有NP难属性的组合优化问题,本文设计基于拉格朗日松弛技术的启发式算法,以提高该问题的计算效率和实际应用性.数值实验结果显示,该拍卖机制能显著改善分散决策下并行机加工能力配置的无秩序代价,拍卖机制下的系统总收益平均达全局系统总收益的93.9%.     

提前期、构建成本和短缺量滞后供给率均可控的EOQ模型

经典库存模型通常将提前期和构建成本视为不可控制的，但在现实库存系统中，经常可以通过追加投资来缩短提前期和降低构建成本。当仓库缺货时．为获得更多订单以及补偿顾客因滞后供给遭受的损失．供应商会给予一定价格折扣。考虑短缺量滞后供给率与价格折扣和缺货期间库存水平相关，提出了一种需求为正态分布且提前期和构建成本均可控的EOQ模型，对模型的最优解进行了理论分析。数值算例和灵敏度分析显示，短缺量滞后供给系数和缺货概率对采购批量和年期望库存总成本的影响较大，资本年收益率和投资因子对构建成本的影响较大。     

战时可修复备件供应保障优化模型

把战时备件供应保障看做一个多阶段过程,建立了典型三级备件供应保障结构下的战时备件供应保障规划模型,模型中采用阶段期望缺货数作为备件供应保障系统的性能参数,并给出了其定义及表达式。给出了通过迭代方法获得备件供应保障优化策略时阶段期望缺货数的计算过程,且考虑全部可修及部分可修两种情形。当供应渠道中备件数量服从Poisson分布时,基于动态Palm定理给出了期望缺货数的计算公式。最后给出一个数值计算实例。     

水平穿越法在带有不耐烦顾客的呼叫中心中的建模及应用

研究了一种需求服从泊松分布的多座席呼叫中心服务系统的两个问题, 其中考虑了顾客的不耐烦行为. 第一个问题中只有单一排队队列, 顾客进入系统后由于不能立即接受服务或等待时间超过其期望等待时间会选择放弃排队. 第二个问题中有两个排队队列, 主排队队列是顾客呼入队列, 次排队队列是座席提供回拨服务的队列, 且这个队列的顾客来源于由于等待时间超过其期望等待时间放弃排队的主排队队列的顾客. 本文利用水平穿越法得到了稳态时第一个问题的顾客平均等待时间及顾客总的放弃概率及第二个问题中座席繁忙的概率. 该方法不仅具有直观清晰的物理意义, 而且能避免排队系统中冗长的推导过程, 有利于快速简单解决问题. 数值分析表明第一个问题中顾客平均等待时间是座席数的凸函数, 并且顾客的不耐烦程度越高则他们的平均等待时间越短. 同时坐席数的增加在初期能够显著提高接通率, 达到一定数量后效用开始递减. 而且在系统其它参数确定且系统需求流较大情况下, 顾客的放弃率大小对顾客总的放弃概率大小的影响几乎可以忽略.     

A production optimization model of supply-driven chain with quality uncertainty

Supply-driven chain’s production is different from traditional demand-driven production because its supplies must guide the full production flow toward the markets and respond actively to customer demand. According to the control theory, a novel multi-variable operation model of supply-driven chain is discussed here, integrating suppliers, manufacturers, distributors and market demands. Especially the coordination problem between suppliers and manufacturers is discussed where suppliers play more important role than manufacturers. Because defect is common in real production system, the production operation of supply-driven chain with imperfect quality is described on the basis of fuzzy set to model the ambiguity of quality and to provide appropriate supply coordination mechanism. In a designed numerical example, it is apparent that both response and robustness performances of supply-driven production system on demand with imperfect quality are improved by a fuzzy proportional-integral- differential regulator. The proposed model may apply to similar productions with imperfect quality.     

替代性需求下的分销系统库存决策

研究由两个制造商和多个地区总经销商组成的分销系统,假设每个地区总经销商都经销这两个制造商的产品,且在同一个地区总经销商处,两个制造商的产品需求具有一定替代性。在分别给出了地区总经销商和制造商的总利润模型的基础上,建立了以整个分销系统总利润最大为目标、以地区总经销商的服务水平为约束条件的分销系统利润优化模型,并通过仿真分析了定价参数、忠诚度参数和需求方差的变化对分销系统绩效的影响。     

带时间窗口的分布式配送系统在运输时间均匀分布条件下的性能分析

目前一些企业正在使用一种新的产品配送系统——分布式配送系统 ,即将最终产品的各配件分开库存 ,在合并中心满足顾客订单 .本文在运输时间不确定性和对货物早到有限制的前提下 ,在极小化库存费用的同时以满足定时送货要求为目标 ,讨论了如何确定运输提前期 .我们建立了数学模型 ,给出了求解方法 ,并对模型进行了讨论 .     

An Approximation of the Customer Waiting Time for Online Restaurants Owning Delivery System

Online restaurants, which receive online orders and deliver food directly to the customer's residence, are becoming increasingly popular. To be successful, online restaurants need to provide reliable and prompt deliveries. Careful design of the meal preparation and order delivery systems is needed to avoid excessive customer waiting time between ordering and delivery. This paper considers the meal preparation and delivery processes simultaneously to approximate average customer waiting time for deliveries. The authors first discuss the system performance with one cook and unit-capacity delivery vehicles, using an M/G/1 queue and a GI/G/1 queue. Numerical experiments show that our approximation can adequately describe real waiting times. Then, series queues with multiple cooks and multi-capacity delivery vehicles, e.g., an M/G/n queue and a GI/G~n/1 queue, are examined.Results show that except for situations with a large meal preparation time and a small vehicle capacity,compared with the result of simulation, the approximation in this paper is acceptable with a deviation of less than 20%. The marginal decrease in waiting time associated with hiring more vehicles is estimated under different meal preparation speeds, sizes of service area and vehicle capacities.     

Order scheduling with controllable processing times,common due date and the processing deadline

Due date quotation and scheduling are important tools to match demand with production capacity in the MTO (make-to-order) environment. We consider an order scheduling problem faced by a manufacturing firm operating in an MTO environment, where the firm needs to quote a common due date for the customers, and simultaneously control the processing times of customer orders (by allocating extra resources to process the orders) so as to complete the orders before a given deadline. The objective is to minimize the total costs of earliness, tardiness, due date assignment and extra resource consumption. We show the problem is NP-hard, even if the cost weights for controlling the order processing times are identical. We identify several polynomially solvable cases of the problem, and develop a branch and bound algorithm and three Tabu search algorithms to solve the general problem. We then conduct computational experiments to evaluate the performance of the three Tabu-search algorithms and show that they are generally effective in terms of solution quality.     

网上超市拆分订单的合并打包优化决策方法

大型网上超市"一地多仓"和"多地多仓"等仓储布局导致"一单多品型"订单被拆分在不同仓库进行拣选并分多次配送给顾客,这就诱发了"高成本、高污染、高扰民"等影响电子商务绿色健康发展的挑战性难题.被拆分订单在多个仓库间的合并打包是化解这一难题的重要手段.本文从化解问题求解难度入手,以提高拆分订单合并打包方案在线生成的科学性和高效性为目标,综合运用组合优化和状态空间搜索理论,围绕拆分订单是否合并打包,选择哪些仓库打包,哪些商品可以合并打包这三个关键问题提出拆分订单合并打包问题的两阶段在线智能优化决策方法.第一阶段归纳总结决策影响因素,制定判定规则,决策合并打包必要性;第二阶段,采用状态空间搜索算法生成备选的合并打包方案集合,将定性的控制策略转换成控制规则纳入方案生成过程来缩减方案空间.数值实验表明,本文提出的合并打包优化策略可有效降低网上超市拆分订单履行成本,理论成果可为指导网上超市或其它拆单现象显著的B2C电商企业的实际合单作业提供借鉴.     

SCHEDULING PROBLEMS - AN OVERVIEW

There seems to be a significant gap between the theoretical and the practical aspects of scheduling problems in the job shop environment. Theoretically, scheduling systems are designed on the basis of an optimum approach to the scheduling model. However in the practice, the optimum that is built into the scheduling applications seems to face some challenges when dealing with the dynamic character of a scheduling system, for instance machine breakdown or change of orders. Scheduling systems have become quite complex in the past few years. Competitive business environments and shorter product life cycles are the imminent challenges being faced by many companies these days. These challenges push companies to anticipate a demand driven supply chain in their business environment. A demand-driven supply chain incorporates the customer view into the supply chain processes. As a consequence of this, scheduling as a core process of the demand-driven supply chain must also reflect the customer view. In addition,     

变质性产品库存模型研究:延期支付策略或延期交货策略

对于变质性产品的销售,批发商为了减少变质带来的损失以及缩短流通时间,通常会在两种不同营销策略(给予顾客延期支付策略增加市场订购积极性或者采取延期交货策略减少变质损失)中做选择或者采取集成策略.但在实际操作中,如何在这两种营销策略中作出最佳选择是批发商需要考虑的问题.本文分别构建基于延期支付和延期交货的变质性产品库存决策模型,通过对两个库存模型进行分析,给出了最优策略.两个决策模型的最优策略对比结果发现:在其他参数给定的前提下,当产品的售价与进价比偏低时,批发商适合采取延期支付策略;反之,采取延期交货策略.最后利用数值算例分析了相关参数扰动对最优策略的影响,并提出了针对批发商合理制定运营策略的建议.     

基于 SD 的 VMI 供需双方利润分配机制研 究简

针对解决实施VMI合作双方因订货主动权的转移所引的责任和利益不统一问题,运用系统动力学的原理和方法,分别构建了传统库存管理和VMI两种模式下的供应商和销售商利润分配系统动力学模型,并通过仿真模拟对实施VMI模式前后各企业的经济效益进行比较,探讨实施VMI且销售商销售价格不变时,供应商的销售价格调整对合作双方利润分配的影响。     

基于NP算法的CRM中客户识别特征的选择

客户识别对于CRM的实施具有重要意义，客户特征选择是客户识别中的重要问题．嵌套分割算法（NP算法）是一种新型的系统优化方法，通过对其四个算子进行确定，将其应用于具有组合优化特征的CRM中客户识别中的客户特征选择问题．并通过将NP算法应用于某人寿保险公司的客户特征选择问题，说明了该方法的有效性．该方法不但能够保证以概率1收敛于最优解，而且能够提高客户特征选择的效率．