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。     

中小企业库存控制分析研究

论文通过对中小企业库存特点和物料库存随机变量进行分析研究，以一个制造型企业为实例，针对库存的物料进行不同模式的控制方法探索，提出了复合式优化库存控制思路，为实现ERP信息系统最优库存管理打下基础。     

提前期和订货成本可控条件下存在瑕疵品的库存问题

研究提前期和订货成本是可控的、到达货物存在瑕疵品时,采用连续盘点策略的（Q,r）库存管理问题.分析了有关文献中给出的求解年总成本最小值算法的缺陷,推导出最优解的正确表达式,并提出了一种迭代算法求解该模型.在市场需求分布未知情况下建立新的模型和求解算法,并通过数值算例比较了市场需求服从正态分布和未知的两种模型.     

具有随机损坏率Newsboy产品两阶段决策问题

考虑产品随机损坏率情形下的一个供应商和一个经销商组成的Newsboy产品的供应链系统。研完供应链双方分散决策和供应商管理经销商库存（VMI）两种情形。当双方独立决策时，经销商和供应商分别以各自期望收益为目标决策最优的订货批量和最优生产批量，当完好产品的批量小于经销商的订货批量时，供应商将给予价格折扣；当由供应商管理经销商库存时，供应商在满足经销商期望收益要求的条件下，同时决策生产批量和批发价格。对于损坏率和产品需求为一般分布函数的情况下，研究在两种策略下供应链双方最优决策、双方和整个供应链的期望收益，以及VMI策略实现的条件以及对供应链的价值。最后将指数分布需求和均匀分布损坏率应用到一般模型中，通过算例进行敏感性分析。     

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.     

复合泊松需求的联合补充问题

在多品种库存系统中采用联合补充订货方式可以创造大创造大规模的经济效益，本文主要对具有复合泊松需求的联合补充问题进行研究。并针对此问题，提出一启发式算法，利用该算法可以寻找出在一定服务水下下，使单位时间内平均成本最小的补充策略，最后，通过算例对该地进行验证，结果表明，算法能够有效地解决此类问题。     

关于(S-1,S)订货策略的随机库存最优解

本文运用G/M/1排队论方法，对(S-1，S)订货策略中当需求是一般分布，到货(生产时间)是指数分布的随机库存问题进行了研究，给出了在考虑库存费，缺货损失费，订货附加费等因素下的库存模型的最优存储量S^*的求解公式。     

供应链网状结构中多级库存控制模型

基于供应链网状结构模型，提出了该模型的多级库存控制问题，引入前置时间和订单执行率等参量，分析了供应链上各节点企业发生的订货费、存贮费和运输费。在假定需求函数和前置时间函数是随机分布的前提下，研究了在保证供应链上中企业一定订单执行率的条件下，确定最佳订货批量和订货临界点的方法，使其应链上总的库存费用最低；并以三级库存模型为例，给出了一种验证模型的方法，该模型能完整地表示多级库存系统中各实体之间的活动和相互关系，有效降低供应链上的库存成本，增强供应链的协调性。     

供应链上一种供方-需方综合采购模型

物流控制与库存管理是企业生产管理要解决的主要问题之一。综合考虑供应链上供方－需方的综合采购策略，比单纯从需方考虑的采购策略可以获得更好的结果。该文利用优化理论建立供方－需方综合采购的数学模型，给出了最佳经济订货批量（EOQ）和最佳生产批量（EPQ），对模型结果作了很好的经济解释，并从数学上证明了供应链上供方－需方综合采购策略的最优性。利用模型优化结果指导供需双方的物流控制和库存管理，可以降低成本，提高效益，利于供需双方的长远合作，也给需方选择供应商提供有益的借鉴。     

工序间在制品库存的优化研究

通过分析车间的设备状态、生产任务的工艺参数等因素对车间在制品库存在的影响，提出了确定工序间在制品库存的数学模型，该模型以满足生产的条件为前提，将车间在制品库存最小化作为目标，同时建立了在制品库存的管理调度算法，以便控制工序间在制品的库存。