模糊环境下分销系统的库存决策

在分销系统建模与优化问题中，不确定环境下的库存决策问题是很常见、也很典型的问题。大多数库存控制领域的学者为得到一个有效的库存管理策略，常常应用概率论来处理库存管理中出现的不确定性，例如用概率分布来描述最终顾客的需求，其中概率分布的参数则是通过对历史数据进行统计分析而得来的。但是，实际中往往缺少历史数据或历史数据不可用，这使得概率方法可能不适用，或者通过概率方法得到的库存管理策略的实际应用效果不理想。因此，一些研究者开始尝试通过模糊数学方法对这种不精确的需求进行描述，以解决概率论在描述不精确需求方面的局限性。同样在库存系统的成本度量方面，传统的库存控制模型还常常将模型中的模糊、不精确数据转换成清晰数据进行建模，如库存持有成本和缺货成本，它们实际上是很难用一个清晰值准确表达出来的。正因为如此，近年来，模糊集理论在库存控制领域中的应用吸引了很多学者的兴趣。