随机中断环境下的库存控制研究

考虑一需求为复合Poisson分布、提前期为指数分布和短缺损失的连续检查库存系统.在假设供应商和零售商工作和中断的持续时间服从独立指数分布条件下,利用水平穿越法,确定零售商库存水平的平稳分布函数,在此基础上,构建长程平均费用率模型,并利用交叉熵法得到最优库存控制策略.最后,通过仿真实验,分析了中断强度和系统参数对最优库存策略和平均费用率的影响.

基于分解协调法解决多库房库存-路径问题

建立一个组合经常性库存费用、安全库存费用和随机路径费用模型后,首先,设计一种基于Monte-Carlo抽样求解路径期望费用方法。其次,针对解决此问题,使用传统分解协调法(DCM)的协调参数收敛性差的问题,应用遗传算法(GA)设计了协调参数。此外,对解决子系统随机需求车辆路径问题,为提高交叉熵法的性能,根据分位值改变大小,对用于更新Markov转移矩阵的路径,设计了自适应调整方法。仿真结果验证了该算法的有效性。

基于交叉熵法解决随机用户和需求车辆路径问题

提出一种解决随机用户和需求车辆路径问题(VRPSCD)的方法.针对目标函数的复杂性,设计一种基于Monte-Carlo抽样求解路径期望费用的有效方法;为提高标准交叉熵(CE)法性能,针对用于更新Markov转移矩阵关键路径,根据分位值改变大小,设计了自适应调整方法.计算结果验证了采用该方法解决此问题的鲁棒性和有效性.

基于分解协调原理的大规模动态车辆调度

提出一种解决大规模动态车辆调度问题新算法。首先,采用动态聚类方法,将整个系统分解为几个子系统。其次,针对传统大系统分解协调算法,解决大规模动态车辆调度,收敛性能比较差的问题,设计了有效的协调参数,并在主系统和子系统中,又分别设计了不同的自适应遗传算法。仿真试验表明,该算法不仅提高了最优解的质量,而且还具有搜索空间小、求解速度快的特点,能够有效地解决大规模动态车辆调度问题。

有限车辆调度问题的模型和改进遗传算法

考虑到对带时间窗的有限车辆调度问题研究不足的事实,在建立了数学模型的基础上对传统的遗传算法(GA)进行改进:提出采用Bellman-Ford求最短路算法找出染色体所表示路径的最优组合形式;变异操作应用禁忌搜索算法(TS),并采用TS的动态摆动策略,对邻域结构的可行及不可行解进行有效的搜索。最后用Solo-mon中的Rc1数据验证了算法的有效性,其结果比较理想。

随机供应中断和退货环境下库存的应急控制

随机供应中断和退货环境下库存变化,失去传统上的单调性,呈现复杂的随机波动状态,从而,极大地增加了控制难度.为解决系统库存的短缺和超储问题,本文提出一个应急控制(包括应急采购和应急处理)策略.在库存水平的动态变化表示为L′evy过程条件下,利用连续时间Markov链、更新过程和鞅理论,构建了系统期望折扣总利润模型,并设计了交叉熵法确定最优控制策略.仿真结果表明,中断强度和类型及退货批次和批量,对最优应急处理水平和应急采购量均有较大影响.而退货类型仅影响最优应急处理水平,对最优应急采购量影响较小.

随机供应中断和退货环境下库存问题的建模与控制

供应中断和退货的不确定性,导致企业库存控制异常困难.然而,由于系统存在多个随机因素,采用传统方法很难构建模型,所以,以往均将供应中断和退货分开考虑.为综合分析它们对库存的影响,本文在采用布朗运动描述库存水平动态变化过程条件下,利用连续时间Markov链、更新过程和鞅理论,构建了系统期望折扣总费用模型,并设计了交叉熵法确定最优库存策略.最后,通过仿真实验,分析了供应中断、净需求和系统参数,对最优控制策略和期望费用的影响.

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。

需求和退货波动环境下库存控制

随着需求和退货波动的增大,如何有效控制库存,成为当前零售企业管理者亟待解决的难题.在库存水平动态变化表示为Markov调制Levy过程条件下,利用水平穿越和多维鞅理论,分别确定了库存水平分布及循环期望费用和时间函数,在此基础上,构建了系统长程平均费用率模型.最后,通过仿真试验,对比了3种订货策略下需求和环境状态变化系统的性能,并分析了退货对最优控制策略的影响.进而,得到一些重要的库存管理启示.

双源采购跳跃–扩散库存控制模型

供应中断和退货会引发库存短缺和剧烈波动,所以,如何缓解它们的影响,成为当前企业管理者亟待解决的难题.在采用双源采购策略防御库存短缺和跳跃–扩散过程描述库存水平变化条件下,利用连续时间Markov链、水平穿越和鞅理论,分别确定了库存水平分布及循环的期望费用和时间函数,在此基础上,构建了系统长程平均费用率模型.最后,仿真结果表明,供应商的可靠性和中断类型,对最优控制策略和系统费用产生较大影响.另外,双源采购策略能够有效缓解供应中断对库存的影响,尤其是,当供应商的可靠性较低或中断类型均为频率低持续时间长时.

基于交叉熵法解决随机需求车辆路径问题

提出一种解决随机需求车辆路径问题(VRPSD)新方法。首先,采用预防性补救措施,建立了VRPSD模型,其次,为提高标准交叉熵(SCE)法性能,对用于更新Markov转移矩阵的路径,设计了根据分位值改变大小的自适应调整方法。仿真结果验证了该算法解决VRPSD的有效性。

一种解决多库房随机车辆路径问题方法

基于分解协调技术(DCT),根据启发式法,将用户分解为耦合和非耦合用户。针对解决此问题,使用传统协调参数收敛性差的问题,应用遗传算法(GA)设计了协调参数。对解决子系统随机需求车辆路径问题,为提高交叉熵法性能,对用于更新Markov转移矩阵的路径,设计了根据分位值改变大小的自适应调整方法。仿真结果验证了该算法的有效性。

随机缺陷率和中断条件下的库存策略

在假设零售商供应和中断的持续时间分别服从独立指数分布的条件下,针对订货中存在随机数量的缺陷品问题,确定了合格品和缺陷品循环的期望时间和费用,并根据更新报酬定理构建了单位时间长程平均总费用模型,从而得到零售商最优订货量及缺陷品处理的最佳批次。仿真结果表明,零售商中断强度变化不影响缺陷品处理的最佳批次;中断强度与缺陷率对订货量的影响呈相反效应;中断强度较大时,订货策略仅考虑缺陷率会带来比经济订货批量更大的费用。

不可靠库房的库存管理策略研究

在假设库房工作和中断的持续时间分别服从独立的指数分布条件下,首先,确定库房库存循环的期望时间和费用,然后,基于更新报酬定理,构建它的长程平均费用模型,进而得到库房的最优订货量和最优期望费用模型。通过分析证实,该模型是经典经济订货批量模型的扩展,且库房不可靠时的最优订货量总小于可靠时的经济订货批量。最后,仿真试验表明,对不可靠库房库存的有效管理,可以降低系统的平均费用,尤其是当库房发生中断比较频繁的情况。

随机中断环境下的库存优化管理

在假设供应商和零售商工作和中断的持续时间分别服从独立的指数分布条件下,首先,利用4个状态连续时间Markov链,得到完成订单的平均等待时间,其次,基于更新报酬定理,构建零售商库存的长程平均费用模型,并设计自适应交叉熵法(ACE),求解它的近似最优解.最后,通过仿真试验,验证了算法的有效性,并得到如下结论:当零售商中断率较大恢复率较小或单位产品需求未满足损失费较大时,采用经典的经济订货批量(EOQ)模型,会显著增加系统的费用.

随机波动环境下库存管理研究

考虑一需求为复合Poisson分布、提前期为指数分布和短缺损失的连续检查库存系统,在假设供应商的状态和需求到达率均受到独立的随机波动环境影响下,利用水平穿越法,确定了零售商库存水平的平稳分布函数.在此基础上,构建了服务水平约束条件下长程平均总费用率最小化模型,并利用交叉熵法得到最优(??,??)库存控制策略.最后,通过仿真实验分析了环境变化对最优库存和平均费用率的影响.

随机退货环境下最优补货和处理控制策略

随机退货会导致库存增加,为了控制库存位于某一合理区间内,在假设库存水平的动态变化由布朗运动描述条件下,利用更新过程和鞅理论构建了提前期为随机时系统的期望折扣总费用(包括库存、短缺、补货和处理费用)模型,并在此基础上,采用交叉熵法确定最优的产品补充和退货处理策略.最后通过仿真实验分析了系统参数变化对最优控制策略和期望折扣总费用的影响.

需求和回收品均随机的制造-再制造系统生产控制

需求及回收品数量和时间的不确定性,导致制造-再制造系统的库存管理非常困难.为控制库存尽可能位于某一合理区间内,在假设库存水平变化由无负跳跃Lévy过程描述条件下,利用更新过程和鞅理论,构建了系统期望折扣总费用模型,并采用交叉熵法确定最优的生产速率和调整阈值.最后,通过仿真实验分析了回收品、需求和系统参数对最优控制策略和期望折扣费用的影响.

需求和退货与供应中断相关环境下库存控制

需求和退货与供应中断相关会引发库存剧烈波动,从而导致库存控制非常困难.在采用Markov调制Lévy过程描述库存水平变化条件下,利用水平穿越法、更新过程和鞅理论确定循环期望时间和费用函数,据此构建系统长程平均费用率模型.在此基础上,通过仿真实验研究需求(退货)与供应中断相关度对最优库存控制策略的影响,并分析不同中断和退货类型下最优控制策略的变化,从而为该环境下有效管理库存提供新启示.

复合式卷烟分拣系统分拣机组合优化

复合式卷烟分拣系统(CCSS)的综合性能依赖于卧式分拣机和A字分拣机的组合.通过分析分拣机组合与分拣成本、分拣用时之间的关系,建立了以单位分拣成本最小化为目标的分拣机组合优化模型,并根据分拣机的特点对模型进行了简化.模型分析表明随着卧式分拣机数量的增加,固定成本持续增加、最小可变成本和分拣用时持续降低,单位分拣成本呈现先降后升的趋势.实例验证该方法求解简单,能定量地确定分拣机的最优组合.