基于BOM的(R,Q)订货策略的全局最优解

探讨如何求基于BOM(B ill ofM ateria l)的随机需求的(R,Q)订货策略的全局最优解。为了解决此问题,首先,在(S-1,S)订货策略的基础上,建立基于BOM的(R,Q)订货策略的成本函数;然后,通过对成本函数性质的证明,推导出求全局最优解取值范围的方法;最后,通过枚举法在此取值范围内求出全局最优解。

基于(R,Q)库存策略的供应链系统成本仿真研究

研究了一个基于Arena的多级库存系统成本优化问题的仿真模型.这个多级库存系统由3个零售商、一个分销中心和一个制造商组成.每个库存节点都使用(R,Q)策略.仿真综合考虑了零售商订单满足率和整个供应链的库存成本,即在满足一定的零售商订单满足率条件下,降低整个供应链上的库存成本,并通过建立Arena仿真模型,用寻优软件OptQuest来确定了各个零售商的最优订货点和订货批量,优化了供应链的总成本.研究结果表明,在解决实际比较复杂系统时,仿真方法比传统的数学解析方法更具优势.

基于CPFR的多产品分销系统库存优化模型

本文中的分销系统由生产多种产品的多个制造商,一个地区分销中心DC,多个零售商所组成,系统采用基于CPFR来确定订货临界点,并且在假设DC和零售商都实行连续性盘点的(R,Q)库存控制策略,提前期为随机变量,零售商需求为泊松分布的前提下,以整个分销系统的库存成本最小化为目标函数,以DC和零售商的多产品服务水平为约束条件,通过确定最佳订货批量,建立了此多产品分销系统的库存优化模型,从而达到有效控制库存的目的。

基于批量销售的分布式库存管理研究

随着互联网销售、新零售等模式的发展,分布式库存系统在实践中的应用越来越广泛。为加强顾客体验,解决消费者的即时性购物需求,互联网公司通常采用“中心仓+前置仓”模式。前置仓进行小仓囤货以满足消费者即时性需求,并且前置仓库存由中心仓来补货。同时,出于运输方便、规模经济等原因,批量销售也尤为常见。在批量销售情形下,如何同时管理中心仓和前置仓的库存水平已经成为电商企业的痛点。本文首次研究了基于批量销售的分布式库存管理系统,通过建立相应的动态规划模型,证明了在平衡假设下系统具有可分性,即原问题可以分解成若干单级库存管理系统。在刻画了若干强Q-跳凸函数性质的前提下,本文证明可分系统的目标函数具有强Q-跳凸性,从而刻画了在平衡假设下的系统最优策略服从(r,Q)策略。尽管系统可分性大大降低了问题求解的计算量,但是对于大规模问题仍然面临求解困难。因此,本文进一步提出了基于可分性的近视策略,并且证明了该策略的最优条件。

资源约束与数量折扣下的(Q,R)优化及供应商选择

针对(Q,R)策略研究将一定时期内的随机需求期望值默认为最优采购总量,或未计算相邻两个订货时刻之间的成本等不足,同时考虑累进制数量折扣与订货批量约束及库容限制,以采购商相邻两次订货间单位时间期望总成本最小为目标建立(Q,R)优化模型;以均匀分布需求为例给出基于粒子群算法的求解方法;通过仿真分析采购商自身需求和成本参数对其最优(Q,R)策略的影响,讨论固定订货费、订货批量约束及数量折扣契约不同的供应商选择问题。结果表明,资源约束与数量折扣下的(Q,R)优化及供应商选择问题复杂,很难根据直觉进行决策,恰当的累进制数量折扣机制可促进订货批量增大并降低采购商成本。本文将安全库存优化扩展到资源有限与特定契约情形,可为供应商选择与库存控制提供依据。

考虑库容与订货批量约束的(R,Q)策略优化

受订货批量和库容限制的购买商向单供应商采购单种产品,以其相邻两次订货间单位时间期望总成本最小为目标建立(R,Q)策略优化模型.针对均匀分布需求给出求解方法,结合算例从资源约束、成本参数及需求特征3个方面进行敏感性分析.将随机需求与资源约束下的安全库存与订货批量进行联合优化,克服已有(R,Q)策略研究将一定时期随机需求期望值默认为最优采购总量,并由此计算订货费、货物成本及缺货成本的不足,可为供应商的选择提供依据。

具有多元马氏需求的多产品多阶段库存优化模型

本文研究一类新的多产品库存控制策略,即具有多元马氏需求特征的多产品多阶段的订货点订货量(Q,R,SS)策略,该策略考虑市场需求在不同产品之间具有多元马氏转移特征,并考虑缺货因素设置安全库存。论文首先建立了多产品多阶段的多元马氏需求预测模型,并通过该模型确定了各种产品需求之间的关系。同时,在该模型的理论基础上,提出了多产品多阶段的总期望成本模型及其最优(Q,R,SS)策略,进而结合算例给出模型的最优策略的数值解。

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。