考虑保鲜技术投资的多品补货与定价联合决策

生鲜产品易损耗、不易存储,保质保鲜是生鲜冷链运作的典型特征和基本要求。对冷链流通企业来说,采用不同保鲜技术会影响库存商品的保鲜周期,而保鲜周期与商品定价息息相关,最终反映到企业利润上。现实决策中,多种产品的差异性又加剧了决策复杂度。在多品情景下,保鲜技术投入与产品收益之间的平衡关系有待分析。因此,在综合考虑多品补货、库存商品非立即变质周期和定价的基础上,通过引入保鲜技术投资参数,构建了基于保鲜技术投资的生鲜品的联合补货与定价模型,提出了一种自适应差分进化算法(adaptive differential evolution algorithm,ADEA)对模型进行求解,验证了算法的有效性,并对参数进行了敏感度分析。实验结果表明,合理的保鲜技术投资有利于减少产品变质损失,使企业获得更高的利润。

库存水平影响需求下变质品订购、定价和保鲜技术投资的联合决策

研究变质品的订购、定价和保鲜技术投资联合决策问题.假设产品需求同时受价格和库存水平的影响,系统不允许缺货并放松期末库存水平为零的约束,零售商拥有有限的货架空间或存储空间,同时考虑零售商可以通过投资保鲜技术减低产品的变质率,以平均利润最大化为目标构建库存水平影响需求下变质品的订购、定价和保鲜技术投资联合决策模型.首先证明最优策略的存在性和唯一性,并给出零售商建立期末库存的条件;然后利用最优解的相关性质设计一个求解模型的多阶段迭代算法;最后通过具体算例验证展示模型和算法的可行性和实用性,并完成相关参数的敏感性分析,获得一定的管理启示.

生鲜产品的订购、定价与保鲜技术投资策略

研究一个生鲜产品的订购、定价与保鲜技术投资联合决策问题。产品实时质量随时间不断下降且服从两参数Weibull分布,零售商可通过投资保鲜技术减缓产品质量的下降速率。需求同时依赖于产品的实时质量、销售价格和最低质量限制。研究决策最优的订购、定价和保鲜技术投资策略以最大化零售商的平均利润。首先证明了最优订购、定价和保鲜技术投资策略各自的唯一存在性;接着,给出一个迭代算法用以搜索问题的最优解;最后,采用数值方法对主要参数的灵敏度进行了分析,并比较了在投资与不投资保鲜技术两种情况下零售商的最优策略和平均利润。结果显示:零售商是否投资保鲜技术对其订购策略(补货周期和订购量)有较大的影响,而对定价策略的影响较小;投资保鲜技术有利于提高零售商的利润。

非立即变质品的订购、定价与保鲜投资决策

考虑了一个非立即变质品的订购、定价与保鲜技术投资联合决策问题,其中产品的需求依赖于销售价格,变质率随时间变化,系统不允许缺货.此外,产品的时变变质率和保鲜期可以通过保鲜技术的投资得到控制,并采用一般形式的资本投资回报率构建模型.目的是决定最优的补货、定价和保鲜技术投资策略(包括是否投资和投资多少)以最大化系统的平均利润.证明了对于给定的定价和保鲜技术投资策略,最优补货策略唯一存在.在此基础上给出了一个寻找模型最优解的多阶段迭代求解算法.最后通过数值算例展示了模型和算法的应用,进一步采用数值方法对模型的数学性质进行了探讨,并对参数的灵敏度进行了分析.结果显示:当订购成本和产品购买成本较小或库存持有成本和产品初始保鲜期较大时,最优保鲜技术投资将为零,即不投资保鲜技术对系统最优.