季节性需求多阶段库存控制策略研究

研究了确定型季节模型多阶段库存控制策略。具体的思路为:首先把各时期需求的季节指数求出,季节调整后进行密度估计。当需求有关的分布函数得到后,按照多阶段库存系统的最优策略公式可以得到季节调整后库存最优策略。然后再加入季节指数,就得到了随季节变动的库存最优策略。

带折扣的多阶段库存系统的优化算法

针对供应商提供数量折扣、需求率随时间变化、周期性检查并补充库存的多阶段库存控制策略,提出一种优化算法.该算法以各时段的累计需求为根节点建立搜索树,从而将带折扣的库存问题转化为典型的动态批量问题,运用动态规划法即可求解.利用该算法可以找出在计划时段内总成本最小的补充策略.用算例说明了该算法的有效性.

需求服从MA(1)模型多阶段库存控制策略研究

文章研究了需求服从MA(1)序列相关条件下的多阶段库存系统,文章使用时间序列分解和动态规划相结合的方法建立模型使之转化为独立需求条件下的多阶段库存模型,并得到了有关优化算法。并给出了以分布函数分位点为解析式的最高库存点。可以帮助企业有效制定库存策略,节省资金。

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。

随机需求下的多阶段供应链库存问题研究

多阶段库存问题是供应链研究的重要课题 ,随着供应链思想的发展 ,控制各个存储环节的成本是整个供应链降低成本及规避风险的有效方法 ,对这一问题的解决方法主要有 2种 [1 ] :(1)在分散决策下应用单阶段方法依次求优 ;(2 )销售需求计划 (类似 MRP)。这两种方法适用于不同的企业环境 ,本文采用了第一种方法。产品需求数量的不确定性是多阶段库存和分销系统难以实施优化的主要原因之一 ,本文研究的是一个批发商 ,N个零售商的销售系统 ,批发商对零售商的订单采取的是先到先服务机制。通过将各个水平的需求依据其概率特性进行随机的描述 ,然后运用单阶段的方法对其优化 ,进而得出各个阶段的最优库存。

基于分布函数分位点多阶段库存最优控制策略的快捷算法

通过动态规划、M凸函数和数理统计知识相结合的方法以分布函数分位点的形式得到了独立需求条件下多阶段库存模型的最高库存点的解析式,从而可以得到最优控制策略.该策略可以更好地节省成本,从而增加企业的竞争力.

数理统计学在多阶段库存管理模型中的研究综述

多阶段库存问题是供应链管理的重要课题,基于数理统计学在临界值策略方面、需求分布函数估计方面、优化算法方面介绍了国内外多阶段库存管理模型模型的研究进展和现状.

变换核估计在未知需求分布函数条件下多阶段库存控制策略中的应用研究

传统的多阶段库存控制主要致力于库存持有以及过多库存的经济性研究.随机库存模型经常假定需求分布已知,这样可以产生容易解决的方案.但随着销售信息的不断更新,需求分布函数的参数常常未知.这样传统的多阶段库存模型很难产生最优的库存控制策略.当前文献对未知需求分布函数条件下的多阶段库存管理问题研究得不多,当需求分布函数随时间变化,是个多阶段随机规划问题,通常情况难以直接进行求解.针对一般非平稳需求,还缺少有效的库存管理方法.本文致力于变换核估计和优化理论相结合的方法研究未知需求分布函数条件下多阶段库存控制策略,提供一条多阶段库存控制的新思路.可以很好地确定各阶段的最优订货点、最高库存、最低库存等来达到整个系统的最优,从而节省更多的成本,达到营运资本的永久性减少、更高的销售量和客户满意度,从而增加企业的竞争力.

带运费多阶段易腐品库存问题的竞争性订购策略

供货商在订购量达到一定水平时,一般会为订购者提供免运费服务,以达到促销商品的目的.结合这一实际情况,在多阶段易腐品库存问题中引入运费因素,应用集成专家意见的在线序列预测算法研究该问题的竞争性订购策略.基于静态专家意见构建在线订购策略;并证明该策略能够实现与最优专家意见相当的累积收益.数值算例进一步说明策略具有较强的竞争性能及免运费的最小订购量对策略竞争性能的影响.

规避风险的多阶段最优库存研究

基于市场需求是随机的,并且在进行市场销售前,就要确定每个阶段的生产数量的背景下,建立了具有规避风险的多阶段库存凸随机规划模型.该模型以最小化损失函数的期望值为目标函数,以规避风险为约束条件,以价值风险(VaR)和条件价值风险(CVaR)为风险度量;采用样本平均近似方法(SAA)求解该模型,并分析样本平均近似方法的收敛性;最后,给出数值结果.

基于可调整鲁棒优化的多阶段物流生产与库存问题

为了避免传统的多阶段物流生产与库存模型中,需求都被假定是确定的或者是满足某一概率分布的随机变量的缺陷,假定不确定需求属于一个多面体集合。针对多阶段物流生产与库存模型的特点,应用可调整的鲁棒方法建立了不确定需求下多阶段的物流生产与库存的鲁棒模型,并运用数值算例证明了提出模型的有效性和灵活性。

基于更新过程的多阶段备件需求模型

正态分布、威布尔分布是常用的备件寿命模型,但是正态分布和威布尔分布的记忆性会导致多阶段需求量预测的相关性。利用更新过程理论,将叠加的更新过程分解和拼接,建立单阶段多项备件需求模型;通过将年龄转移到下个阶段,建立了多阶段不可修备件需求模型;采用加权平均法对多阶段需求模型进行了修正。仿真表明,这种模型能有效预测多阶段需求的波动。

定期信用支付条件下的多阶段货价变动型存贮问题

本文研究了定期信用支付条件下的多阶段货价变动型存贮问题 ,得到了最优订购策略并设计了算法以说明模型的使用。

性能保障模式下关键设备市场扩张期的二级备件库存优化及案例

针对由中央仓库和多个区域仓库构成的二级备件服务系统,提出一种自适应分段近似方法,将时变备件需求处理为多阶段稳定需求,采用多阶段(Q,R)库存策略和以备件可用度为参数的分级服务收益函数,建立性能保障模式下的备件服务收益最大化模型。新型CT机售后服务案例分析证实:分段近似方法能够根据区域市场增长累积及时调整阶段库存策略;性能保障模式能够激励供应商改善备件服务性能、增加服务收益。上述研究为关键设备在市场扩张期的二级备件库存控制提供了有效决策工具。

物流网络下的多产品多阶段随机库存问题

【目的】讨论集生产、运输和批发为一体的垄断制造商在不确定的环境下对多种产品做出合理的生产、销售、库存和运输决策。【方法】在一个复杂的物流网络中产品的价格和运输都不确定的大背景下,提出一个物流网络下的多产品多阶段随机库存模型,并运用随机对偶动态规划(Stochastic dual dynamic programming,SDDP)算法对模型进行求解。【结果】1)理论分析证明了在一定条件下多阶段随机库存模型的阶段数越多,收益也会越高。2)数值实验结果表明在一定条件下多阶段随机库存模型的最终收益会随着阶段数的增加而逐步提高。但在给定条件不满足的情况下,多阶段随机库存模型未必会具有优势。【结论】物流网络下的多产品多阶段随机库存模型可以在不确定的环境下,更好的对抗未来的风险,具有重要的现实意义。

基于共享不确定性的多阶段生产与库存的鲁棒优化方法

为解决一类目标和约束同时含有相同不确定性参数的模型求解问题,以多阶段生产与库存问题为研究对象,考虑需求不确定性对市场的影响,为追求利润最大化,提出合理的可调节鲁棒模型,从而得到供应链管理中产量与库存量的最优配比.然而,这样的模型求解往往是NP难题的.考虑在特殊的多面体不确定集下,根据对偶理论将共享不确定性参数的鲁棒优化模型转化为容易求解的问题,并论证其与原问题等价.通过模型分析,本文建立的共享不确定性参数鲁棒优化模型更符合实际意义.数值试验验证了模型的鲁棒性、有效性和灵活性,并能给出更为合理的生产和库存方案,对实际问题具有指导意义.