考虑需求关联性的多供应商电商库存分配研究

需求关联性现象普遍存在于顾客购买行为中,然而大多数库存管理方面的研究假设产品需求相互独立,忽视关联性造成的影响,可能导致严重的缺货现象发生。针对存在需求关联性情况下具有库存容量限制的多供应商电商库存分配问题,应用FP-Growth算法从订单数据库中挖掘得到关联规则,并将关联规则抽象为一种约束,建立双目标随机规划数学模型,通过分段线性拟合方法对非线性目标函数和约束进行处理。采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对模型进行求解,基于“先知种群”改进种群初始化过程,以提升算法收敛速度。使用真实数据的数值实验表明,基于关联规则的库存分配模型能以小幅度增加运营成本为代价,显著减少缺货数量。最后对库存容量、关联规则置信度和供应商个数进行敏感性分析,进一步为电商平台管理者提供了参考。

代发货环境下网络零售商的阈值库存分配策略

本文研究网络零售商同时采用自有库存和 drop-shipping(供应商代发货)方式履行订单情况下,如何利用基于阈值 K 的库存分配策略来服务于高、低两种不同优先级的需求(前者边际收益更大),以获取最大收益.在(Q,r)补货策略之下,建立了解析模型,给出了求解最优决策变量(Q,r,K)的算法,分析了系统参数对阈值的影响,并且比较了采用和不采用库存分配策略情况下的最优成本.结果表明,基于阈值的库存分配策略具有明显的节约成本的作用,且网络零售商的库存持有成本越大、边际收入差异率越大时,采用这种库存分配策略的效益越明显.

周期性补货系统中多类顾客的库存分配策略

研究了零售商面临多类顾客需求时的周期性补货决策,以及在补货周期内的库存分配策略。通过将补货周期时间离散成大量足够小的时间单位,建立后向动态规划方程,优化每个时间单位内每类顾客的最优库存分配策略,得到了唯一最优的库存补货策略。通过与没有库存分配策略下的平均利润进行比较,算例分析得出,库存分配策略不仅可以提高高端顾客的服务水平,能显著提高零售商的平均利润,而且还有助于零售商延长补货周期,节约固定补货成本。

双渠道二级供应链库存分配与控制问题研究

针对由仓库和多个零售商组成的二级供应链问题,考虑仓库面临零售商和网络销售两种渠道以及不同零售商的优先级不同的情况,建立解析模型。以最小化供应链总成本为目标,设计一种改进型遗传算法,并提出一种两阶段分配策略求解模型。以实际数据为例,对模型在供应链库存分配与控制问题中的应用进行实例验证,结果表明,所提出策略所得解优于改进的先到先服务(FCFS)策略,并且与Cplex所得精确解的GAP小于10%。数值试验表明所提出的策略能够有效地分配库存,所提出的算法能够有效地求得库存策略的各个参数。

随机库存分配问题的一种求解方法

讨论了在VMI管理思想下对具有随机需求特性的多客户库存分配问题 ,重点论述了有效近似算法的设计过程 ,最后基于一组模拟数据给出了一个算例。

基于AHP评价法的库存分配最优方案选择研究

为提高仓库的管理水平,实现仓库系统和制造系统的完美衔接,使仓库能满足制造系统的出入库要求,必须改善仓库中存在的货物存放不合理等问题,提高仓库的利用率以及减少制造系统中的原材料的堆积。本文主要对仓库库存分配进行研究,通过运用AHP建立的库位分配模型对提出的三个库位分配方案进行求解比较,然后选出最优的方案,从而提高仓库的管理水平以及提高仓库的利用率。

库存分配的Agent合作求解算法研究

供应链环境下的库存分配问题是一类典型的组合优化问题,人工智能中的Agent技术为该类问题的求解提供了一种新的思路。本文利用抽象后的多Agent间协调机制描述系统库存分配的运行机制,通过构造的多Agent合作求解算法,实现整体目标与局部目标之间的协调与平衡,达到库存分配系统最优。

基于二层规划的延迟制造企业库存分配决策模型研究

制造企业采用延迟制造策略来降低风险和成本,提高顾客服务水平。根据企业库存批量分配呈现的新特点,文章建立延迟制造企业的最优库存模型,并进一步利用二层规划建立企业库存分配决策模型,以制造企业供应链整体为协调中心,对供应链全局利益和各库存点的局部利益进行协调优化,然后用实际调研的数据作为算例对模型进行了演算和验证,结果表明该模型能够合理分配企业库存批量,为供应链协调和库存优化提供了一个有效的决策工具。

基于需求相关性的多储存点库存分配优化

存储于多存储点的多种产品,在备货过程中难免会出现路线交叉重复的现象,本文从分析客户需求规律入手,通过统计考察期内订单需求种类,确定多种产品之间的综合需求相关性,建立基于综合需求相关性的多储存点库存分配模型,采用遗传算法加以分析和求解,确定每种产品在每个存储点中的分配数量。算例结果表明,本文的优化方法能够减少备货时单张订单平均走行的存储点数量,可以成为企业进行多品种多存储点库存分配的依据。

B2C电子商务二级仓储网络订单履行的在线动态库存分配优化研究

为了保证B2C订单履行的就近发货,B2C的中心仓需要每天根据当天库存状态和需求信息对分仓进行动态补货。本文将这种补货称为在线动态库存分配。这种库存分配对减少转载运输和销售损失有重要影响,是B2C订单快速响应的重要支撑。本文为这类新的库存分配问题构建了新的模型和算法。首先,通过深入分析每天库存分配导致的当天和第二天的五种不同的缺货成本,构建了在线动态库存分配的单阶段决策模型。然后,利用边际缺货成本分析,推导出了不考虑运输约束时应优先考虑中心仓当天的需求,并为当天和第二天的需求分别设计了不同的均衡库存分配策略。接着,在考虑运输约束时,提出了基于平均缺货机会成本的迭代求解算法。最后,通过数值实验验证了模型和算法有效性。本文所提出的模型和算法拓展了库存分配的相关理论,为B2C订单履行的库存分配优化提供重要参考。

多类顾客环境下报童模型中库存分配策略研究

考虑一个报童模型中多类顾客的库存分配问题,将顾客按照他们愿意支付价格的高低划分为不同级别。零售商在销售期初决定产品订货量,并在销售期内决定接受或者拒绝不同顾客的需求,以最大化销售期内的期望总利润。将销售期分成大量足够小的时间单位,通过建立一个反向Bellman动态规划方程,以优化每个时间单位内的库存分配策略,并得到了零售商最优的期初订货量。通过与没有库存分配策略下零售商的期望利润进行比较,算例分析得出库存分配策略可以大幅提高零售商的利润。这主要是因为通过库存分配可以使得零售商从高端顾客中获取更多利润,同时能够减小期初的订货量,以节约采购成本和库存持有成本。

考虑异质型策略消费者的零售商库存分配与退款保证策略

考虑策略型消费者对产品估值的异质性,并且消费者收到产品后有可能对产品感到不满意,构建了两期决策模型并分别得到了零售商在不允许退货和提供退款保证两种模式下的最优库存分配策略。研究发现,当消费者对产品估值的变化范围较大时,零售商应采用两阶段差别定价,反之则应采用统一定价;当不允许退货时,消费者对产品满意的概率越大,在正常销售阶段购买的消费者就越多;当提供退款保证时,零售商或消费者的退货成本越小,在正常销售阶段购买的消费者就越多。通过与短视型消费者的对比发现,无论是否允许退货,消费者的策略等待行为都降低了零售商的潜在收益。对不允许退货和提供退货保证这两种模式下的零售商利润进行了比较,发现两种模式没有绝对的占优,进而给出了零售商选择不同模式的条件。最后,通过数值模拟分析了消费者满意概率、退货成本和产品价格对零售商决策和利润的影响。

设备多状态、多类顾客制造系统的生产速率和库存分配联合决策

在生产制造系统中、设备状态严重制约系统产能.并增加生产过程的不确定性.为应对不确定性对系统的影响,对顾客进行细分,实施差异化服务.在顾客泊松达到、缺货不补的假设下,研究了设备多状态、多类顾客制造系统的生产和库存分配联合决策问题.利用马尔科夫决策理论,建立了系统在无限期期望折扣总成本准则和平均成本准则下的最优方程,并证明了最优策略具有相似的结构性质.最优生产速率策略是生产阈值水平随设备状态非增的阈值策略.即当库存水平降至该阈值水平之下时,以允许的最大生产速率生产,否则不生产,最优库存分配策略是分配阈值水平随设备状态非增的阈值策略.另外,缺货成本大的顾客具有较低的分配阈值.

两种销售渠道间的库存分配问题

库存系统同时为两个下游节点供货。两个节点分别对应于两种销售渠道。其中,一个节点处需求是依赖于即时库存量的线性函数,通过求解常微分方程得到该节点的即时库存量变化规律;另一节点处需求是与即时库存量无关的随机变量。在可用库存量为给定值的条件下,基于一阶最优性条件给出最优库存分配策略,并利用目标函数的凹性及其导数的单调性等性质分析第一个节点处需求与库存量之间的依赖关系对最优库存分配策略的影响,给出两者间的单调依赖关系。在随机生成的50组参数下,数值实验显示忽略需求与库存量之间的依赖关系会造成不可忽视的利润损失。

基于新鲜度动态变化的冷链物流库存分配与运输路径联合优化

在冷链物流中货物新鲜度和送达时间是提高服务效率,降低成本的关键。为节省企业成本,提高冷链物流的组织协调性,考虑新鲜度在流通过程中的动态变化会导致运输方案和库存分配的差异,本文基于货物新鲜度、出库时间等约束,以运输成本,库存成本,货损成本之和最小为目标,建立数学模型,确定需求点库存分配以及运输方案;结合模型特点,设计采用巡回路线编码方式,加入高斯变异算子的改进单亲遗传算法。算例表明,该模型及算法得出的冷链物流联合优化方案相对分别优化方案可以有效减少货损以及库存运输成本;同时敏感性分析表明库存量越大,新鲜度等级越多,相较于分别优化方案,联合优化所得方案的总成本越低,相应的货损越小,库存制冷成本越低。

集中式供应链的生产与库存分配联合决策

考虑一个由单一制造商和多销售点构成的二级集中式供应链,制造商采用积欠订货策略生产和销售产品,因而面临生产、运输和积欠订货型库存分配与补货的联合决策问题.综合考虑了延迟交货成本、库存持有成本、运输成本和生产成本,建立了最大化总利润的非线性混合整数规划模型,以联合优化供应链的生产、运输及库存分配方案.证明了最优的产品生产分配方案应该具有的结构性质:各个销售网点在任意销售间隔期末同时出现缺货或者库存剩余.同时,提出了基于逐级求解策略的分层求解算法,保证了解的全局最优性.最后,敏感性分析表明:单位产品的库存持有成本与延迟交货成本对最优分配次数及生产量的影响作用相反,固定运输成本也会影响制造商的分配方案及生产计划,但三者均不会影响每个间隔期末的产品分配方案(分配量).

多仓联储模式下的集成生产库存决策

为了探究多仓联储模式下集成化供应链生产与供给配送的最优决策,以供应链总运营成本最小化为目标,构建了多仓联储模式下的集成生产与库存分配模型,基于迭代局部搜索算法原理构建求解算法,用以解决实际大规模情形下的生产计划与库存分配决策问题。通过实验表明,集成生产与仓储分配决策方法能够有效协调生产以及多个仓库间的分配调度,为仓库节省大量的仓储空间,同时能够合理地进行资源的运输调度,从整体上降低了供应链的生产与仓储运输成本。

U公司企业内部供应链库存分配方案设计与仿真

本文以最低库存成本和最高订单满足率为目标,设计订货决策,运用Python构建三级供应链库存分配仿真模型,仿真模拟产品的发货、收货,分配订单的过程。在订货决策中引入了一种平移加权的计算方法,使得在库库存量更接近需求预测量。仿真结果证明该设计方案对下级仓库的订单满足率有优化作用。

库存──运输联合优化问题简介

对现代物流系统优化中一个较新的、且具有巨大理论和实践意义的研究领域──库存／运输联合优化问题 进行了介绍，着重分析了此类问题的性质和已有研究中存在的不足，并指出了潜在的研究方向。