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.

折扣下多阶段易腐品库存问题的无概率解决方法

考虑到供应商常采用折扣营销方式吸引零售商以提高产品的销售量,本文应用弱集成算法给出折扣下易腐品库存问题的无概率解决方法。通过集成静态专家意见,从连续和离散角度分别给出价值折扣和数量折扣下的在线订购策略。从理论上证明了所给在线订购策略的累积收益接近最优专家意见的累积收益,它们具有良好的竞争性能。数值算例进一步表明离散型在线订购策略的竞争性能更优,且不同初始概率分布对策略竞争性能的影响较小。

基于质量缺陷和学习效应的易腐品库存与筛选决策问题研究

针对易腐品生产加工及储运环节的不稳定性,以一个生产商与一个零售商组成的二级冷链系统为背景,构建了产品具有随机质量缺陷且变质率服从两参数Weibull分布的冷链库存一体化模型,并兼顾了生产商与零售商固定订货成本存在学习效应时对冷链系统的影响,研究了非100%次品筛选下使得冷链平均总成本期望最小的库存策略与次品筛选策略。最后,结合算例仿真,利用遗传算法,验证了模型的有效性,并在灵敏度分析中发现,原材料变质率、产成品缺陷率以及学习率的增加均会引发系统平均总成本的抬升,且以零售商固定订货成本学习率对冷链成本的影响最为显著。因此,在对冷链库存进行管理时,应更加侧重于对零售终端处固定订货成本学习效应的培育,以便获取更大的成本节约空间,提升冷链整体竞争优势。