一个新的随机存贮模型

对需求是连续随机变量的存贮问题的原有模型存在的问题进行了说明 ,并加以改进 ,建立了一个新的模型 ,新模型在该类问题的各个阶段均适用 。

两层次、多品种货物随机存贮模型研究

在单品种货物随机存贮模型的基础上,建立了两层次、多品种货物的随机存贮模型.系统费用由货物运输费、存贮费和缺货损失费三项组成.货物运输费又由中心仓库运到各分拨仓库的运输费用和各分拨仓库之间由于互相调拨而发生的运输费用两项构成.利用数学方法对该模型进行了求解,确定了各货物在分拨仓库的最优库存量.并通过算例分析,讨论了不同期初库存水平下,各分拨仓库之间应互相调运各物资的数量.

林产品随机存贮策略的决策分析方法

本文讨论具有随机需求量的木材存货决策分析 ,通过确定经济订购批量和再订购点 ,得出当需求量分布未知时 ,和一些常用分布的估计式及计算公式。最后 。

基于随机存贮模型的网络营销模式库存控制策略

随机需求下由于供需无规律对商家库存管理带来压力,以网络营销下随机需求为前提,考虑了缺货损失、存货处置成本、需求概率等因素,建立随机存贮模型寻找商家最优订购批量及最优利润,通过实证分析证实模型的有用性。

库存为线性减函数的随机存贮策略

以往的存贮策略一般是非随机的允许缺货、不允许缺货及随机的不考虑销售过程贮存费用的存贮策略．本研究在一系列切合实际的假设下，推导出了简明实用的公式及结论，给出了更为合理的存贮策略，是随机存贮策略的拓展．

多品种随机存贮模型的存贮策略

存贮模型与策略是库存管理中的重要问题 本文研究了具有固定订货费用和非线性存贮与缺货惩罚费用的二品种随机存贮模型的公式 ,并给出了 (si,Si)

随机存贮模型中两个函数的重要性质

文献[1]给出了随机存贮系统中每单位时间的平均缺货量函数F_1(x,y)和平均未偿还的延迟交货额函数F_2(x,y)的表达式,即 F_1(x,y)=ρ[f_1(x)-f_1(x+y)]/y;F_2(x,y)=[f_2(x)-f_2(x+y)]/y,(1)其中,f_1(u)=integral from n=u to ∞([1-Φ_D(ξ)]dξ);ρ为系统的平均需求速率,且为大于0的常数;f_2(u)=integral from n=u to ∞((ξ-u)[1-Φ_D(ξ)]dξ)。

原木随机存贮策略的最优化问题

介绍在周期内原木变价销售情况下的最佳期初贮存量的决策方法 ,在建立期望机会成本的数学模型基础上 ,探讨原木随机存贮策略的最优化问题。

仓库容量有限条件下的随机存贮管理

建立了一种仓库容量有限条件下,订货后到货时间为随机变量的允许缺货单商品存贮模型,给出最佳订货点满足的积分方程,并通过例子说明可借助Matlab来求解该模型。然后推广到多种商品情形,最后讨论了商品销售速率随机情况下模型的建立和求解。

仓库容量有限条件下多商品的随机存贮策略

针对连锁店库存问题的特殊性进行研究,寻找损失最小的最优策略。连锁店分店的库存特点是仓库容量有限,货源补充可看作无限,到货时间是随机的。在可以租用外来仓库的情况下制定损失最小的最优策略,本质上是寻找最佳订货点和租用仓库的容量。文中建立了多种商品在拥有一个自用仓库和一个租用仓库条件下的数学模型,采用了遍历搜索的方法寻求解,并给出了实际应用的例子。

基于混合智能算法的仓库有限容量下随机存贮模型

针对仓库容量有限条件下的随机存贮管理问题,通过找出商品在销售进货过程中会出现的全部可能,确定得到总损失最小的方法,然后以最优订货点作为决策变量并确定约束条件,建立优化决策模型。采用基于随机模拟的混合智能算法对该决策模型进行求解。对模型中的不确定函数进行随机模拟,使用由其产生的一组输入输出数据来训练神经网络对该不确定函数进行逼近,然后将该神经网络作为适应度函数嵌套于遗传算法中,最后应用遗传算法解得模型的最优解。通过计算机仿真得到所需要的最优方案。实验表明,文中提出的基于混合智能算法的仓库随机存贮模型,较好地解决了实际应用中的仓库容量有限的随机存贮问题,具有很强的普遍性和实用性。

有租借仓库并允许缺货的随机存贮模型

库存管理中已经存在的EOQ、(S,s)等经典模型,尚无法解决“有租借仓库”、“允许缺货”和“随机交货”并存的存贮管理问题。本文提出了针对上述三个条件并存情况下的存贮模型,将统计意义下单位时间损失费用作为指标函数来评价该方案,并将单品种固定库存总量随机存贮管理模型推广到多品种固定库存总量随机存贮管理模型中,给出了非线性规划模型。最后给出实例,采用优化算法在MATLAB下对模型求解。

微机控制机床中静态随机存贮器的程序保持

采用微机改造老设备,是“机电一体化”的一个重要途径。例如,当前推广使用的简易微机控制车床,提高了老设备的工效和加工精度,减轻了劳动强度。目前微机控制机床,大多使用TP801型单板机,用户程序(即按工件加工工艺要求,由使用者编排的程序)的存贮方式,有的单板机采用EPROM2716之类可擦除的只读存贮器,程序被固化后不会丢失。只是在更探另一种工件或改变加工工艺过程时。

双端口随机存贮器在多参数快速数据采集中的应用

本文利用在Ａ／Ｄ转换器与微处理零之间建立公用双端口随机存贮器，并使Ａ／Ｄ转换器的连续数据采集和存贮与微处理器的运算处理并行工作，从而既提高了对多参数的巡检速度，又使得快速Ａ／Ｄ转换器在连续数据采集时其本身的转换速度得到充分的发挥。

复合结构随机存贮器校验

以16×4的复合结构RAM为例,讨论了常规RAM自测试算法的局限性,并给出了克服这一局限性的校验算法.

仓库容量有限条件下的随机存贮管理

讨论了仓库容量有限条件下的随机存贮管理优化问题,认为时间是连续分布的.对于存贮一种商品的问题,根据订货点和自己仓库容量的关系分两种情况讨论,得到平均损失费与订货点、到货时间之间的关系式,利用实测数据拟合出到货时间的概率密度,建立了以平均损失费用的数学期望为目标函数的最优化模型,并使用MATLAB数学软件进行求解,得到三种商品的最优订货点分别为41,37和36.经过分析得知仓库容量与销售速率的比例、单位商品的损失费均对确定订货点都有重要影响.对于存贮多种商品的问题,根据到货时间的取值范围与两个时间临界点(销售完租借仓库中某种商品的时间和销售完所有该种商品的时间)之间的位置关系,将每种商品分为六种情况,m种商品组合起来,就有6m种不同情况,在此基础上,以m种商品的总体平均损失费用的数学期望作为目标函数,建立问题的最优化模型.针对题目中给出的三种商品的情形进行求解,得到最优订货点L*=4.807.最后,对销售速率随机的情形建立模型并进行了讨论.

仓库容量有限条件下的随机存贮管理问题的评注

给出2005年全国部分高校研究生数学建模竞赛D题的研究背景,对参赛论文作了简要评注,并提供了一种参考解答.

两种随机存贮管理模型的建立和求解

建立了仓库容量有限条件下单品种、多品种允许缺货的随机存贮模型.采用连续的时间变量更合理地描述了问题,简化了模型的建立.模型的求解是一个以分段的平均损失费用函数作为目标的带约束最优化问题.针对题目中的具体数据对随机量送货滞后时间的密度函数进行了估计,解出了单品种、多品种条件下最优订货点的值和存贮方案.通过分情况讨论把单品种存贮模型推广为多品种(m种)存贮模型,论证了目标函数的独立变量为2m-1个,使模型更加清晰、求解方便.类比控制论中的相关理论提出了一定条件下多品种存贮的最优性原理,给出了证明,指出该原理简化模型和验证模型求解结果的作用.讨论了销售速率具有随机性时的存贮模型,实际当中调整修正订货点的方法,以及仓库最大存贮量的一种预测办法.最后指出了模型的优缺点.

一种随机型多阶段存贮模型和算法

本文考虑一种订贷时刻不能任意选择的随机存贮模型和优化算法,提出一种动态的(t_ο,s,S,B)存贮策略。最佳订货间隔期t_ο将随不同阶段而变化。文中给出了该模型应用的实例。为便于本模型动态跟踪实际过程和处理大批量数据,文中还给出了该模型程序化运算的计算框图。