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.

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 。

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。

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)。

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。

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。

允许缺货的随机存储模型及其随机弹性分析

利用随机局部弹性理论,研究了允许缺货的随机存储模型中,总费用对随机采购量与随机采购周期的随机局部弹性.通过求解雅各比行列式,给出了总费用对随机采购量和随机采购周期的随机局部弹性的联合概率密度.进一步,当随机采购量和随机采购周期的分布特性已知时,总费用的弹性分布和弹性变化范围就完全被确定.

遗传算法在船舶配件库存随机规划中的应用

针对水运企业船舶配件的需求特点 ,建立船舶配件库存随机规划模型 ,而后用遗传算法求解该模型的优化点 ,即最低库存量和最佳库存量 .通过实例说明遗传算法应用于随机存贮模型的求解是有效和可行的 .

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.

西安市公共自行车单站点调度算法研究

通过对西安市公共自行车租赁站点进行调研,分析自行车租赁系统中存在的调配方法落后、车辆使用率低等问题。基于随机存贮模型策略,提出车桩比及租赁点调配量的计算方法,建立公共自行车单站点调度优化算法,确定单个租赁点的最大和最小调配量,提高租赁点使用率。