Multi-Item EOQ Model with Both Demand-Dependent Unit Cost and Varying Leading Time via Geometric Programming

The objective of this paper is to derive the analytical solution of the EOQ model of multiple items with both demand-dependent unit cost and leading time using geometric programming approach. The varying purchase and leading time crashing costs are considered to be continuous functions of demand rate and leading time, respectively. The researchers deduce the optimal order quantity, the demand rate and the leading time as decision variables then the optimal total cost is obtained.

基于XGBoost的震后物资动态需求预测

地震作为突发性自然灾害,常常造成严重人员伤亡,应急物资需求预测研究是灾后应急救援的重要组成部分,是物资统筹调配的前提,合理科学的物资需求预测可以提高救援效率。针对震后应急物资需求预测分为两步,首先,对震灾总伤亡人数进行预计,再利用经验函数对地震动态伤亡人数进行初始估计;旨在根据前期时间段内的伤亡人数,实现对后续伤亡人数有更为精准的预测,将以前序时间内的伤亡人数为依据,引入基于XGBoost的地震动态伤亡人数预测模型,以提高预测的准确性和可靠性。其次,利用物资需求量与动态伤亡人数的线性关系,根据具有提前期概念的动态需求估计模型计算出每日所需物资,实现动态需求预测。最后,运用所提方法对“汶川地震”伤亡人数、受伤人数、死亡人数进行动态预测,并估算了物资动态需求量,为灾区应急物资供应提供参考。

A supply chain model for imperfect production system with stochastic lead time demand

This study deals an integrated manufacturer-buyer supply chain system for imperfect production under stochastic lead time demand.Here,defective rate has been followed as a function of production rate.Also,the produced units have been inspected in order to screen the defective units but screening rate is less than the production rate and greater than the demand rate.Buyer purchases the products from the manufacturer.Also,we assume that shortage during the lead time is permitted and demand during the shortage period is fully backordered.The objective is to derive the optimal production rate,ordering quantity and to maximize joint total profit.Basically,two different models for different probability distribution functions of stochastic lead time demand have been developed.Some numerical examples are provided to show the applicability of the proposed models comparing the optimum average profits.Finally,sensitive analysis,conclusion and future researches are presented.

企业运输计划研究

考虑企业仓储量有限，生产需求一定，而运输时间不确定的特点，本文建立了一个库存优化模型，并给出了解法，应用此模型，可优化制定企业原料运输计划，节省费用。

基于时间优化的安全库存管理

在基于时间竞争的模式下 ,供应链企业的库存管理应不仅考虑成本的优化 ,而且同时还要考虑时间的优化。提前期的优化是时间优化的关键形式之一。分析安全库存与提前期之间的关系 ,建立基于提前期的安全库存管理体系 ,降低安全库存水平 ,为企业的库存决策提供科学。

供应链中牛鞭效应的形成机理与控制方法研究

根据牛鞭效应在供应链中所发生的位置,对其产生的根源进行了分类,并针对每种根源讨论了相应的可行对策。当订货与需求之间出现差异时就会发生牛鞭效应,它是供应链各成员采取不同策略的结果,如积累订货量和预测等。供应链各成员可以根据各自需要,通过采取一种或几种办法,来避免或缩小这种差异,从而抑制牛鞭效应的产生。

基于MAS的提前期对供应链库存系统动态特性的影响

基于MAS(Multi-Agent System)的系统建模与仿真方法建立了供应链库存系统的MAS模型,给出了供应链节点企业Agent的决策模型,并在Swarm平台上针对提前期对供应链库存系统动态特性的影响进行了仿真研究,验证了供应链库存系统的需求放大现象,并发现了供应链库存系统也存在需求缩小现象.

可控提前期与服务水平联合约束的库存问题

提前期在库存管理中起着重要作用。对提前期可以控制调整与服务水平联合约束的库存问题进行研究 ,并提出一种算法 ,利用该算法可以寻找出在一定服务水平下 ,库存系统总成本最小的最优策略 ,实例计算表明 。

需求提前期分布对供应链牛鞭效应的影响分析

为研究需求提前期在节点企业之间的不同分布对供应链牛鞭效应的影响,构建了基于时间序列自适应过滤预测和指数平滑预测方法所得出的多节点企业供应链条件下牛鞭效应的一般数学模型,并据此模型从理论和实证两方面进行了说明,所得结论为企业通过合理计划需求提前期和实现供应链网络重构来减小供应链牛鞭效应提供了参考。

随机需求下提前期可控的生产-库存联合优化模型

考虑单供应商和单采购商的生产-库存联合优化问题.假设采购商面临正态需求,供应商的提前期可以控制,并基于此建立供应商与采购商联合期望总成本最小化模型.在所建立的模型中允许采购商缺货,且部分缺货可延期交付,部分缺货发生销售损失;同时考虑运输成本,并假设运输成本依赖于订货量和提前期.给出了求解最优生产批量、最优提前期、最优再订货点和订货量的算法,并通过数值算例进行了说明.

生产计划中的模糊控制技术研究

文章分析了在多变的市场结构下，不确定性（模糊性）对企业生产计划的影响，建立基于模糊控制理论的生产计划中模糊提前期和模糊需求量下的生产计划与控制模式。

模糊环境下可控提前期供应链库存优化的Stackelberg模型研究

为了有效地缩短提前期与降低库存成本,研究了模糊环境下可控提前期的供应链库存优化问题。利用三角形模糊数描述需求的不确定性,建立了一类模糊需求条件下可控提前期供应链库存优化的Stackelberg模型。利用三角形模糊数描述成本系数的不确定性,建立了模糊成本系数条件下可控提前期供应链库存优化的Stackelberg模型,并提出利用均值面积度量法来解模糊化。通过数值分析来验证两类模型的优化效果。

弹性需求下可控提前期供应链库存优化的信用期机制

研究了弹性需求下可控提前期供应链库存优化的信用期机制,在一个固定订货间隔期模型中,假设需求与价格相依,且提前期可以通过额外的赶工成本进行压缩的情况下,分别考虑了买卖双方合作和不合作情形下的最优定价、订货和信用期决策。最后通过数值分析进行验证,并建立Nash协商模型进行利益分配。

随机需求和提前期环境下的精确库存成本建模

在随机需求和随机提前期环境下,用传统的方法对库存成本进行建模时,得到的结果是不精确甚至是错误的,在需求分布不规则时则很难进行成本的精确建模。为解决这类问题,使用微元法的建模思想,对随机需求和随机提前期环境下的(Q,r)库存成本模型进行了精确的建模,并在建模过程中考虑了需求离散抵达和连续抵达两种情形。针对最常见的需求依泊松流抵达的情形,进行了精确的建模并分析其属性。最后,使用遗传算法进行了仿真分析。

具有模糊提前期内需求的库存模型

为解决具有模糊提前期内需求的库存管理问题,针对采用(Q,r)库存策略的单类物品库存系统,基于模糊理论建立了提前期内需求为三角模糊数的最优订货批量模型,并用模糊数的期望值法求得提前期内需求的期望值以及重心法解模糊化求得模糊期望缺货量,从而确定最佳订货点和最优订购批量,使得年库存总成本最小.最后,给出了一个算例,以验证该模型的有效性.

服务多类需求串行供应链的最优控制策略

研究由一系列生产环节采用串行方式组成多级供应链的最优控制策略.在此供应链中,原材料经过各级生产环节顺序加工形成最终产品.各级生产环节的加工时间服从随机分布.对最终产品存在多类随机需求.在每个时刻,管理者需要决定:1)是否该启动某个生产环节的生产;2)当有需求到达时,是否该满足此需求.管理者期望系统运行的总期望折扣成本最小.构造了该系统的马尔可夫决策模型并深入研究了其最优控制策略及其动态协同特性.在生产策略方面,证明系统的最优生产策略就是对各级生产环节采用动态的基本库存策略.该策略的动态协同特性主要体现在各级生产环节的最优基本库存水平受其他生产环节的库存水平影响.在产品分配方面,证明系统的最优分配策略是动态配给策略.该策略的动态协同特性主要体现在每类随机需求最优配给水平受各级生产环节的库存水平影响.

有提前期柔性的供应链协调与风险分摊

针对合同制造环境下的需求不确定性导致提前期发生变动而影响高科技产品供应链的上下游决策并产生激励冲突,建立了一种有提前期柔性的供应链协调模型.通过提前期柔性所提供的期权机制来建立采购商和供应商之间基于斯坦伯格博弈的合同谈判过程,使采购商和供应商共同确定合理的交付提前期的变动幅度、柔性成本分摊比例和最优订货策略.研究发现,这种双向操作的风险分摊机制能使高科技供应链渠道达到帕累托最优,从而使供应链协调、改进供应链绩效.

基于Arena的随机需求和随机提前期二级库存仿真优化

讨论了由一个供应商和多个经销商组成的二级库存优化问题,该系统中每个经销商的客户需求以及供应商和经销商的订货提前期都是随机的,供应商和每个经销商都采用(T,s,S)混合策略进行库存管理。首先建立了该二级库存系统优化问题的数学模型,然后设计了解决该问题的仿真流程并基于仿真软件Arena建立了仿真模型,通过对由一个供应商和三个经销商所组成的二级库存系统的仿真实验表明,利用计算机仿真方法能够很好地解决随机需求和随机提前期的二级库存系统优化问题,其所得结果更贴近实际系统。

基于额外费用的交货期相关定价模型研究

从定义供应链企业和客户对交货期要求的估计概率入手,在时间敏感需求条件下,以单位时间预期收益最大化为目标,构建了供应链企业基于额外费用的交货期相关定价模型;然后,分析了模型的最优性,并给出了相应的最优决策策略;最后,通过数值算例,分析了模型参数对最优策略的影响,指出供应链企业在竞争中如何采用额外费用相关定价策略。

基于提前期可变的动态联合补货策略

提前期不变联合补货已做了大量的研究,现实中提前期极为重要且补货情况更为复杂,基于此本文对于多种产品在不同时间内需求相关、随机问题,提出一种动态、联合优化库存补货策略。在补货中的各检查点,预测每种产品在该补货阶段需求,根据产品库存状况,动态更新产品补货参数,并考虑提前期变化,运用特定决策规则制定定期联合补货策略,根据数值仿真算例验证所提出策略有效性。