基于混合差分进化算法的联合补货-配送优化模型

本文综合考虑联合补货与配送决策,研究了随机需求、允许缺货环境下多企业多产品联合补货与配送集成优化模型,设计了混合差分进化算法(Hybrid Differential Evolution, HDE)对该模型进行求解,同时通过算例与遗传算法、标准的DE算法进行了比较,证实HDE算法高效且稳定;另外,设计了一个先补货再配送的两阶段优化模型,对比优化结果发现采用供应链协同时补货成本较高,配送成本较低,且总成本较低。最后,对相关参数进行了敏感性分析,发现需求率和库存维持成本的变动对总成本的影响远远大过次要订货成本对总成本的影响。     

基于异质性顾客群的零售商补货及反应性定价策略研究

基于消费者对相似产品的不同支付意愿,研究了零售商补货及反应性定价策略。通过两阶段模型的建立和求解,找出反应性定价的规律并确定产品的补货量。归纳了在清仓定价(延迟定价的特例)和无延迟定价下零售商的定价和补货策略。借助数值仿真,讨论了市场波动性和产品接受度对最优决策及利润的影响并比较了不同定价模式(反应性定价、清仓定价、无延迟定价)的影响。