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。     

基于差分进化算法的运输容量约束下有数量折扣的模糊联合补货模型研究

针对采购管理中广泛存在的不确定性,将单位库存成本和可变订货成本视为模糊变量,构建了运输容量约束下有数量折扣的模糊联合补货模型,此模型属于NP-hard问题,目前缺乏可靠的全局优化求解算法。在选取梯级平均综合表示法对总成本去模糊的基础上,设计了基于自适应混合差分进化算法的求解方法,并通过算例验证了此模糊联合补货模型的有效性和求解算法的全局优化能力。     

VMI环境下库存竞争性产品的补货策略及最优货架空间的确定

本文在文献[1]的研究基础上,通过深入剖析FKO模型,运用动态规划方法,探讨了呈现特殊需求性质的库存竞争性产品在VMI环境下的多期动态补货策略,以及传统库存管理中不加考虑的库存空间优化问题。本文一方面是对FKO模型的补充与扩展,同时也证实了对于在特定的VMI补货环境下采用多期库存盘查模式的供应商来说,封顶式的补货策略是最优的,并且其关于最优补货水平的多期决策都是无远见的。因此收益分享合同下的单期最优库存水平可以作为设定最优货架展示空间的依据。     

无人零售业态下自动售卖机联合补货策略研究

研究无人零售业态下自动售卖机的多产品联合补货问题，建立由补货成本、库存持有成本、缺货成本构成的平均补货成本模型，分析容量约束与固定补货阈值下的最优补货策略。结果表明，企业会倾向于在剩余较少产品时进行补货，剩余的产品往往是投影面积最小使得相同面积可容纳最多数量的产品；比较最优补货时间与平均补货成本发现，延长补货时间可以降低平均补货成本，在补货阈值越大、固定补货成本越低或售卖机容量越小时，最优补货时间会降低，反之，平均补货成本会增加。此外，分析不同成本变动对平均成本的影响发现，单位成本变动均会引起平均补货成本的增加，且在单位库存持有成本变动时，最优补货策略会发生转移，向单位库存持有成本降低至一定程度的产品或向投影面积最低即相同面积可容纳数量最小的产品转移。     

时变需求环境下供应链缺货时点与补货次数优化研究

本文基于博弈模型,研究在时变需求和无替代供应源的环境下供需双方缺货时点和补货次数的纳什均衡问题,并通过算例,具体分析了供需之间的关系,主要结论有:配送商的补货次数越大,零售商库存成本越小;补货次数优化后零售商与配送商的库存成本明显下降。     

库存共享和服务水平限制下三级分销网络侧向转运模型与算法

侧向转运是库存共享的一种方式,一方面会减少库存成本,另一方面又会因转运而增加运输成本,针对这一问题考虑不同时间窗W^k的服务水平产生的服务水平的分级,构建三级分销网络中基于库存共享与时间服务水平限制的批量订货模型,分销网络模型中包含一个制造商、一个RDC、m个DC、n个客户。其中客户的需求相互独立且服从泊松分布,DC的订货提前期服从指数分布。首先,建立了基于时间服务水平限制的分销网络系统总成本最小化模型,并将再购点、订购批量等库存参数作为同时作为决策变量,以达到三级备件分销网络的成本优化;其次,根据问题和模型的特点对所建的模型开发了基于采用贪婪增加算法的求解思想求解问题,以便给管理者提供决策参考并通过降低利润的方式增加效益和资源利用率;最后,通过中航材集团推行的“航材共享”项目作为算例分析,将三个分销区域与机场群组成的备件分销系统进行建模分析,验证了本文模型的有效性,成本优化的显著性。研究结果表明,三级分销网络中,RDC采用连续盘点的（Q,R）补货策略、DC采用（Q,R,H）的补货策略时系统总成本与普遍采用的定期盘点策略和连续盘点中的One-for-One订货策略成本相比,DC之间的库存共享策略能有效降低整个系统的成本,例如,在案例研究中发现成本降低约为30%。     

基于CPFR的分销商可替代协同补货模型

针对CPFR对多级供应链库存决策和可替代性对订货概率的约束问题,给出了考虑订单分割情况下分销商库存持有成本等五种平均成本的分销商可替代协同补货策略。采用主体的建模和仿真(ABMS)方法,构建了三种情景下基于CPFR的零售商再订货点和分销商再订货点之间的协同补货模型,分析了分销商可替代性对协同补货的影响。采用REPAST模拟软件对基于ABMS模型建立的目标函数进行了数值仿真分析,其结果表明所构建的模型是有效的。     

考虑产品变质的VMI混合补货发货策略及优化仿真

本文研究了“产品可变质”情况下的VMI库存补货与装运调度问题,并建立了Poisson需求过程下的VMI混合补货发货模型,根据此模型通过简单的规划求解即可得到使长期平均成本最小的最佳混合策略组合。由于模型推演过程中涉及到对补货周期内期望发货次数的近似估计,因而模型解是拟最优的。算例和模型仿真显示,模型结果与仿真结果十分相近,从而模型有效性得以确认。     

不确定需求环境下多级库存系统优化与协调模型研究

论文首先将模糊随机变量扩展为混合随机变量,并用来描述不确定需求.然后对多级单周期库存系统在模糊随机和混合随机需求环境下的优化与协调问题作了研究,提出了通过集成库存管理使库存系统整体收益期望值最大化的优化模型和协调合作伙伴利益的数量折扣契约模型,并根据遗传算法理论和计算机模拟技术设计了求解模型的智能算法.最后通过实例对模型进行了仿真分析.     

基于Supply-Hub运作模式的供应商协同补货策略研究

Supply-Hub作为整合管理不同供应商零件库存的供应链节点,同时也承担了供应物流协同运作管理平台的功能.本文考虑加工-装配系统中存在的因一种零件缺货而造成其它配套使用的零件滞存的问题.研究了一种基于Supply-Hub运作模式,在供应商之间可以共享补货及库存信息的条件下,供应商协同补货策略,并与供应商分散补货模式下的基本补货模型进行比较分析.通过算例验证了该补货策略能有效降低供应链系统成本以及供应商成本.     

无人仓系统储位分配问题的优化模型与算法

考虑到无人仓系统补货阶段货架上只有部分空余储位的特点，研究了补货商品储位分配问题的优化模型与算法。以同一货架上存放的商品之间关联度之和最大化为目标建立了混合整数规划模型；结合贪婪算法和邻域搜索算法设计了求解模型的两阶段方法。第一阶段利用贪婪算法求初始可行解；第二阶段利用邻域搜索算法对初始可行解进行优化。利用一个具体算例验证了邻域搜索算法的优化效果，结果显示，通过邻域搜索算法对初始可行解的优化，可以使目标函数值至少提升27%。进一步利用多个小规模算例分析了两阶段算法的近似比和求解速度，验证了算法的快速有效性。本文的研究结果不仅解决了货架初始状态非空情况下的储位分配问题，同样适合解决货架初始状态为空的情况，因此更加符合实际场景，可以作为无人仓管理信息系统的核心模型和算法。     

航空公司机上周转品多基地库存优化模型

在民航业日益激烈的市场竞争环境下，航空公司对成本控制的精细化管理显得尤为重要。本文基于航空公司的实际背景，针对为旅客提供的机上周转品，建立了一个多基地库存系统的库存优化模型。该模型以系统的总库存成本最小为目标，在考虑需求、回收、调运、安全库存等因素下，决策一个订货周期内的订货及调运方案。基于最优解的分析，在成本参数满足一定条件下，可以得到系统最优的期初订货量；在此基础上，可以将该模型转化为一个网络流模型，参考最小费用最大流算法，设计了一个多项式求解算法来求解该网络流模型，进而得到各基地之间的最优调运量，并证明该算法的最优性；此外，根据期初订货量可行解的范围，设计了一个求解原库存模型的启发式算法。通过实例分析，验证了该模型与两种算法的有效性。     

不确定环境下的Supply-hub协同补货决策

个性化需求与零部件创新使得产品需求和补货提前期不确定,对供应链补货决策和运行成本产生重要影响。将提前期不确定因素引入Supply-hub协同补货研究中,探讨提前期随机和需求不确定情况下,考虑零部件配套性的三供应商单制造商生产两定制产品的Supply-hub协同补货决策问题;提出了三种补货策略,以供应链运行成本最小化为目标,建立不同策略下的供应链补货模型并求解最优补货批量和供应链最小运行成本;发现三种补货策略均存在唯一最优补货批量,基于Supply-hub的两种协同补货策略和基于分散决策的供应商独立补货策略各有优势,但基于Supply-hub的批量及时间协同的补货策略恒优于基于Supply-hub的集中补货策略。最后,通过MATLAB进行算例分析验证结论,发现基于Supply-hub的批量及时间协同的补货策略能有效降低需求不确定性带来的成本增加风险;通用件的提前期波动对于供应链期望运行成本的影响要高于定制件提前期波动的影响,因此在进行供应链补货策略选择时更加关注通用件提前期。     

固定分区下随机需求IRP问题最优策略及算法

随机需求库存-路径问题(stochastic demand inventory routing problem,SDIRP)是典型的NP难题,考虑随机需求环境下供应链中库存与配送问题的协调优化,是实施供应商管理库存策略的关键所在.文章的研究基于固定分区策略(fixed partition policy,FPP),在FPP下客户被分为若干个服务区域,在同一区域中的所有客户均被同时配送.根据分区策略对配送以及库存成本的影响提出了基于修正C-W节约算法的客户分区算法,证明了各区域的最优库存策略为(s,S)形式,分区内各客户的库存策略为order-up-to形式,进而设计了求解FPP下SDIRP最优策略的算法.最后,通过数值算例验证了该算法的有效性以及FPP的适用性.     

LR型模糊需求下连续盘点库存策略研究

本文研究了LR型模糊需求下缺货需补的连续盘点库存优化问题。基于可信性理论,建立了成本最小化的库存模型和两种服务水平下的库存分析模型,给出了其求解方法,并将成本和服务水平两方面进行综合获得最优库存策略。最后的算例分析,数值比较了不同模型下的库存策略。     

具有最小交易量限制的多阶段均值-半方差投资组合优化

考虑交易成本,借款约束和阈值约束,文章提出了具有最小交易量限制的多阶段均值-半方差投资组合模型。该模型是具有路径依赖性的混合整数动态优化问题,还是NP完全问题。文章提出了前向动态规划方法求解。最后,通过一个算例比较不同风险约束下的最优投资策略,从而验证模型和算法的有效性。     

按单装配系统中的协同补货问题研究

多库存品的库存系统中各库存品具有需求相关性在现实中很常见,但许多关于库存的文献并没有考虑这一点.针对按单装配系统的特性,本文研究了不同部件需求具有相关性的情况下的库存控制问题,分析了不同部件独立补货和不同部件协同补货两种补货策略.数值分析表明,按单装配系统中部件协同补货策略比部件独立补货策略具有更低的总成本.     

基于时变需求的一对一供应链库存决策研究

随着竞争日趋激烈,需求变化节奏加快,需求时变性越加明显.在需求时变的环境下探讨了等周期补货情形下缺货时点优化以及非等周期补货情形下缺货时点与补货时点优化问题,特别着重研究了补货时点局部优化与整体优化的决策模型,并对非等周期补货与等周期补货、补货时点整体优化与补货时点局部优化作对比分析,并发现,在时变需求环境下非等周期补货与补货时点整体优化在降低库存成本方面具有明显优势.同时,分析了补货时点优化的效果与供需双方补货次数、需求时变性的关系.     

含服务水平约束的可控提前期供应链Staekelberg模型与协调机制研究

为了有效地缩短订货提前期与降低库存成本,首先从Stackelberg主从对策角度建立了含服务水平约束的可控提前期供应链库存优化模型,提出了该模型的求解算法;然后从集中决策角度建立了另一类含服务水平约束的可控提前期供应链库存优化模型,并提出该模型的求解算法。利用数值分析对两类模型的优化效果进行比较,结果表明:集中决策模式下的优化效果明显优于Stackelberg主从对策模式下的优化效果,但在缺乏合理的激励机制情形下,供应链各参与方未必有足够积极性接受集中决策模式。为此,提出一种库存费用分担机制来激励供应链各参与方接受集中决策模式。     

具有灵活时间期限的混合投资组合优化模型

在经济全球化和金融一体化背景下,投资者资产配置需求变得越来越多元化。如何构建合理的多元化投资组合已成为金融理论研究的热点问题之一。为此,本文考虑由项目、股票及无风险资产组成的混合投资组合选择问题。假定在资产组合的投资期限由所选中项目执行期灵活确定的前提下,投资者同时考虑项目间依赖与排斥关系、交易成本及破产风险控制等现实因素,提出以终端财富净现值最大为目标的混合投资组合优化模型。然后,设计改进的多策略融合人工蜂群算法对所构建模型进行求解。最后,借助算例分析来阐明所提出模型的实用性及算法有效性。研究结果表明：灵活时间期限的混合投资组合策略较现有的灵活时间期限的项目投资组合策略更为有效。