随机需求下基于“自营+外包”模式的配送中心选址-配送问题研究

针对顾客需求量不确定情况下末端配送中心选址及提前备货问题，提出了基于“自营+外包”配送模式的配送中心选址-配送问题。以自营配送中心的固定运行成本、提前备货成本和各种场景下的自营配送成本、外包配送成本以及缺货损失成本的期望值之和最小化为目标，建立了两阶段连续型随机规划模型。第一阶段确定自营配送中心的选址位置和各个配送中心的提前备货量；第二阶段确定各种场景下的自营配送货运量、外包配送货运量和客户点的缺货量等，使总成本期望值达到最小。基于Monte Carlo抽样理论设计了求解模型的样本均值近似方法；以及求解大规模问题L-shaped分解算法。通过模拟算例验证了两阶段随机规划模型的优越性和样本均值近似方法的有效性；并对自营配送中心固定运行成本、单位商品的自营配送成本和外包配送成本等进行灵敏度分析，得到了不同参数对应的最优配送策略，结果表明，正常情况下“自营+外包”配送模式是企业的最佳选择。本文同时将配送中心选址和提前备货量作为随机规划模型的第一阶段决策变量，可以帮助企业降低物流成本、提高顾客的满意度。     

考虑时效与公平性的震后应急物资动态配送优化研究

大规模地震后应急物资的高效保障是应急救援有效开展的必要前提。震后应急物资运输与配送包括从区域储备仓库和外围物资集散地运输到区域应急配送中心、由区域应急配送中心配送到各个受灾点两个阶段。应急物资保障具有持续时间长、需求紧迫性强和物资相对短缺等特点。本文以应急物资保障时效性与分配公平性为目标,建立了考虑多种运输方式、多时段动态的应急物资配送中心选址与运输配送路径优化的多目标规划模型,并基于此模型设计了一种带精英策略的非支配排序的遗传算法,以九寨沟地区地震灾难情景对模型进行实证研究,验证了模型和算法的有效性,以期为震后应急物资保障提供理论指导与决策支持。     

震后初期应急物资配送的模糊多目标选址-多式联运问题

针对震后初期应急物资配送系统优化问题,考虑应急物资需求模糊情况下应急物资配送中心选址和应急物资多式联运安排的集成决策,以应急物资配送总时间最短和受灾点应急物资未满足的总损失最小为目标,建立了一个震后应急物资配送的多目标选址-多式联运问题优化模型,设计了一种采用二维编码的非支配排序多目标遗传算法,并对该算法进行了复杂性分析。算例分析结果表明:该算法可以在得到Pareto前沿的同时,根据决策者偏好在Pareto前沿面上给出各种优化决策方案。     

物流配送中心选址的随机数学模型

本文对照传统的物流配送中心选址问题提出了一个随机化的模型,并从数学角度对该模型进行了的一些分析,给出了单配送中心选址问题的一个量化的处理方法。     

通货膨胀下的联合库存选址模型研究

研究了通货膨胀对涉及一个供应商、多个候选配送中心和零售商的三级分销网络设计的影响.不同于传统的联合库存选址模型,所研究的模型考虑了整个系统的相关成本的时间价值,其目标是使在一定的通货膨胀率下总的选址、运输和库存成本之和的现值最小.为此,建立了一个非线性的整数规划模型,该模型为无容量约束问题的扩展模型,属于NP-hard问题.提出了3种基于不同编码形式的遗传算法用于求解该模型,并通过不同规模的算例对3种算法进行了有效性的分析和对比.最后,通过对各算例的计算结果的分析,发现随着通货膨胀率的增长,为了使这个分析网络的总成本现值最小,需要增加建立的DC的数量.     

基于随机p-鲁棒优化的国家血液战略储备库选址-库存模型

以往的救灾实践对建立国家血液战略储备体系提出了迫切要求。国家血液战略储备库的建设问题亟待解决。由于血液产品特性以及应急血液保障特性的存在,使得国家血液战略储备库的选址决策具有一定的复杂性。本文将问题定位为选址-库存问题。首先,以应急条件下血液保障及时度最高为目标,构建了一个不确定环境下考虑多情景、多血型、多阶段、带提前期、有容量限制、日常随机需求、有预算约束及协同定位的国家血液战略储备库选址-库存模型。同时,为了规避应急条件下的不确定风险,进一步构建了国家血液战略储备库选址-库存问题的随机p-鲁棒优化模型。该模型为离散非线性混合整数规划模型,难以快速精确求解。故基于模型性质,设计了相应的遗传算法。最后,设计了两组算例验证模型与算法的有效性。其中,第1组算例基于我国大陆地区31个省级血液中心与省级行政区的数据,并根据不同预算值给出6个算例,得到了国家血液战略储备库的选址-库存决策方案。第2组算例为6个不同规模的模拟算例,用来测试不同规模下的算法性能。算例结果表明：遗传算法的性能更好;鲁棒解与确定性模型最优值相差不大（最大差距≤1.08%）,可降低不确定性导致的风险。实践中,可对本文所建模型稍作改进,应用于具有类似特征的易腐品（药品、粮食等）应急物资储备库选址-库存决策。     

低碳政策下多容量等级选址与配送问题研究

本文研究了在供应链运作中考虑不同碳排放政策对于物流企业配送模式的影响,建立了基于碳排放的多容量等级配送中心选址模型,通过研究发现在高排放条件下企业选址呈现小型分散式结构;在低排放条件下企业选址呈大型集中式结构。并从四种不同的碳排放政策角度研究比较这些政策对企业物流配送模式、运营成本和碳排放量的影响,通过对不同排放政策的分析发现在每种政策下政府都可以通过设置适当的策略来引导企业有效的进行节能减排,进而发现企业在碳交易政策下的减排效果较好,也较容易接受这种政策。     

基于改进蚁群算法的多物流配送中心选址

多物流配送中心布局对其中心功能的发挥影响极大。本文基于最小化运输成本和建设成本之和建立了多物流配送中心选址模型,提出了一种基于改进蚁群算法的多物流配送中心选址方法。     

配送中心选址影响因素的结构方程模型分析

目前国内外对配送中心选址方法的研究大致可分为定性和定量两大类,且存在一定的应用局限.本文提出一种结构方程模型,可以比较客观地、全面地对选址方案的影响因素进行识别,较为客观地计算出各影响因素的权重,有利于决策.     

库存能力限制下的物流配送中心选址研究

物流配送中心选址问题是物流发展的重要环节,选址的好坏关系到物流成本和业务发展的核心地区。能否及时、完好的将货物送到客户的手中是物流服务水平的重要指标,也是配送能力的体现。现实问题中,受库存能力的限制从众多仓库选出合适的配送中心,使费用最少是我们的目标。本文建立在库存能力限制条件下的物流配送中心选址模型,并用LINGO软件结合算例进行求解。对比传统选址方法,分析本文物流配送中心选址模型和用LINGO软件求解算例的优势。     

基于临期回收和响应供给策略的易逝性应急物资库存决策研究

基于降低由于需求时间和需求数量的不确定性会引致较高的过期损失和缺货损失,将临期回收策略和响应供给策略引入易逝性应急物资库存系统,同时考虑应急系统中需求时间不确定性的这一突出特性,建立临期回收策略和应急供给策略的随机规划模型,决策临期回收策略和响应供给策略下的最佳存储水平,并分析各策略带来的风险降低和价值增加。回收策略和应急供给策略并不都是有利的,存在着降低风险和增加价值的有利条件域;库存决策需要权衡风险的降低与价值的增加,给定一个判断标准;需求时间和需求数量的不同随机分布对策略的价值增加作用有不同的影响,且分布的不确定性程度对价值增加的影响不具有一致性和单调性。     

A stochastic programming model for production planning of perishable products with postponement

This study addresses the production planning problem for perishable products, in which the cost and shortage of products are minimised subject to a set of constraints such as warehouse space, labour working time and machine time. Using the concept of postponement, the production process for perishable products is differentiated into two phases to better utilise the resources. A two-stage stochastic programming with recourse model is developed to determine the production loading plan with uncertain demand and parameters. A set of data from a toy company shows the benefits of the postponement strategy: these include lower total cost and higher utilisation of resources. The impact of unit shortage cost under different probability distribution of economic scenarios on the total cost is analyzed. Comparative analysis of solutions with and without postponement strategies is also performed.     

Supply Chain Strategies for Perishable Products: The Case of Fresh Produce

This paper examines supply chain design strategies for a specific type of perishable product—fresh produce—using melons and sweet corn as examples. Melons and other types of produce reach their peak value at the time of harvest; product value deteriorates exponentially post‐harvest until the product is cooled to dampen the deterioration. Using the product's marginal value of time (MVT), the rate at which the product loses value over time in the supply chain, we show that the appropriate model to minimize lost value in the supply chain is a hybrid of a responsive model from post‐harvest to cooling, followed by an efficient model in the remainder of the chain. We also show that these two segments of the supply chain are only loosely linked, implying that little coordination is required across the chain to achieve value maximization. The models we develop also provide insights into the use of a product's MVT to develop supply chain strategies for other perishable products.     

On the Issuing Policies for Perishable Items such as Red Blood Cells and Platelets in Blood Service

Red blood cells (RBCs) and platelets are examples of perishable items with a fixed shelf life. Recent studies show that transfusing fresh RBCs may lead to an improvement of patient outcomes. In addition, to better manage their inventory, hospitals prefer to receive fresh RBCs and platelets. Therefore, as well as minimizing outdates and shortages, reducing the average age of issue is a key performance criterion for blood banks. The issuing policy in a perishable inventory system has a substantial impact on the age of issue and outdate and shortage rates. Although several studies have compared the last in first out (LIFO) and the first in first out (FIFO) policies for perishable products, only a few studies have considered the situation of blood banks where replenishment is not controllable. In this study, we examine various issuing policies for a perishable inventory system with uncontrollable replenishment, and outline a modified FIFO policy. Our proposed modified FIFO policy partitions the inventory into two parts such that the first part holds the items with age less than a threshold. It then applies the FIFO policy in each part and the LIFO policy between the parts. We present two approximation techniques to estimate the average age of issue, the average time between successive outdates and the average time between successive shortages of the modified FIFO policy. Our analysis shows in several cases that where the objective function is a single economic function, or it is formulated as a multiobjective model, the modified FIFO policy outperforms the FIFO and LIFO policies.     

易逝性高新技术产品在衰退期的收入管理问题

通过对处于衰退期的高新技术产品的分析,指出高新技术产品的易逝性现象,并将收入 管理原则运用于衰退期中高新技术产品的价格策略. 针对此类产品的易逝性和需求的随机 性,提出对价格和生产规模进行综合控制的数学模型并给出求解的方法. 算例表明,使用收入 管理方法可以显著提高销售收入,增加企业经济效益.     

Using Prices More Realistically as Decision Variables in Perishable-Asset Revenue Management Problems

This paper addresses a new slant to a problem which is general to many of the transportation industries—perishable asset revenue management. Traditional approaches have assumed that prices are fixed and solved for the optimal allocation quantities. Our approach recognizes that prices of the different classes affect demand and should therefore be included as decision variables to be optimized. We solve three different types of problems: (a) up to n price classes, distinct asset control mechanism, and no diversion, (b) up to 3 price classes, serial nested asset control mechanism, and no diversion, (c) up to 3 price classes, serial nested asset control mechanism, and diversion. Analytical results are provided in most cases and examples illustrate the results as well as the time required to solve these complex problems. Finally we look at the tradeoff involved between computational time and expected contribution when using heuristic decisions obtained from less realistic assumptions relative to the true optimal decisions. On average, the suboptimality ranged from 3.19% to 4.88% with a corresponding decrease in computing time required on the order of several minutes. Some trends are presented to help determine a priori which type of problems would tend to benefit most from the more accurate formulation. This should help managers decide when it is worth the extra computing time to come up with the true optimal solution.     

可变提前期的易逝品供应链协调

易逝品供应链作为供应链的一个重要分支日益受到关注,已成为现代商业活动中不可或缺的组成部分.在提前期与预测误差呈线性关系,提前期与赶工成本呈分段线性关系的前提下,建立了在分散决策、集中决策两种模式下可变提前期的易逝品供应链库存模型,设计了优化算法并通过数值分析比较了这两种模式下供应链整体及其成员收益的变化.进一步探讨了在合作的分散决策模式下,可变提前期的易逝品供应链实现渠道协调的可行性以及实现渠道协调的条件,并通过数值例子说明了模型的结论.     

零售商主导下生鲜农产品供应链的定价策略对比研究

运用RFID技术来监控与管理产品,零售商可以依据记录、传递的产品实时价值信息制定更为灵活的定价和订货策略,提升自身以及供应链的利润。针对生鲜农产品在价值损耗及消费者需求等方面进行特征分析,分别在固定定价、动态定价以及带有降价时点考虑的定价三种不同模式下,构建了单周期零售商的决策模型,得到各自的最优定价与订货策略,通过分析最优策略与关键参数之间的关系,发现:价值衰减系数越大,库存成本参数越大,三种模式下的总体零售价格都越小,价格的下调幅度越大;而两个参数对降价折扣时间点的影响却截然相反。进一步,着力在最优销售价格、订货总量与利润值三个方面对三种定价策略进行对比分析,结果显示基于RFID技术的灵活定价模式有助于零售商获取更大的市场需求量及更大的收益。数值实验进一步验证了理论研究的结果,为生鲜农产品供应链中对RFID技术的应用以及相应定价模式的选择提供了参考依据。     

基于价格折扣的易腐物品供应链库存的协作控制研究

库存作为供应链上的重要环节,越来越受到企业界和学术界的关注.但是目前对于供应链库存协作控制的研究大多假设库存货物能无限期存放,很少考虑产品在存贮过程中发生的变质、减值等情况,因此现有的以一般产品为对象的供应链库存协作控制研究并不适用于易腐物品.本文以易腐物品为对象,研究如何用价格折扣的激励方式来实现对易腐物品二级供应链库存的协作控制,从而最终达到优化供应链库存的目的.     

新鲜产品跨季销售中的动态库存管理策略研究

新鲜产品在跨季销售过程中不可避免地发生变质，给分销商带来较大的风险。本文基于一个两阶段决策模型来帮助分销商动态管理库存，在考虑产品质量随机变化的情形下更好地匹配供给与需求。具体来说，在采摘季节确定采购的总数量；在销售季节结合产品新鲜度的演变以及剩余库存水平的变化动态地决策每周期的销售量，以实现期望利润的最大化。我们采用动态规划模型分析销售期的库存管理决策，刻画了利润函数和最优决策的结构性质，并考察了库存量、新鲜度水平和价格等参数对最优库存决策的影响。数值实验结果表明，当产品变质风险大、需求不确定性低时，动态库存管理策略相比静态策略的利润改进效果更为显著。