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1.
研究了有一定缺陷率的产品允许短缺的库存决策问题.通过假定缺货量全部拖后,考虑产品缺陷率和检验错误率都服从一定的分布,并以最大期望利润为目标建立了相应的库存决策模型,利用简单的二次函数性质和算术几何平均不等式给出了模型的求解过程,得出最优解的表达式.最后给出了应用实例,并分析了参数变化对最优解的影响.  相似文献   
2.
以库存论为理论基础,在SQL Server 2000与Visual Studio.NET环境下设计实现了一个模型库;模型库按功能进行了分类介绍,并对每一类中的功能和算法进行阐述,给出了实现的方法。  相似文献   
3.
非对称信息下供应链库存系统Pareto优化模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
运用委托代理理论,研究了非对称信患条件下,由单供应商单分销商组成的供应链Pareto优化问题.在假定分销商所面临的需求是与销售价格有关的随机变量,以及供、销双方关于分销商销售价格信息不对称这两个前提下,将供应商作为委托人,分销商作为代理人,给出了供应商为吸引销售商选择对自己最有利的销售价格而设计的最优激励合同,比较了在不同信息条件下供销双方的最优决策.最后,给出了应用实例和灵敏度分析.  相似文献   
4.
带有两次订购机会且两阶段需求相关的Newsboy模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
首先建立需求形式为一般随机变量情形下零售商的两次订购决策模型,并从理论上证明了在两个阶段需求相互独立情形下,零售商期望利润函数的下凹性及最优订购策略的存在唯一性,从而弥补了已有模型在寻求最优订购策略时采用数值方法所存在的缺憾;然后,建立两阶段需求相关情形下带有两次订购的Newsboy模型,给出了模型的分析解.数值实例验证了模型的求解过程,并得到了相关管理启示.  相似文献   
5.
需求依赖广告费用和销售价格的newsboy型产品库存模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
在假定随机需求是关于销售价格和广告费用的一般函数的前提下,提出一个新的newsboy模型,给出了寻求最优广告费用、销售价格及订货量的分析方法,并且还分析了需求的不确定性对最优销售价格和广告策略的影响.最后,通过数值实例验证了模型的求解过程并得到相关管理启示.  相似文献   
6.
针对完全信息下以供应商为核心企业的二级供应链库存系统,将全单位延期支付与部分延期支付两种手段相结合,并在考虑延期支付期限与订货量相关的条件下,设计了基于供应商视角和订货阈值的延期支付策略,从而得出此策略能使系统利润达到帕累托最优.最后,通过数值算例对相关结论进行了验证和灵敏度分析.  相似文献   
7.
求解2D条带矩形Packing问题的迭代启发式算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
彭碧涛  周永务 《软件学报》2012,23(10):2600-2611
为求解二维矩形条带装箱问题,提出了一种新颖而有效的启发式算法.算法主要包括矩形装载适应度的计算规则和树型迭代搜索规则,通过选择最高适应度的矩形来装载空间.对大量国际上公认的Benchmark问题实例的计算结果表明,相对于当前的很多著名算法,提出的算法更加有效.  相似文献   
8.
在需求不确定的情况下,构建了3个阶段中两零售商利用契约机制进行竞争的模型.通过模型求解,得出各阶段中两零售商各自的最优订货量及契约参数.最后,通过数值例子分析了模型的可行性及解的有效性,并得出当单一零售商采用一种契约机制时,两零售商的整体利润达到最大,实现了优化协调;当两零售商均采用契约机制时,整体利润受损,利润总和达到最小,整体利润的优化协调作用失效.  相似文献   
9.
两阶段需求相关的动态易逝品最优订货策略   总被引:1,自引:0,他引:1  
以动态市场环境下的易逝品为研究对象,针对两阶段需求相关、每次订货时带有固定的订购费用以及未满足需求部分延期供给等实际现象,建立了动态易逝品销售商两阶段订货决策模型.对模型的最优解进行了理论分析,并提出了寻求两阶段订货策略的简单方法.以朗科优盘经销商的采购实例来说明该模型的应用价值.最后,通过探讨订货决策与需求波动、两阶段需求相关系数以及延期供给率等因素的关系,得出了一些重要的管理启示.  相似文献   
10.
本文研究由两个供应互补中间产品的上游子公司和一个组装生产最终产品的下游子公司组成的集团公司内部的转移价格问题.这里,其中一个上游子公司的原料在成本上具有规模经济,并且下游组装子公司面临的是一个价格敏感型的确定性需求.利用博弈论的方法,研究了各种不同的联盟结构下各个子公司和集团公司的利润.结果表明,在大联盟结构下,集团公司的利润是最高的.为了分配大联盟结构下集团公司总的利润,本文构造了特征函数具有超模性质的合作博弈,证明了Shapley值是在合作博弈的核中.最后基于Shapley值分配方法给出了集团公司内部的转移价格.  相似文献   
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