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41.
以装配型企业为背景,基于泊松分布需求,针对半成品库-成品库二级库存控制系统模型,证明了备运期内半成品库的缺货次数属于泊松过程,得出以订货费、存储费及缺货损失费组成的库存成本为目标的优化函数,并给出迭代求解算法,通过算例验证了模型的有效性。  相似文献   
42.
多品种生产库存模型的几个问题   总被引:4,自引:0,他引:4  
首先讨论了在一台设备上同时加工几种产品的同周期生产库存模型,并且给出了一个补充条件。其次,对于产品之间存在一定比例关系的情形,提出了一个生产库存的最优化模型。进一步还讨论了多品种库存的一般性模型。  相似文献   
43.
现有的商业信用条件下有关于易变质品的库存模型的研究文献,通常假设供应商给零售商的信用期M是固定的,还有一些是假设需求是固定的或受价格影响的,较少地讨论下游的需求是受信用期影响.但是在现实生活中,零售商提供给顾客的信用期Ⅳ对需求会有较大的影响,Ⅳ越长,顾客可能购买的商品越多,对商品的需求就越大,尤其是对于手头上资金不充足的顾客更是如此.而供应商给零售商的信用期M一般是根据订购批量Q的大小来确定的.订购批量越大,供应商愿意提供的信用期就越长.通过考虑信用期Ⅳ对需求的影响以及定购批量Q对信用期M的影响,建立了分散独立决策库存系统的数学模型,通过分析对象的利润最大化,用近似替代的方法确定了最优订购周期T、最优订购批量Q以及信用期M.同时,给出了分散独立决策库存系统求解近似算法.最后进行了数值分析和敏感性分析来探讨和分析建立的模型.并从中得到了一些结论和管理启示.  相似文献   
44.
在一定服务水平约束条件下,提出了新的具有分段可微特征的提前期压缩成本函数,构建了两阶段(Q,r)库存模型,并采用优化理论将模型需求解的问题分解为两个新的问题:无约束问题和等式约束问题.最后利用成本函数分段可微的特性结合数学分析的知识得到无约束问题的解,同时对于等式约束问题则利用了拉格朗日乘子法求得最优解.理论分析及算例表明,可以通过合理的确定模型申的订货量Q、订货点r、提前期加速因子τ等参数值使得在服务水平显著提高的前提下成本最小化.  相似文献   
45.
舰船装备可靠性工程中的几个重要模型特点分析   总被引:2,自引:3,他引:2  
可靠性是舰船装备的重要质量特性,是影响装备作战效能及其寿命周期费用的主要因素。对舰船装备可靠性工程中的故障模式影响和危害度分析模型、故障树分析模型、舰队保障库存大纲模型、老虎模型、以可用性为中心的库存模型、以战备完好性为基础的备件配置法模型进行了分析。这些模型在目前舰船装备的可靠性工程中具有重要的地位,对装备的战备完好性和任务成功性则是一个基本的分析评估手段。  相似文献   
46.
考虑多因素的集成库存模型及其优化解   总被引:1,自引:0,他引:1  
在提前期与质量水平可控且需求分布形式未知的情况下,研究了有顾客流失的单买方单卖方联合期望总成本最小化问题.将订购批量、生产过程失控概率、安全系数、提前期和运送批次作为决策变量,建立了一套库存决策模型和求解算法,并与Ouyang等(2006)的求解结果进行了比较.比较证明,所求得的系统总成本是分布情况未知时所能求得的最优总成本,它大于正态分布下的系统总成本.  相似文献   
47.
供应链牛鞭效应的随机控制   总被引:6,自引:1,他引:6  
牛鞭效应是一个衡量供应链管理运作是否良好的重要指标参数.本文采用随机控制 理论方法,针对在文[1]基础上建立的具有多分销中心的供应链动态库存模型,以供应链 系统中的订货作为控制变量抑制牛鞭效应.同时以一个石油分销系统为对象进行了供应链牛 鞭效应的随机控制仿真实验,实验表明牛鞭效应受到了抑制.  相似文献   
48.
研究了缺陷产品可修复且修复速率为模糊变量情况下的生产库存模型;给出了基于模糊结构元理论的求解模糊库存总成本最小化的方法步骤;得到了含有模糊结构元的最佳生产批量的表达式;应用Hessian矩阵的正定性验证了最小成本的存在性;分析了其与经典EPQ公式之间的联系;最后通过具体算例,证明了模型求解方法的可行性。  相似文献   
49.
基于条码技术的库存管理算法及系统实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
邵伟  李奇 《工业控制计算机》2005,18(12):50-51,77
介绍了安徽华茂集团条码仓库管理信息系统的组成和各部分功能,以周期性带约束条件的允许缺货的有限供货模型为基础,提出了以总的平均费用最少为目标的生产方案。  相似文献   
50.
通过对染整生产物流的分析,提出了将多供应方和多需求方之间多种产品的运输和库存策略进行联合研究,建立了以总运输-库存成本最低为优化目标的运输-库存联合优化模型。根据该模型特点,设计了遗传算法求解出模型的最优解,最后通过实际染整企业的运输-库存实例说明了该模型的有效性和优越性。  相似文献   
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