本文關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈中若干在線庫存問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：論文主要研究價格在線的庫存問題,即零售商在未來價格信息未知情況下決策何時購買及購買多少物品,分別考慮了價格在線庫存問題的一般情形、帶成本函數(shù)且價格下界時變的情形、具有價格相關(guān)的情形以及帶預(yù)測的情形,針對各種情形分別建立相應(yīng)的模型并提出相應(yīng)的在線算法,同時給出算法的競爭比。論文首先研究價格在線庫存問題的最優(yōu)策略,并根據(jù)決策者對部分未來價格信息的掌握情況提出三種模型,通過競爭分析分別給出了DPTB算法的競爭比。證明了當(dāng)價格在線時,DPTB算法是最優(yōu)在線算法。研究發(fā)現(xiàn)競爭比是價格波動率的增函數(shù),且當(dāng)價格波動率是常數(shù)時,競爭比是購買周期的增函數(shù)。通過數(shù)值算例,比較最壞情形的競爭比即DPTB算法的競爭比與實際情況下的競爭比,可得DPTB算法保證了最壞情況,即DPTB算法的競爭比幾乎是緊的。其次,研究帶有成本函數(shù)且價格下界時變的庫存問題。在實際庫存問題中,購買物品時需要訂購的成本、購買的成本,物品訂購后至賣出需要庫存的成本,甚至需要運輸?shù)某杀镜?故需考慮各種成本。在成本最小化的庫存問題中,在線決策者較為敏感的是價格的下界,考慮每天價格下界變化的情況,通過競爭分析給出DPTB算法的競爭比。再次,研究具有價格相關(guān)的價格在線庫存問題,假設(shè)每天的價格和之前的價格有一定相關(guān)性,每天購買價格在不同區(qū)間內(nèi)波動,分別考慮線性和對數(shù)兩種模型,提出基于單價保守算法DPC,通過競爭分析分別得到算法競爭比的上下界。最后由數(shù)值算例可知DPC算法更適合購買價格波動較平滑的模型。最后,對在線模型進行擴展,允許決策者提供預(yù)測并從中受益,即使預(yù)測失敗,決策者也能控制風(fēng)險,使得在線算法的性能相對于離線最優(yōu)算法而言不會太差。研究分析了兩種典型預(yù)測,第一種下方預(yù)測,即價格將會下降到某水平,第二種上方預(yù)測,即價格絕對不會下降到某水平。針對不同的預(yù)測設(shè)計不同的算法,并通過競爭分析的方法得到相應(yīng)的競爭比。還考慮了在整個購買過程中允許進行多次預(yù)測情形,并進行敏感性分析。
【關(guān)鍵詞】：價格在線 庫存問題 競爭分析 成本函數(shù) 價格相關(guān) 預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F274;O227
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 引言9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 在線算法與競爭分析11-13
• 第2章 價格在線庫存問題13-29
• 2.1 問題描述與模型假設(shè)13
• 2.2 基于單價威脅算法DPTB13-14
• 2.3 離散情形下已知n和φ模型的競爭分析14-17
• 2.4 已知φ模型的競爭分析17-19
• 2.5 已知M,m和a模型的競爭分析19-22
• 2.6 DPTB算法最優(yōu)22-23
• 2.7 敏感性分析23-26
• 2.8 數(shù)值算例26-29
• 第3章 帶成本函數(shù)且價格下界時變的庫存問題29-35
• 3.1 問題描述與模型假設(shè)29
• 3.2 離散情形下已知M,m(i)和n模型的競爭分析29-33
• 3.3 數(shù)值算例33-35
• 第4章 具有價格相關(guān)的價格在線庫存問題35-41
• 4.1 問題描述與模型假設(shè)35
• 4.2 基于單價保守算法DPC35
• 4.3 線性模型的競爭分析35-37
• 4.4 對數(shù)模型的競爭分析37-38
• 4.5 敏感性分析38-41
• 第5章 帶預(yù)測的價格在線庫存問題41-51
• 5.1 問題描述與模型假設(shè)41-42
• 5.2 帶預(yù)測的多階段購買42-43
• 5.3 單下方預(yù)測的競爭分析43-44
• 5.4 雙下方預(yù)測的競爭分析44-46
• 5.5 單上方預(yù)測的競爭分析46
• 5.6 雙上方預(yù)測的競爭分析46-47
• 5.7 敏感性分析47-51
• 第6章 總結(jié)與展望51-53
• 6.1 全文總結(jié)51-52
• 6.2 研究展望52-53
• 參考文獻53-57
• 附錄57-58
• 致謝58

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本文編號：372513