本文關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈中在線庫(kù)存問(wèn)題的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，國(guó)際大宗商品（如石油、鐵礦石等）價(jià)格具有極大的不確定性，導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)銷不平衡、庫(kù)存潛虧以及盈利下滑，嚴(yán)重危害了相關(guān)行業(yè)的穩(wěn)定運(yùn)行。此外，經(jīng)典庫(kù)存研究中，，價(jià)格通常被假設(shè)為確定的或服從某個(gè)分布，當(dāng)實(shí)際價(jià)格不符合假設(shè)的價(jià)格條件時(shí)，最優(yōu)解易失去其最優(yōu)性。為此，研究?jī)r(jià)格在線的庫(kù)存問(wèn)題很有必要。 本文主要研究了價(jià)格在線的庫(kù)存問(wèn)題，即零售商在未來(lái)價(jià)格信息未知的情況下決策何時(shí)購(gòu)買、購(gòu)買多少貨物，分別考慮了帶成本函數(shù)的情形、價(jià)格相關(guān)且不含需求的情形、價(jià)格相關(guān)且含有恒定需求的情形以及需求與價(jià)格線性相關(guān)的情形，針對(duì)每種情形分別建立相應(yīng)的模型，并提出相應(yīng)的在線算法，給出算法的競(jìng)爭(zhēng)比  在線算法性能評(píng)價(jià)的指標(biāo)。 本文首先研究了帶成本函數(shù)的價(jià)格在線的存貨問(wèn)題，根據(jù)不同的信息情況（如連續(xù)、離散、價(jià)格上下界、波動(dòng)比等）考慮了五種模型，并提出了一個(gè)在線算法，利用競(jìng)爭(zhēng)分析的方法分別求出此在線算法在每個(gè)模型下的競(jìng)爭(zhēng)比，并證明了此在線算法最優(yōu)。 其次研究了價(jià)格相關(guān)且不含需求的價(jià)格在線的存貨問(wèn)題，根據(jù)不同的價(jià)格相關(guān)性考慮了兩種模型  指數(shù)模型和對(duì)數(shù)模型。針對(duì)指數(shù)模型，本文通過(guò)求解線性規(guī)劃提出了在線算法SLP1，并給出了其競(jìng)爭(zhēng)比。針對(duì)對(duì)數(shù)模型，我們采用同樣的方法提出了在線算法SLP2并給出了其競(jìng)爭(zhēng)比。此外，我們證明了算法SLP1關(guān)于指數(shù)模型是最優(yōu)的，而算法SLP2關(guān)于對(duì)數(shù)模型在一定條件下是最優(yōu)的，即局部最優(yōu)。 最后研究了價(jià)格相關(guān)且含有需求的價(jià)格在線的庫(kù)存問(wèn)題，每天的價(jià)格與之前的價(jià)格相關(guān)，考慮了恒定需求和與價(jià)格線性相關(guān)的需求的兩種情形。每種情形根據(jù)不同的價(jià)格相關(guān)性分別考慮了兩種模型  指數(shù)模型和對(duì)數(shù)模型。針對(duì)每個(gè)模型，我們利用線性規(guī)劃分別提出了相應(yīng)的算法并給出了相應(yīng)的競(jìng)爭(zhēng)比。此外，我們分別將這兩種模型推廣到兩種需求的一般情形。最后給出了一些數(shù)值實(shí)例，并通過(guò)對(duì)比算法競(jìng)爭(zhēng)比和輸入價(jià)格序列后算法成本與離線最優(yōu)成本的比值評(píng)估了算法的性能。 論文最后總結(jié)了全文并提出了三個(gè)未來(lái)研究方向：同時(shí)含有各項(xiàng)成本及需求因素的價(jià)格在線的庫(kù)存問(wèn)題，多參數(shù)在線的庫(kù)存問(wèn)題和具有信息更新的在線庫(kù)存問(wèn)題。
【關(guān)鍵詞】：價(jià)格在線 庫(kù)存問(wèn)題 成本函數(shù) 相關(guān)價(jià)格 競(jìng)爭(zhēng)比
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F274
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 引言9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 在線算法和競(jìng)爭(zhēng)比11-13
• 第2章 帶成本函數(shù)的價(jià)格在線的存貨問(wèn)題13-27
• 2.1 問(wèn)題描述與模型假設(shè)13-14
• 2.2 連續(xù)情形下已知M和m模型的競(jìng)爭(zhēng)分析14-15
• 2.3 離散情形下已知M,m和n模型的競(jìng)爭(zhēng)分析15-20
• 2.4 離散情形下已知M,m模型的競(jìng)爭(zhēng)分析20
• 2.5 離散情形下已知φ和n模型的競(jìng)爭(zhēng)分析20-24
• 2.6 離散情形下已知φ模型的競(jìng)爭(zhēng)分析24-26
• 2.7 CTB算法最優(yōu)26
• 2.8 本章小結(jié)26-27
• 第3章 具有相關(guān)價(jià)格的價(jià)格在線存貨問(wèn)題27-35
• 3.1 問(wèn)題描述與模型假設(shè)27
• 3.2 指數(shù)模型27-30
• 3.3 對(duì)數(shù)模型30-33
• 3.4 數(shù)值實(shí)例33-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 第4章 需求恒定的價(jià)格在線的庫(kù)存問(wèn)題35-45
• 4.1 問(wèn)題描述與模型假設(shè)35
• 4.2 指數(shù)模型35-37
• 4.3 對(duì)數(shù)模型37-39
• 4.4 一般情形推廣39-41
• 4.4.1 指數(shù)模型推廣40
• 4.4.2 對(duì)數(shù)模型推廣40-41
• 4.5 數(shù)值實(shí)例41-44
• 4.6 本章小結(jié)44-45
• 第5章 需求與價(jià)格線性相關(guān)的價(jià)格在線的庫(kù)存問(wèn)題45-57
• 5.1 問(wèn)題描述與模型假設(shè)45
• 5.2 指數(shù)模型45-47
• 5.3 對(duì)數(shù)模型47-50
• 5.4 一般情形推廣50-52
• 5.4.1 指數(shù)模型推廣51
• 5.4.2 對(duì)數(shù)模型推廣51-52
• 5.5 數(shù)值實(shí)例52-56
• 5.6 本章小結(jié)56-57
• 第6章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 全文總結(jié)57
• 6.2 研究展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-62
• 附錄62-63
• 致謝63

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 張永;張衛(wèi)國(guó);徐維軍;;基于風(fēng)險(xiǎn)厭惡型的在線外匯交易競(jìng)爭(zhēng)策略研究[J];管理學(xué)報(bào);2010年07期

2 張瑞英;張遠(yuǎn)平;;時(shí)間序列搜索問(wèn)題的在線決策算法[J];湖南師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào);2011年03期

3 歐劍;閔杰;;需求隨機(jī)依賴庫(kù)存環(huán)境下的訂貨仿真優(yōu)化模型[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2014年09期

4 邱若臻;黃小原;苑紅濤;;需求分布不確定條件下的多周期庫(kù)存魯棒優(yōu)化模型[J];控制與決策;2014年09期

  本文關(guān)鍵詞：供應(yīng)鏈中在線庫(kù)存問(wèn)題的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：442559