服務多類需求的易逝庫存管理模型及其應用
發(fā)布時間:2025-01-06 23:07
易逝產品的高效庫存管理對于實現商業(yè)成功和環(huán)境可持續(xù)發(fā)展起到了關鍵作用。相關文獻測算出在零售業(yè)中,諸如水果、蔬菜、肉類、魚類、乳制品和烤焙食品等易逝產品的收益占總收益的份額高達40%,它們亦是店內流量和顧客忠誠度的重要驅動因素。但是同時全世界每年有近三分之一約9900億美元的易逝產品由于過期而被浪費.以零售業(yè)為例,在美國,有近1 1%的乳制品和4%的肉制品由于過期而被浪費。在美國和瑞士,約8-9%的水果蔬菜被浪費,而瑞典、挪威和澳大利亞的研究表明有約4-5%的水果和蔬菜被浪費。在2006年,美國有約10.9%的單采血小板和22.2%全血處理血小板由于過期而被浪費。以上的數據均表明易逝產品過期造成的浪費和損失是十分驚人的。因此,易逝產品的庫存管理是一個重要的研究問題。本文將研究兩類具有不同特點的易逝產品的庫存管理問題。第一個為血小板類易逝產品的庫存控制問題。由于其供應端存在著巨大的不確定性(以及采集決策),本文將研究在一個中心血庫中,全血采集和血小板生產的聯合決策問題。本研究刻畫了最優(yōu)全血采集、血小板生產、庫存發(fā)布、分配和清理決策的結構。特別的,本研究發(fā)現每周期最優(yōu)的血小板生產量關于庫存水平...
【文章頁數】:154 頁
【學位級別】:博士
【文章目錄】:
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究的背景
1.2 研究的問題
1.2.1 全血采集、血小板生產和庫存管理的聯合決策問題研究
1.2.2 服務新鮮度異質需求的易逝產品庫存管理研究
1.3 研究意義
1.4 國內外研究現狀
1.4.1 血小板庫存管理研究現狀
1.4.2 顧客對易逝產品的選擇模型的研究現狀
1.5 研究內容與方法
1.5.1 全血采集、血小板生產和庫存管理的聯合決策研究
1.5.2 服務新鮮度異質需求的易逝產品庫存管理研究
1.6 論文結構安排
2 文獻綜述
2.1 易逝庫存控制相關研究
2.1.1 基于FIFO發(fā)布策略的易逝庫存控制問題相關研究
2.1.2 基于LIFO發(fā)布策略的易逝庫存控制問題相關研究
2.1.3 新鮮度異質需求的相關研究
2.2 血小板庫存管理相關研究
3 多模理論簡介
3.1 多模的定義與性質
3.2 第3章的證明
4 全血采集、血小板生產和庫存管理的聯合決策研究
4.1 問題的描述
4.2 模型的建立
4.3 模型的分析
4.3.1 最優(yōu)庫存發(fā)布和分配策略
4.3.2 最優(yōu)庫存清理、血小板生產和全血采集策略
4.4 前瞻式啟發(fā)式策略
4.5 數值實驗
4.5.1 實驗設置
4.5.2 聯合決策的優(yōu)勢
4.5.3 啟發(fā)式算法的效果
4.6 第4章的證明
4.6.1 技術準備
4.6.2 命題4.1和定理4.1的證明
4.6.3 引理4.1和引理4.2的證明
4.6.4 定理4.2的證明
4.6.5 定理4.3的證明
5 服務新鮮度異質需求的易逝產品庫存管理研究
5.1 模型的建立
5.2 最優(yōu)策略的結構分析
5.2.1 最優(yōu)策略的結構
5.3 和實際應用的聯系
5.4 啟發(fā)式策略
5.5 數值實驗
5.5.1 自適應逼近方法的總體性能及其與線性逼近方法的對比
5.5.2 關于系統(tǒng)參數的魯棒性分析
5.5.3 區(qū)分新鮮度異質需求的價值
5.6 第5章的證明
5.6.1 命題5.1、定理5.1和定理5.2的證明
5.6.2 引理5.1和引理5.2的證明
6 總體結論與展望
6.1 研究結論與貢獻
6.1.1 全血采集、血小板生產和庫存管理的聯合決策研究的結論與貢獻
6.1.2 服務新鮮度異質需求的易逝產品庫存管理研究的結論與貢獻
6.1.3 兩個研究最優(yōu)分析的對比
6.2 研究局限與展望
參考文獻
附錄A 第4章的數值實驗中的參數估計
A.1 需求分布估計
A.2 采集函數的估計
附錄B 兩級易逝庫存系統(tǒng)的庫存控制模型
B.1 引言
B.1.1 研究背景與研究問題
B.1.2 多級易逝庫存系統(tǒng)的研究現狀
B.2 兩級易逝庫存系統(tǒng)模型的建立
B.3 最優(yōu)策略的結構分析
B.3.1 最優(yōu)需求滿足策略
B.3.2 最優(yōu)成品庫存清理,生產和原料補貨策略
B.4 總結
附錄C 本文的符號清單
附錄D 正文中省略的表格
作者簡歷
本文編號:4024123
【文章頁數】:154 頁
【學位級別】:博士
【文章目錄】:
致謝
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究的背景
1.2 研究的問題
1.2.1 全血采集、血小板生產和庫存管理的聯合決策問題研究
1.2.2 服務新鮮度異質需求的易逝產品庫存管理研究
1.3 研究意義
1.4 國內外研究現狀
1.4.1 血小板庫存管理研究現狀
1.4.2 顧客對易逝產品的選擇模型的研究現狀
1.5 研究內容與方法
1.5.1 全血采集、血小板生產和庫存管理的聯合決策研究
1.5.2 服務新鮮度異質需求的易逝產品庫存管理研究
1.6 論文結構安排
2 文獻綜述
2.1 易逝庫存控制相關研究
2.1.1 基于FIFO發(fā)布策略的易逝庫存控制問題相關研究
2.1.2 基于LIFO發(fā)布策略的易逝庫存控制問題相關研究
2.1.3 新鮮度異質需求的相關研究
2.2 血小板庫存管理相關研究
3 多模理論簡介
3.1 多模的定義與性質
3.2 第3章的證明
4 全血采集、血小板生產和庫存管理的聯合決策研究
4.1 問題的描述
4.2 模型的建立
4.3 模型的分析
4.3.1 最優(yōu)庫存發(fā)布和分配策略
4.3.2 最優(yōu)庫存清理、血小板生產和全血采集策略
4.4 前瞻式啟發(fā)式策略
4.5 數值實驗
4.5.1 實驗設置
4.5.2 聯合決策的優(yōu)勢
4.5.3 啟發(fā)式算法的效果
4.6 第4章的證明
4.6.1 技術準備
4.6.2 命題4.1和定理4.1的證明
4.6.3 引理4.1和引理4.2的證明
4.6.4 定理4.2的證明
4.6.5 定理4.3的證明
5 服務新鮮度異質需求的易逝產品庫存管理研究
5.1 模型的建立
5.2 最優(yōu)策略的結構分析
5.2.1 最優(yōu)策略的結構
5.3 和實際應用的聯系
5.4 啟發(fā)式策略
5.5 數值實驗
5.5.1 自適應逼近方法的總體性能及其與線性逼近方法的對比
5.5.2 關于系統(tǒng)參數的魯棒性分析
5.5.3 區(qū)分新鮮度異質需求的價值
5.6 第5章的證明
5.6.1 命題5.1、定理5.1和定理5.2的證明
5.6.2 引理5.1和引理5.2的證明
6 總體結論與展望
6.1 研究結論與貢獻
6.1.1 全血采集、血小板生產和庫存管理的聯合決策研究的結論與貢獻
6.1.2 服務新鮮度異質需求的易逝產品庫存管理研究的結論與貢獻
6.1.3 兩個研究最優(yōu)分析的對比
6.2 研究局限與展望
參考文獻
附錄A 第4章的數值實驗中的參數估計
A.1 需求分布估計
A.2 采集函數的估計
附錄B 兩級易逝庫存系統(tǒng)的庫存控制模型
B.1 引言
B.1.1 研究背景與研究問題
B.1.2 多級易逝庫存系統(tǒng)的研究現狀
B.2 兩級易逝庫存系統(tǒng)模型的建立
B.3 最優(yōu)策略的結構分析
B.3.1 最優(yōu)需求滿足策略
B.3.2 最優(yōu)成品庫存清理,生產和原料補貨策略
B.4 總結
附錄C 本文的符號清單
附錄D 正文中省略的表格
作者簡歷
本文編號:4024123
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