本文選題：庫存　切入點：信用支付　出處：《經(jīng)濟經(jīng)緯》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：筆者按照3種決策準則對含有信用支付的模糊隨機庫存問題進行了分析,并設計了基于模糊隨機模擬、神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法的混合智能算法,通過3個算例進行說明和驗證。結(jié)果表明:(1)3種決策準則下構(gòu)建的庫存管理模型能夠為決策者提供科學可行的庫存管理方法;(2)混合智能算法能夠有效求解含有不確定函數(shù)的數(shù)學規(guī)劃;(3)信用期限的增加會帶來補貨周期的增加和供應鏈總成本的降低。
[Abstract]:According to three kinds of decision criteria, the fuzzy stochastic inventory problem with credit payment is analyzed, and a hybrid intelligent algorithm based on fuzzy stochastic simulation, neural network and genetic algorithm is designed. The results show that the inventory management model constructed under three kinds of decision criteria can provide a scientific and feasible inventory management method for decision makers. The hybrid intelligent algorithm can effectively solve the problem with uncertainty. The increase of credit term will lead to the increase of replenishment cycle and the reduction of supply chain total cost.
【作者單位】： 河南財經(jīng)政法大學工商管理學院;
【基金】：河南省軟科學研究項目(162400410181)
【分類號】：F274;F830.4

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本文編號：1579184