發(fā)布時(shí)間：2018-07-10 10:09

  本文選題：多階段信息更新 + 情景樹��； 參考：《南京理工大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：隨著世界經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的日益加快,網(wǎng)絡(luò)信息化的飛速發(fā)展,商品市場呈現(xiàn)新的特征：客戶需求越來越個(gè)性化,訂貨提前期越來越長,產(chǎn)品周期越來越短,需求變得越來越具有可變性。因此,更多的企業(yè)將以時(shí)間為基礎(chǔ)的競爭戰(zhàn)略定位為主導(dǎo)競爭態(tài)勢的重要戰(zhàn)略,而快速響應(yīng)策略(QR)已經(jīng)逐漸被認(rèn)可為實(shí)現(xiàn)該競爭戰(zhàn)略的有效機(jī)制�？焖夙憫�(yīng)策略的概念主要是指：通過縮短研究開發(fā)、投入生產(chǎn)、銷售運(yùn)營、物流運(yùn)輸?shù)葧r(shí)間來盡量縮短產(chǎn)品的訂貨提前周期。以便于企業(yè)面對客戶多變的需求時(shí),能夠做出盡可能快的響應(yīng),并且根據(jù)市場變化調(diào)整相應(yīng)的庫存決策。在實(shí)際生活中,離銷售季節(jié)越近,我們能夠掌握到的關(guān)于不確定性需求的信息越豐富。借此就能使用先進(jìn)的信息技術(shù)(如POS系統(tǒng)等)來收集、分析信息并更新預(yù)測需求,最終使得需求不確定性引致的缺貨成本或持貨成本問題得以緩解。貝葉斯信息更新技術(shù)就是比較常用的一種手段,該方法將收集到的市場信息融合進(jìn)已有的先驗(yàn)信息中,從而修正先驗(yàn)的需求分布,決策者可以根據(jù)更新后的需求信息制定一個(gè)相對合理的購貨計(jì)劃,將庫存量控制在相對適當(dāng)?shù)乃�平。在選擇縮短運(yùn)輸時(shí)間這種方式來延遲訂貨以獲得市場信號進(jìn)行需求預(yù)測更新的情況下,越快的運(yùn)輸模式相應(yīng)的運(yùn)輸成本將會更貴一些。那么,在運(yùn)輸成本與需求不確定性之間存在一個(gè)權(quán)衡問題。在本文中,我們基于多重運(yùn)輸模式背景下,探討涉及需求信息更新的庫存問題,研究出一個(gè)優(yōu)化的單一訂購策略。從解決最優(yōu)停止問題的角度,運(yùn)用動態(tài)規(guī)劃方法來設(shè)計(jì)最優(yōu)訂購策略。我們以易逝品為研究對象,從零售商的角度考慮如何在恰當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)選擇最優(yōu)的訂貨量。本文分別探討了：在先驗(yàn)需求分布為連續(xù)型的情況下,三種運(yùn)輸模式將訂貨提前期劃分為三階段的動態(tài)訂貨策略；應(yīng)用情景樹理論將預(yù)測需求分布離散為模糊近似值的情況下的三階段動態(tài)訂貨策略；多種運(yùn)輸模式將訂貨提前期劃分為多階段的動態(tài)訂貨策略。在多階段模型中,鑒于離散模擬的有效性,我們利用離散化需求分布進(jìn)行實(shí)證演練。我們?yōu)槊總�(gè)模型設(shè)計(jì)相應(yīng)的動態(tài)規(guī)劃尋優(yōu)算法,并通過數(shù)值仿真和靈敏度分析對相關(guān)結(jié)論進(jìn)行論證。
[Abstract]:With the acceleration of the process of world economic integration and the rapid development of network information, the commodity market presents new features: customer demand is becoming more and more personalized, order lead time is getting longer and longer, and product cycle is becoming shorter and shorter. Requirements are becoming more and more volatile. Therefore, more enterprises will take the time-based competitive strategy as an important strategy to dominate the competitive situation, and the rapid response strategy (QR) has been gradually recognized as an effective mechanism to achieve the competitive strategy. The concept of rapid response strategy is to shorten the lead time of order by shortening the time of research and development, production, sales and transportation. In order to meet the changing needs of customers, enterprises can make as fast a response as possible, and adjust the corresponding inventory decisions according to market changes. In real life, the closer we get to the sales season, the more information we can get about uncertain demand. In this way, advanced information technology (such as POS system) can be used to collect, analyze information and update forecast demand, which can alleviate the problem of shortage cost or holding cost caused by uncertainty of demand. Bayesian information updating technique is one of the most commonly used methods, which integrates the collected market information into the prior information, and then modifies the prior demand distribution. According to the updated demand information, the decision-makers can make a relatively reasonable purchase plan and control the inventory at a relatively appropriate level. The faster the transportation mode is, the more expensive it will be if we choose to shorten the transportation time to delay the order to get the market signal and update the demand forecast. So, there is a tradeoff between transportation cost and demand uncertainty. In this paper, we discuss the inventory problem involving the updating of demand information in the context of multiple transport modes, and develop an optimized single ordering strategy. From the point of view of solving the optimal stop problem, the dynamic programming method is used to design the optimal ordering strategy. We take perishable goods as the research object, consider how to choose the optimal order quantity at the right time from the retailer's point of view. This paper discusses the dynamic ordering strategy in which the order lead time is divided into three stages under the condition that the prior demand distribution is continuous. Scenario tree theory is used to discretize the predicted demand distribution into fuzzy approximation for the three-stage dynamic ordering strategy, and various transportation modes divide the lead time into multi-stage dynamic ordering strategies. In the multi-stage model, due to the effectiveness of discrete simulation, we use discrete demand distribution to conduct empirical exercises. We design corresponding dynamic programming optimization algorithms for each model and demonstrate the relevant conclusions by numerical simulation and sensitivity analysis.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F274

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本文編號：2113045