基于需求信息更新的多产品双源采购策略研究

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随着科技的不断发展以及市场环境日益复杂化,市场需求的不确定性越来越大,而供需的不确定性常常会给企业带来很大的风险。为了减小供需之间的不匹配进而减小供应链风险,多源采购策略经常被采用。多源采购是指从不同的渠道或市场采购。本文中我们研究了基于需求信息更新的多产品双源采购问题,需求信息更新是指利用已观测到的实际需求来更新对先验需求的预测,最终获得后验需求预测的信息。假设零售商有两次订货机会,分别从两个市场——契约市场(contract market)和现货市场(spot market)订购多种产品,第一次是在契约市场订货,有较长的提前期,且单位订购成本较低;第二次则是在现货市场订货,此时的提前期很短,且单位订购成本较高。本文我们考虑了两种情形:一种情形是,零售商两次订货都生在销售季节开始之前,利用两次订货过程之间收集到的市场观测信号更新对需求的预测,并在权衡预算、需求不确定性等因素下确定每种产品分别从两个市场的订购数量;另一种情形是,第一次订货是在销售季节开始之前,第二次订货是在销售季节中间,此时整个销售季节被划分成两个阶段,在第一个销售阶段结束后,零售商可以依据这一阶段的销售情况更新需求预测,修正下一阶段的订货量,从而获得最大收益,这里我们考虑了存在需求信息删失(demand information censored, DIC)的情形,DIC是指当能够用于销售的库存数量小于市场需求的时候,顾客的需求就无法被完全满足,此时真正的市场需求不能被全部获取,在一些研究中也把这种情况称为需求信息部分观测或者不完整观测。DIC是当前企业经营管理过程中普遍存在的现象,同时也是现代经营环境中的一个重要特征。实践中,商家往往将销售量等同于需求量,而当需求大于供应量时,得到的销售数据并不是实际的需求量,如果在做采购决策时忽略需求的DIC情形,那么前期得到的需求数据是不准确的,如果再用这些数据来更新需求,则可能会形成恶性循环,导致更大的损失。因此在用信息更新进行需求预测时,考虑DIC存在的可能性十分必要。本文基于信息更新下的多产品双源订购,针对两次订货发生在销售季节开始之前还是第二次订货发生在销售季节中间、是否考虑需求信息删失情形两种情况分别建立模型,并进行了分析求解,此外,在求解中还用到了优化算法,并给出了算例分析。
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-20页
    1.1 研究背景与意义第10-12页
    1.2 国内外文献综述第12-16页
        1.2.1 需求信息更新下的库存控制研究第12-14页
        1.2.2 多产品双源订购问题研究第14页
        1.2.3 多产品带约束的报童问题研究第14-15页
        1.2.4 考虑DIC特征与信息更新的库存控制研究第15-16页
    1.3 本文研究的问题与内容第16-20页
        1.3.1 本文研究内容的提出第16-17页
        1.3.2 本文的研究内容与思路第17-18页
        1.3.3 文章结构第18-20页
2 相关理论与方法第20-31页
    2.1 最优化理论与方法第20-23页
        2.1.1 最优化理论(Optimization Theory)第20-21页
        2.1.2 KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件第21-23页
    2.2 贝叶斯信息更新方法概述第23-27页
        2.2.1 贝叶斯定理第23-24页
        2.2.2 市场观测信号处理第24-25页
        2.2.3 贝叶斯市场需求信息更新方法第25页
        2.2.4 指数伽马分布下贝叶斯信息更新理论第25-27页
    2.3 动态规划方法第27-29页
    2.4 二层规划(BI-LEVEL PROGRAMMING)第29-31页
3 需求信息更新下考虑预算约束的多产品双源订购策略第31-47页
    3.1 问题描述第31页
    3.2 基本假设第31-32页
    3.3 符号说明第32页
    3.4 模型构建第32-38页
        3.4.1 无约束下的最优解第33-35页
        3.4.2 预算约束下最优解的性质第35-38页
    3.5 算法过程第38-40页
    3.6 数值算例第40-46页
    3.7 本章小结第46-47页
4 需求信息更新下考虑需求信息删失的多产品双源订购策略第47-67页
    4.1 问题描述第47页
    4.2 模型假设第47-48页
    4.3 参数说明第48-49页
    4.4 模型建立与分析第49-55页
        4.4.1 零售商决策模型第49-52页
        4.4.2 模型分析第52-55页
    4.5 算例与数值仿真第55-66页
        4.5.1 算例仿真步骤第56-57页
        4.5.2 算例结果第57-59页
        4.5.3 参数灵敏度分析第59-66页
    4.6 本章小结第66-67页
5 结论与展望第67-69页
    5.1 研究结论第67-68页
    5.2 研究展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-76页
附录第76页
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