分销系统中多供应商多零售商的分层优化与双混合协同补货策略
发布时间：2021-06-13 12:32
分销系统是指商品通过一定渠道系统销售给购买者，分销是商品由生产地点向销售地点移动的过程；商品必须通过一定的分销方式才能到达购买者手中，分销系统的有效管理一直是学者研究的热点和最有挑战性的问题之一。因为商品的流通是通过分销系统的运转实现的，所以企业分销系统效率的高低直接影响着整个企业物流成本和服务水平。分销系统中多供应商多零售商模型由多个不同的供应商和多个不同的零售商组成，对多供应商多零售商分销系统进行选择优化是一个N-P难题。本文采用分层优化的方法：第一层为从供应商角度考虑的多零售商协同补货模型，分别研究了基于IB（Installation-based）和EB（Echelon-based）以及基于EB和TB（Time-based）的双混合协同补货策略，此外还研究了库存成本上涨情况下的双混合协同补货策略；第二层从零售商角度研究了多供应商带有库存成本上涨的库存模型。首先，对于多零售商协同补货模型，传统补货策略有三种：IB、EB和TB，它们极端情况不同程度的存在，造成了单位产品物流成本增加的重要因素。为此，我们从减少极端情况发生的角度建立了：（1）基于IB和EB的双混合策略RH1（Re-hy...
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：132 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
EOQ模型近20年每年出版的文献数与引文数Fig1.9AnnualpublishedandquotedliteraturesnumberofEOQmodelinthelast20years
很多学者将研究的重点放在多货物报童模型上，而关于多周期的报童模型研究的很少，Keisuke Matsuyama（2006）给出了多周期报童模型的迭代方法，它设定了存储数量与剩余数的比率以及卖出货物与缺货的比率来解决需求不确定性问题。这种处理方法对于需求为均匀分布的报童模型是适用的，但对于需求为非均匀分布的报童模型值得讨论。 李兰兰等（2010）利用 Keisuke Matsuyama（2006）处理多周期报童模型的方法，将煤炭物资的需求视为均匀分布，将多周期报童模型应用到煤炭的库存管理中。很多文献研究了预算约束的报童模型，但利用报童融资来解决资金不足的文献还较少，Maqbool Dada 等（2008）利用了报童向银行融资来解决预算资金不足的问题。 程辰子（2011）分别给出了报童向供应商融资和向资本市场的单周期报童融资模型，但没有给出具体的求解计算方法。我们通过 ISI Web of Knowledge 检索平台主题检索“newsboy problem”or“newsvendor problem”得到的时空分布如图 1.11-1.12：每年出版的文献数 每年的引文数
短的多目标规划模型，从另一个角度开拓了分销系统网络模型的构建思想。高峻峻等人（2007）针对由一个制造商和一个经销商组成的分销系统，在具有价格弹性和服务敏感性的随机需求模式下，给出了分销系统主从对策模型，并用数值方法进行求解。张川&潘德惠（2008）研究了分销系统中变质率呈 Weibull 分布的易腐货品的最优补货策，并借助于 MATLAB 得到了求解最优补货策略的方法。侯琳琳&邱莞华（2009）讨论随机需求下的混合渠道分销系统，证明了渠道库存竞争存在唯一的纯策略纳什均衡。刘保政,汪定伟（2010）研究了由在每一补货间隔内需求服从某一概率分布的随机变量的各零售商集体和一个地区分销中心组成的地区分销系统，给出了零售商补到水平优化控制策略和分销中心进货控制策略。通过对上述学者的研究成果的总结发现，学者针对分销系统网络优化建立的模型大多为规划模型。没有文献研究无缝隙分销系统中改变补货策略来提高系统效率。我们通过 ISI Web of Knowledge 检索平台主题检索“inventory distributionsystem”得到的时空分布如图 1.13-1.14。每年出版的文献数 每年的引文数
【参考文献】：
期刊论文
[1]通货膨胀下非常数变质率的易变质商品的EOQ模型[J]. 文晓巍. 系统工程. 2011(07)
[2]Weibull变质率和短缺量拖后的易变质物品EOQ模型[J]. 王道平,于俊娣,李向阳. 数学的实践与认识. 2011(07)
[3]基于报童模型的供应链企业内外部融资研究[J]. 程辰子. 金融发展研究. 2011(02)
[4]多周期报童模型在煤炭物资库存管理中的应用[J]. 李兰兰,诸克军,郭海湘. 运筹与管理. 2010(05)
[5]允许延期支付和变质服从Weibull分布的EOQ模型[J]. 朱宁波,谢芳,杨爱峰. 合肥工业大学学报(自然科学版). 2010(07)
[6]连锁营销的分销系统双层补货优化控制模型[J]. 刘保政,汪定伟. 东北大学学报(自然科学版). 2010(05)
[7]通货膨胀环境下需求依赖库存的经济订货批量模型[J]. 闵杰,欧剑,周永务. 计算机集成制造系统. 2010(02)
[8]部分短缺量拖后下基于顾客敏感度的补货策略适用范围研究[J]. 张旭梅,邱晗光. 中国管理科学. 2009(04)
[9]多级价格折扣下基于损耗控制的生鲜农产品EOQ模型[J]. 陈军,但斌,张旭梅. 系统工程理论与实践. 2009(07)
[10]三星、百思买协同补货登陆中国[J]. 冉宝松. 中国物流与采购. 2009(12)
本文编号：3227514
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：132 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
EOQ模型近20年每年出版的文献数与引文数Fig1.9AnnualpublishedandquotedliteraturesnumberofEOQmodelinthelast20years
很多学者将研究的重点放在多货物报童模型上，而关于多周期的报童模型研究的很少，Keisuke Matsuyama（2006）给出了多周期报童模型的迭代方法，它设定了存储数量与剩余数的比率以及卖出货物与缺货的比率来解决需求不确定性问题。这种处理方法对于需求为均匀分布的报童模型是适用的，但对于需求为非均匀分布的报童模型值得讨论。 李兰兰等（2010）利用 Keisuke Matsuyama（2006）处理多周期报童模型的方法，将煤炭物资的需求视为均匀分布，将多周期报童模型应用到煤炭的库存管理中。很多文献研究了预算约束的报童模型，但利用报童融资来解决资金不足的文献还较少，Maqbool Dada 等（2008）利用了报童向银行融资来解决预算资金不足的问题。 程辰子（2011）分别给出了报童向供应商融资和向资本市场的单周期报童融资模型，但没有给出具体的求解计算方法。我们通过 ISI Web of Knowledge 检索平台主题检索“newsboy problem”or“newsvendor problem”得到的时空分布如图 1.11-1.12：每年出版的文献数 每年的引文数
短的多目标规划模型，从另一个角度开拓了分销系统网络模型的构建思想。高峻峻等人（2007）针对由一个制造商和一个经销商组成的分销系统，在具有价格弹性和服务敏感性的随机需求模式下，给出了分销系统主从对策模型，并用数值方法进行求解。张川&潘德惠（2008）研究了分销系统中变质率呈 Weibull 分布的易腐货品的最优补货策，并借助于 MATLAB 得到了求解最优补货策略的方法。侯琳琳&邱莞华（2009）讨论随机需求下的混合渠道分销系统，证明了渠道库存竞争存在唯一的纯策略纳什均衡。刘保政,汪定伟（2010）研究了由在每一补货间隔内需求服从某一概率分布的随机变量的各零售商集体和一个地区分销中心组成的地区分销系统，给出了零售商补到水平优化控制策略和分销中心进货控制策略。通过对上述学者的研究成果的总结发现，学者针对分销系统网络优化建立的模型大多为规划模型。没有文献研究无缝隙分销系统中改变补货策略来提高系统效率。我们通过 ISI Web of Knowledge 检索平台主题检索“inventory distributionsystem”得到的时空分布如图 1.13-1.14。每年出版的文献数 每年的引文数
【参考文献】：
期刊论文
[1]通货膨胀下非常数变质率的易变质商品的EOQ模型[J]. 文晓巍. 系统工程. 2011(07)
[2]Weibull变质率和短缺量拖后的易变质物品EOQ模型[J]. 王道平,于俊娣,李向阳. 数学的实践与认识. 2011(07)
[3]基于报童模型的供应链企业内外部融资研究[J]. 程辰子. 金融发展研究. 2011(02)
[4]多周期报童模型在煤炭物资库存管理中的应用[J]. 李兰兰,诸克军,郭海湘. 运筹与管理. 2010(05)
[5]允许延期支付和变质服从Weibull分布的EOQ模型[J]. 朱宁波,谢芳,杨爱峰. 合肥工业大学学报(自然科学版). 2010(07)
[6]连锁营销的分销系统双层补货优化控制模型[J]. 刘保政,汪定伟. 东北大学学报(自然科学版). 2010(05)
[7]通货膨胀环境下需求依赖库存的经济订货批量模型[J]. 闵杰,欧剑,周永务. 计算机集成制造系统. 2010(02)
[8]部分短缺量拖后下基于顾客敏感度的补货策略适用范围研究[J]. 张旭梅,邱晗光. 中国管理科学. 2009(04)
[9]多级价格折扣下基于损耗控制的生鲜农产品EOQ模型[J]. 陈军,但斌,张旭梅. 系统工程理论与实践. 2009(07)
[10]三星、百思买协同补货登陆中国[J]. 冉宝松. 中国物流与采购. 2009(12)
本文编号：3227514
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