基于遗传算法神经网络的手机物料安全库存预测

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时间:2018-07-17

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1、青岛科技大学硕士学位论文基于遗传算法神经网络的手机物料安全库存预测姓名:张其辉申请学位级别:硕士专业:控制理论与控制工程指导教师:李成利20110418 摘要关键词:手机物料安全库存�神经网络遗传算法安全库存预测系统 �������������������������’����������畐������������������������瑃��������������������【曲�����������������甂����������甌����������������������甅������������瑆���������������

2、�甀�������瓵�����������.���������������������������������������.�����������.��� ������������籺������������������������瓼�����������������������������,��� 青岛科技大学研究生学位论文第一章绪论��课题研究背景及意义综上所述,目前手机市场存在着无限商机,但也存在着激烈的竞争,国产品牌手机外有洋品牌打压,内部要面对山寨机不断对市场的蚕食,行业内厂商的竞争已趋于白热化。国产手机要在这激烈的市场竞争中做大做

3、强,立于不败之地,除了取决于其手机产品的差异化,质量高低,服务水平,技术的先进程度外,成本控制也是一个非常重要的因素,而成本控制很关键的一环是库存成本的控制,因此保持合理的原材料库存,提高安全库存预测水平,对降低成本、提高企业的竞争力尤为重要。 基于遗传算法神经网络的手机物料安全库存预测��安全库存预测研究的发展及现状经济订购批量法是目前应用最多的库存控制方法,该方法以库存成本作为控�年代以后物料需求计划������物料需求同时,使库存维持在一个较低水平,但由于��方法是一种推动式的 青岛科技大学研究生学位论文�年代起源于日本的�����年

4、代出现的供应链管理的概念,库存控制也同样有了相应的特点——供应供应商共享用户企业的数据库信息,从而得知用户当前库存和实际耗用数据,根据这些信息,供应商在用户允许下设立库存,参照实际的消耗模型与消耗趋势确节省了大量人力物力。供应商和客户双方进行合作,极大提高了物料需要预测的准确性,减少了商流、物流和信息流的浪费,同时大大降低了库存管理成本。��蚔�是现代企业在生产经营中对库存有效的管理方法,它们都具有订单驱动的优点,供应商和客户共享库存信息,双方都围绕订单运作,对库存管理实现了准时化、同步化运作,它体现了合作双方的互惠性、一致性原则。��和存

5、、补充多少。两种库存管理方式都能有效地降低库存,具体选择何种方式要根 基于遗传算法神经网络的手机物料安全库存预测遗传算法作为一种全局性搜索算法,具有其他算法所不具有的优势,近年来模型应用遗传算法进行优化,并对优化后的模型与传统的算法进行比较研究,证��论文的主要研究内容 青岛科技大学研究生学位论文图��论文思路及主要内容 基于遗传算法神经网络的手机物料安全库存预测��库存作用 青岛科技大学研究生学位论文安全库存水平的提高能够及时满足顾客对产品的需求,减少顾客的等待时间;提高产品在顾客心目中的美誉度;但提高安全库存水平的同时,也同时增加‘\‘

6、\‘\\入●●卜’���� 基于遗传算法神经网络的手机物料安全库存预测造成的企业物料供应不足而产生的各种损失。发出补货发出补货订货到达订货到达时间���分类法数量很小,但影响力大;次要物料的种类数量大,但影响力小。它根据物料在所 青岛科技大学研究生学位论文�%�%。�辔锪辖隙啵�加米式鸾螦类物料相对较少,但也应引起重视,适统计规律。令\\小‘\.\。\.�、����� 基于遗传算法神经网络的手机物料安全库存预测启用安全库存,直到补货到达。此种情况所确定的安全库存要能满足补货到达前的需求,安全库存量确定公式如��所示。前提需求变化情况符合正态

7、分布,提前期固定,安全库存量计算公式表示为:其中,鼹为安全库存量;②需求固定、订货提前期变化的安全库存量确定‘\。、\\�‘\.��、、●���������������③需求和订货提前期都随机变化的安全库存量确定 。\‘\\瓜..。讣如叭����������所示:�—�安全系数;�为一前置期的标准方差;��T谇爸闷谀谛枨蟮谋曜疾睿籇为前以上三种情况都是根据以往数据来确定安全库存量的,但在实际生产过程中需要考虑成本的最优化,于是,人们用经济学原理中边际分析法去研究安全库存量。在经济学原理中,把边际成本和和边际收益相比较,当二者相等时为临界点,

8、企业能够在经营过程中实现利润最大化或成本最小化,此处利用这条原理确定安全库存量:胛脚�们一鲍从一鲍脚 基于遗传算法神经网络的手机物料安全库存预测①采用均方差对误差进行处理可以得到

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