报童问题研究进展综述 毕业论文

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1、报童问题研究进展综述摘要:报童问题(NewsvendorProblem)作为典型的单周期存储问题,历年来都有很多的参考文献。本文从02年以前、03-08年、09年以后三个阶段出发,按照约束条件扩展、博弈者心理特征扩展、供应链扩展、市场竞争合作扩展、市场需求类型扩展、其他扩展的分类方法,对报童问题历年来的研究成果进行了综述,挖掘文献中提到的研究视角和解决方法,并提出报童问题进一步的研究方向。关键词:报童问题分类综述研究视角Abstract:Asatipicalsingle-periodstoreprolem,theNewsvendorProblem

2、hasbecomeafocusandtherearealotofliteraturesstudyingtheproblem.Thispapersorttheliteraturesbyyearsbefore02,yearsform02-08andyearsafter08.Andwealsodiscusstheliteraturesformconstraintcondiction,players’psychologicalfeature,supplychain,maketcompetetionandcooperation,thesortofmaket

3、demandandotherperspective,listtheresearchfindings,miningtheresearchmethodsandthenewresearchpespectives.Finally,givethesuggestionsforfutureresearch.0引言报童问题(NewsvendorProblem,NP)主要描述的是单周期存储中的订购决策问题,即报童每天售出的报纸份数N是一个离散随机变量,其概率P(N)已知,报童每天售出一份报纸能赚x元,如有剩余则每剩一份赔y元,请问报童每天应该如何确定订购报纸的数量

4、?作为典型的单周期库存问题,报童问题(受价格影响)是在1955年被首次提出的,之后便一直成为学术界关注的焦点,有着大量的研究文献及综述。Khouja[1]对经典的报童模型及它的11种扩展做了非常全面的综述,总结了1955年至1999年以来相关文献的主要研究成果和贡献。万仲平等[2]回顾了报童问题从98年到08年的研究成果,从决策目标、零售商、市场结构、供应商等方面对其扩展模型做了分类。李雪敏等[3]则对报童模型扩展方向进行了新的分类,对一些比较有影响力的研究文献进行了综述,并分析和阐述了报童问题未来的研究方向。本文主要通过中国知网、google学

5、术对报童问题进行检索,综合分析了研究报童问题相关的文献,按年代由远及近对报童问题的研究成果进行综述。通过对文献的研究内容和研究方法进行总结,综合展示了报童问题的研究进展,最后给出了报童问题未来的研究方向。102年以前研究成果综述02年以前人们对报童问题的研究还主要集中在求解报童问题的最优解上,另外也有学者基于需求函数和生产实践对报童问题进行了拓展,但大多数文献都只是提出了基本的理论和模型,并没有给出深入具体的证明。戎卫东[4]于1987年基于报童问题基本模型,在一些定理的基础上给出了求解报童问题最优解的公式。PeijunGuo[5]等针对具有季节

6、销售周期性的产品订货策略进行了研究,RommertJ.Casimir[6]研究了多产品报童问题并对决定多产品报童问题订货策略的因素做了详尽分析,JosephP.Geuness[7]则通过对无限期订货条件下的报童问题建模给出了最优循环订货策略。此外,刘心报[8]通过研究指出报童问题中的损失期望函数具有分段单调的特性,并通过一些算法证明了该函数的分段单调性。李茂青[9]研究了不同需求类型下的库存问题,分别假定需求是随机离散的、需求是离散的(s,S)型、需求于拖后时间都是随机的,分别分析了三种情形下的库存策略并进行建模分析。GeorgeL[10]研究了

7、需求不确定下的受鲁棒稳定性约束的报童模型,GuillermoGallego等[11]研究了可二次订购的需求分布不确定的扩展报童模型。而高尚[12]分别研究了需求是离散的报童问题和需求是连续的报童问题,在传统报童问题基础上给出了价格折扣对这两种类型报童问题的影响,并对两种模型进行分析给出了求解公式。Barry[13]在有代理商可分批订货的前提下建立了多渠道销售的报童模型。Gerchaket等[14]将一般报童模型拓展到了生产过程带有随机性且产品需求随时间流逝降低的情形。YigalGerchak[15]基于报童问题对资产的投资组合问题进行了研究,而张

8、翼[16]则针对多种报刊、订购资金受限条件下报童问题建立模型并给出拉格朗日算法。此外,中国学者赵树基[17]也将管理中的理论与报童模型相

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