报童模型的研究进展综述_李雪敏

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1、理论新探报童模型的研究进展综述李雪敏,缪立新,徐青青(清华大学深圳研究生院现代物流研究中心,广东深圳518055)摘要:文章从诸如约束条件、目标函数等不同的研究侧面,对近几年来对报童问题有关文献进行了详细的分析及总结,挖掘出了文献中的新的研究视角及解决方法,并在此基础上提出未来的报童模型研究方向。关键词:报童模型;库存管理;生产与运作管理中图分类号:F253.4文献标识码:A文章编号:1002-6487(2008)17-0011-04在随机型储存问题中,常见的随机性因素是需求和拖后对于目标函数的扩展,近年来的研究主要集中在:决策时间。报童问题就是典型的单阶段

2、、随机需求模型,主旨是寻者风险偏好、系统动态性及投资回报。文献[6]、[7]、[8]分别从找产品最佳订货量,来最大化期望收益或最小化期望损失。这三个方面进行相应研究,并分析上述三个方面对最优订购报童模型反映了许多现实情况,已被应用于诸多领域,例如量的影响关系。时尚健身行业、制造及零售业的辅助决策;航空和旅馆的管Jammernegg[6]提出一个库存管理者能够控制内部且以顾客理容量和评估预订等。为导向的绩效指标的报童模型,目标函数是低收益和高收益的报童模型自从1956首次被提出,就成为学术界的关注条件期望值的凸组合,得出处理最优订购量的定性特征及由此焦点,有着

3、大量的研究文献及综述。本文主要分析2000年以产生的依赖模型参数的工作指标。建立了依赖于模型参数的最来报童模型的研究进展,从诸如约束条件、目标函数等不同优订购量的定性表达式,得出了在分别考虑产品可得性水平和的研究侧面,对近几年来对报童问题有关文献进行分析总损失概率下,决策者风险偏好与产品利润值之间的函数关系。结,挖掘文献中所提出的新的研究视角及解决方法,以此提Konstantin[7]分析了生产多阶段、连续时间单周期报童等出未来报童模型的研究方向。模型,在计划期内,需求未知,而计划结束时的累计需求量为已知,整个系统处于一个动态的变化过程之中,与传统报童1研究

4、进展模型不同之处在于:决策者在每个时间点,均可以进行决策。赵树基[8]认为传统报童模型的缺陷之一是忽视了投资效1.1对模型参数及决策变量的扩展益,不能有效地解决商场面临的实际问题——将有限的资金2000年以来的报童模型研究,对模型参数及决策变量的分配到多种商品上,为了纠正这种缺陷,利用对管理过程模扩展主要集中在:增加决策变量及模型中常数的确定方法。拟的思路改造了用数学方式建模的思路,通过边际效益来达Pearson[1]提出了使用绩效度量指标和目标收益函数到利润最大化,并建立的新算法。等约束性最优化来对供应水平进行优化的模型和算法。该方法1.3考虑时间的因素以

5、需求分布均值为已知条件,降低了对需求分布的要求。对于考虑时间因素的扩展,则主要集在:将时间因素引Dana[2]考虑了消费者的购买决策,建立对价格和库存入到对需求分布的函数中。文章[9]、[10]、[11]分别从需求函数等水平进行决策使期望效用最大的报童模型。模型中,价格是为均匀分布及正态分布研究了时间因素对报童问题的影响。可以进行合理设置的内生变量。但该模型仍为静态模型,且蔡清波等[11]考虑了需求函数为均匀分布、零售商对市场把价格单纯地作为内生变量也与现实不太符合。需求的预测精度随时间变化,按照经典报童模型的一般假Dekker[3]分析了简单报童模型环境下

6、终止交易数量对设,构造了一个带时间决策的推广的报童模型。时间的变化等平均库存成本的影响,在具有离散性订购数量的复合泊松分体现在:需求函数的方差是时间的一个线性函数。这种考虑布需求下,证明了如何确定平均成本和最优终止交易数量。时间的方式,给以后的研究带来了很大的启示。在此基础上,HShore[4]取消所有的分布假设,假定订购量为任李明琨等[10]分别从能够采购到的货物量为时间函数、采意值,顾客到达率和订购数量的一次三阶矩已知,使用Shore购成功的概率为时间函数、进货价格为时间函数三种情况的分段线性近似理论,得出了更为通用的最优订购量。下,主要通过在模型中加入

7、与时间有关的费用函数,考虑了马长伟等[5]考虑需求预测偏差的情况下,加入对缺货水基于时间的报童模型问题,而文章的还是局限于需求函数为平控制的约束条件,以订货日期和订货数量作为决策变量的均匀分布的情形。报童模型,并进行敏感性分析。宋明华等[12]将需求的分布函数扩展到更为普遍的正态1.2对目标函数的扩展分布,考虑批发价和预测精度两个参数随时间变化,综合缺基金项目:新加坡NOL研究基金会资助项目统计与决策2008年第17期(总第269期)11理论新探货损失及过剩损失,并建立了决策变量为订货点及订货量的黄有亮等[23]研究状态变量递增量较大情况下的离散变正态分布下

8、时变参数的报童问题的数学模型,结论认为考虑量的报童模

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