毕业论文（设计）基于市场需求对进货策略的优化分析

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1、衷子市畅需求对址货策略的优化今斩1.时代背景工厂生产需定期地订购各种原料，商家销售要成批地购进各种商品。无论是原料或商品，都有一个怎样存贮地问题，存得少了无法满足需求，影响利润；存得太多，存贮费用就高。因此说存贮管理是降低成本，提高经济效益的有效途径和方法。2•问题的重述某商店取得了某物在该区域的市场经销权，销售该物的三类产品，附表1给出了该店过去连续800多天的三类产品销售记录。根据附表1数据，解决如下问题：（1）该店三类产品的进货策略是什么？800多天内共进了多少次货？（2）该三类产品在该区域的市

2、场需求如何？（3）分析现有进货策略下，该丿占的缺货情况（包括缺货时间及缺货量）。如果现有进货策略已经充分考虑了该店的产品存贮能力，如何改进进货策略，将缺货损失减半，且进货次数尽可能少？3.问题的基本假设（1）假设订货周期是不变的（2）每次订货数量是不变的（3）市于缺货造成的损失费用是随机的（4）市场每天的销售量是随机的，但是在某一值周围浮动。4.符号说明(1)T周期(2)Q订货数暈(3)0C订货费用⑷HC存货费川⑸P缺货每件损失费川(6)S低丁•某一点进货量(7)L进货所需时间(8)X每天的需求量(9

3、)血•平均值5•问题的分析5.1经典不允许缺货模型订货数量为Q,存货费丿IJ为HC,当货物贮存量为零时订货立即到达。库存量随时间关系变化库存:S/Q5.1.1模型假设1.每犬的需求量为常数X2.每次订货费川为0C,存货费川为HC3.T天订一次货，每次Q件，当存储量为0时，立即补充，补充是瞬时完成的4.为方便起见，将X,Q视为连续量。5.1.2模型建立1.Q二XT「q⑸2.一个周期的储存费川HC=Hc・A-He・A3.每天平均费用c(T)=5.2允许缺货模型每次订货，设货物在t天后到达，交货吋I'可t是

4、随机的;EB4-2不隸货时的竈存与时阿关系3E孫卜3箏货时的■存与时剧关糸區5.2.1模型假设1•订货费0Cfq(t)dt2.储存费HC二丿0「

5、q(t)

6、3•缺货费P=AJTdt5・2.2模型建立1.每天的平均费用c(T,Q)=6.模型的创建与求解6.1问题一的分析与模型建立总费川=订货费+库存费+缺货费，即c(t)=0C(t)+HC(t)+P(t)6.1.IB的进货策略可能性通过对B的折线图观察，发现B经常出现一连好儿天销售量为0的情况，如:连续若干天销售量为o的可能性很小，所以我们推测是rh于缺

7、货所导致。遂提出以下猜想：B类商品只以周期T进货，进货周期为一个定值，与库存量无关。猜想的验证：Nj=T・n根据假设5为周期个数取自然数，To'为实际周期)我们通过试探T的值来找到真实的进货周期耳。(1)将825天分割，若连续若干天销售量为0,则可以假设是缺货所导致，此时将天数分割，得到若干％。在此处遇到销售量连续2天以上为0的情况作为天数分段条件，分段并统计每段天数叫。得到以下图形(已去除起始的数据和最后的数据)：180由n=[Ni/16],得到如下表格间隔段N1N2N3N4N5N6N7N8N9N1

8、0Nil间隔天数1281144715646916316464517Ni/T87.132.949.752.885.693.9412.882.811.06n四舍五入873103641331（2）根据，用最小二乘法做线性冋归方程令截距等T-0Z后得到以下直线：200其中To二15.808T近似等于％,可以说假设是成立的。在实际上To其实是最大进货周期，实际进货周期T=To/k(k={l,2A&16})。根据实际來看,进货周期越短，进货量越少，越易出现库存量为0的情况；反Z则越少出现库存量为0的情况，丿牟存量

9、为0则销售量为0。根据折线图可以看血销售量出现0的概率不是特别大，所以取k=l时的情况。6.1.2A的进货策略可能性同理对A,A以人约34天为一个述货周期，共述了约25次货，6.1.2.1建模分析A出现销售量为0的几率很大，但实质上也是以某个周期T进货的，只不过进货周期比较小，每次进货数量少，对外显示销售量为0的情况多。考虑到7以及7的倍数出现的次数多,取T=7。在此处遇到销售量为0的情况作为天数分段条件，并去除过小(5天以下的数据)丢区j1i」111II11.1.1k11Niirniiiiniini

10、iiHiiiiiiiiiiiiiiiiiiii13579111315171921232527293133353739414345Nt=ar・n+b根据，用最小二乘法做线性冋归方程得到以下直线：6.1.2.2模型求解斜率耳=6.7截距b=1.0进货次数M=N（总天数）/TO计算得M=123.7取124o所以A以大约7天为一个进货周期，共进了124次货。6.1.3C的进货策略可能性同理对C,C以大约34天为一个进货周期，共进了约25次货6丄3・1建模分析C出