需求依赖库存论文：需求依赖即时库存水平的多物品模型研究

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1、需求依赖库存论文：需求依赖即时库存水平的多物品模型研究【中文摘要】库存在国民经济中起着重要作用,如何确定合理的库存策略对国民经济的生产与再生产有着重要意义.本文的主要内容是研究需求依赖库存水平的多物品库存系统的最优订购和存储策略,使库存系统的成本最低.首先,简略介绍库存理论方面的基本知识,概述了需求依赖库存量、信用支付策略和多物品库存模型的研究现状.其次,研究一类库存水平影响需求的多物品库存问题,其中物品会变质且总库存容量有限.以优化库存系统的平均成本为目标,建立相应的多物品库存优化模型.讨论了解的存在性和唯一性,并给出

2、求解最优策略的线搜索算法,给出数值例子验证模型和算法的有效性.该模型是对需求依赖库存水平的单物品库存模型的直接推广再次,在允许延期支付条件下,以极小化库存系统的平均成本为目标,建立库存水平影响需求的多物品库存模型,讨论了解的存在性和唯一性,并给出求解最优策略的算法.该模型推广了需求依赖库存量且允许延期支付的单物品库存模型.最后,研究了在生产者提供给销售者信用支付、销售者提供给顾客信用支付情况下的最优库存策略,建立了需求依赖库存水平的易变质多物品的库存模型,证明了最优策略的存在性与唯一性并给出了相应的算法.该模型推广了需求

3、依赖库存量且采用二层信用策略的单物品库存模型.【英文摘要】Inventoryplaysanimportantroleinthenationaleconomy,howtodeterminethereasonableinventorypolicyisofgreatsignificanceinproductionandreproductionofthenationaleconomy.Inordertominimizethecostofinventorysystem,thisthesismainlystudiestheoptim

4、alpolicyoforderandstorageininventorymodelwithstockdependentdemandrateformultiitems.Thecontentofthisthesisincludesthefollowingaspects.Firstly,thebasicknowledgeofinventorytheoryisintroduced.Then,therecentresearchsituationofstockdependentdemandrate、tradecreditpolicy

5、andmultiitemsisbrieflyreviewed.Secondly,theinventoryproblemformultiitemswithstock-dependentdemandrateisdiscussed,theitemsareperishableitems.Undertheconstraintofcapacity,theinventorymodelwiththegoalofoptimizingtheaveragecostofinventorysystemisestablished.Theexiste

6、nceanduniquenessofoptimalstrategyareproved,andthenalinesearchalgorithmispresented,somenumericalexamplesaregiventoillustratethevalidityofthemodelandalgorithm.Thisinventorymodelisadirectextensionofsingleiteminventorymodelwithstockdependentdemandrate.Thirdly,theinve

7、ntorymodelformultiitemswithstockdependentdemandrateisdevelopedwhenthevendorprovidestheretailerwithdelayinpayment.Thegoalofthemodelistominimizetheaveragecostoftheinventorysystem.Theexistenceanduniquenessofoptimalstrategyarediscussed,andthenalinesearchalgorithmispr

8、esentedtofindtheoptimallotsize.Thisinventorymodelexpandstheresearchofsingleiteminventorymodelwithstockdependentdemandrateunderdelayinpayment.Finally,theoptimal