库存路径问题的 3 种策略.pdf

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1、第26卷第12期公路交通科技Vol126No1122009年12月JournalofHighwayandTransportationResearchandDevelopmentDec12009文章编号:1002O0268(2009)12O0137O05库存路径问题的3种策略刘立辉,叶春明(上海理工大学管理学院,上海200093)摘要:在供应商管理客户库存的模式下,从新的角度全面规划长期的库存路径问题,通盘考虑库存与路径的动态整合。以具有随机需求的客户为重点,循序渐进地研究解决库存路径问题的3种策略:固定区域和固定路线、固定区域和变化路线以及变化区域和变化路

2、线。使用报童库存模型、扫描算法、周期随机库存决策以及节约算法等方法对这3种策略下的库存路径问题进行分别求解,找到每种策略下客户的最佳配送数量和总的最短配送距离。从而,把一个长期的、动态的库存路径问题由短期向长期、由静态向动态进行逐渐过渡,实现更贴近于物流配送实践的数学描述与求解研究,为随机库存路径问题的研究提供一个新的思路。关键词:运输经济;整合优化;建模;库存路径问题;随机需求中图分类号:F25314文献标识码:AThreePoliciesofInventoryRoutingProblemLIULihui,YEChunming(SchoolofManag

3、ement,UniversityofShanghaiforScienceandTechnology,Shanghai200093,China)Abstract:Underthevendormanagedinventory(VMI)mode,alongOterminventoryroutingproblem(IRP)wasprogrammedtointegratetheinventoryandtheroutingdynamicallyinanewway1Focusedonthecustomerswithstochasticdemands,threeincre

4、mentalpoliciesoftheIRP,includingpolicyoffixedregionsandfixedroutes,policyoffixedregionsandvariedroutes,andpolicyofvariedregionsandvariedroutes,werestudiedinpropersequence1Inthethreepolicies,theIRPsweresolvedbyusingnewsvendorinventorymodel,sweepalgorithm,decisionOmakingofperiodicst

5、ochasticinventoryandsavingalgorithmrespectively,andtheoptimaldeliveryquantityforeachcus-tomerandthetotalshortestdistributiondistanceineachpolicywerefound1ThusIRPistransitedstepbystepfromshortOtermandstaticstatetolongOtermanddynamicstatetorealizeamathematicaldescriptionandsolutionc

6、losingtologisticdistributingpractice,whichoffersanewapproachforthestudyofthestochasticIRP1Keywords:transporteconomics;integratedoptimization;modeling;inventoryroutingproblem;stochasticdemand更好地计划其配送路线和时间,从而能对在同一地理0前言[1]区域内的客户进行有效的配送整合。供应商管理客户库存(thevendormanagedinvento-在VMI模式下,库存路径

7、问题(theinventoryry,VMI)策略是指由供应商来决定客户补充货物的routingproblem,IRP)是物流整合决策中最突出的问[2]时间和数量,而不是由客户自己决定。VMI策略有效题之一,它的解决是一个长期的动态控制过程。但地协调了物流配送系统中库存与运输的背反关系,它是,迄今为止,多数学者们都是在短期规划的层面上[3][4]最明显的优势在于,通过决定何时送货,供应商能够来解决这一问题的。如Gaur和Fisher提出了一个收稿日期:2009O02O16基金项目:上海市研究生创新基金资助项目(JWCXSL0801);上海市重点学科建设资助项

8、目(S30504)作者简介:刘立辉(1969-),男,吉林蛟河人,

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