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内容大纲
本书考察一类定期盘点的（s，S）策略下的库存系统和Tailored Base-Surge策略下的双源库存系统，使用Maclaurin级数与Pade逼近，以及无穷维的线性方程组，提出有效的数值算法用以精确计算和表达上述库存系统的库存水平和库存成本。在此基础上，结合基于梯度的方法和启发式方法优化上述系统的库存管理策略。 -
作者介绍
朱晨波，浙江工业大学副教授、博士生导师、管理学院信息管理与信息系统系主任。中国管理现代化研究会风险管理专业委员会理事，中国运筹学会金融工程与金融风险管理分会理事。主要从事物流与供应链管理、数字经济运营管理、收益管理、库存管理、优化算法等领域的研究。研究成果在《系统工程理论与实践》以及INFORMS Journal on Computing、IEEE Transactions on Automatic Control、Omega、Annals of Operations Research、IISE Transactions等国内外知名期刊上发表。先后主持2项国家自然科学基金项目与2项浙江省自然科学基金项目。 -
目录
第1章 绪论
1.1 认识库存
1.2 库存系统分类
1.3 定期盘点库存系统的研究挑战
1.4 文献回顾
1.5 本书的内容安排
第2章 需求时序独立的（s，S）库存系统的数值算法
2.1 基本系统
2.2 库存水平的各阶矩
2.3 MacLaurin级数
2.4 服从指数分布的需求例子
2.5 数值算例
2.6 本章小结
第3章 需求时序相关的（s，S）库存系统的数值算法
3.1 库存水平的各阶矩
3.2 库存成本指标
3.3 库存水平各阶矩求解
3.4 数值算例
3.5 需求的相关性分析
3.6 Copula和马尔可夫过程
3.7 本章小结
第4章 基于梯度的（s，S）库存系统的数值优化
4.1 基于梯度的优化方法
4.2 基于最速下降法的数值优化
4.3 基于CBFGS算法的数值优化
4.4 本章小结
第5章 基于多精度模型和粒子群算法的（s，S）库存系统优化
5.1 粒子群优化算法
5.2 基于次序变换和优化抽样的多精度优化方法
5.3 最优计算量分配方法
5.4 权衡搜索与估计的最优计算量分配方法
5.5 （s，S）库存系统的多精度模型
5.6 基于粒子群算法的需求时序相关的（s，S）库存策略优化
5.7 本章小结
第6章 Tailored Base-Surge策略下双源库存系统的数值优化
6.1 库存水平的各阶矩
6.2 库存成本指标
6.3 牛鞭效应分析
6.4 基于麦克劳林级数的数值算法及数值算例
6.5 基于无穷维线性方程组的数值算法及数值算例
6.6 基于CBFGS算法的数值优化
6.7 本章小结
第7章 具有折扣可变成本和有限订购的定期盘点库存系统
7.1 问题的背景
7.2 模型的建立
7.3 最优策略分析
7.4 数值试验
7.5 本章小结
第8章 库存与路径的联合优化
8.1 问题的背景和描述
8.2 模型的建立与求解
8.3 算例分析
8.4 本章小结
第9章 结论与展望
9.1 本书结论
9.2 展望
参考文献
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