登入帳戶  | 訂單查詢  | 購物車/收銀台( 0 ) | 在線留言板  | 付款方式  | 運費計算  | 聯絡我們  | 幫助中心 |  加入書簽
會員登入 新用戶登記
HOME新書上架暢銷書架好書推介特價區會員書架精選月讀2023年度TOP分類瀏覽雜誌 臺灣用戶
品種:超過100萬種各類書籍/音像和精品,正品正價,放心網購,悭钱省心 服務:香港台灣澳門海外 送貨:速遞郵局服務站

新書上架簡體書 繁體書
暢銷書架簡體書 繁體書
好書推介簡體書 繁體書

三月出版:大陸書 台灣書
二月出版:大陸書 台灣書
一月出版:大陸書 台灣書
12月出版:大陸書 台灣書
11月出版:大陸書 台灣書
十月出版:大陸書 台灣書
九月出版:大陸書 台灣書
八月出版:大陸書 台灣書
七月出版:大陸書 台灣書
六月出版:大陸書 台灣書
五月出版:大陸書 台灣書
四月出版:大陸書 台灣書
三月出版:大陸書 台灣書
二月出版:大陸書 台灣書
一月出版:大陸書 台灣書

『簡體書』供应链理论基础

書城自編碼: 2929795
分類:簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: [美]劳伦斯?施耐德[Lawrence V. Snyder]
國際書號(ISBN): 9787302427568
出版社: 清华大学出版社
出版日期: 2016-10-01
版次: 1 印次: 1
頁數/字數: 273/4590000
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 67.5

我要買

 

** 我創建的書架 **
未登入.


新書推薦:
管好你的钱:人人都要懂的财富传承(一本书带你了解财富传承的7种方式)
《 管好你的钱:人人都要懂的财富传承(一本书带你了解财富传承的7种方式) 》

售價:HK$ 81.6
新质生产力:中国创新发展的着力点与内在逻辑
《 新质生产力:中国创新发展的着力点与内在逻辑 》

售價:HK$ 94.8
“漫画强国科技”系列(全4册)
《 “漫画强国科技”系列(全4册) 》

售價:HK$ 168.0
打破社交媒体棱镜:探寻网络政治极化的根源
《 打破社交媒体棱镜:探寻网络政治极化的根源 》

售價:HK$ 69.6
那一抹嫣红
《 那一抹嫣红 》

售價:HK$ 70.8
十八岁出门远行
《 十八岁出门远行 》

售價:HK$ 54.0
新能源与智能汽车技术丛书——智能车辆感知、轨迹规划与控制
《 新能源与智能汽车技术丛书——智能车辆感知、轨迹规划与控制 》

售價:HK$ 141.6
鼻科学与前颅底手术——基于案例分析
《 鼻科学与前颅底手术——基于案例分析 》

售價:HK$ 357.6

 

建議一齊購買:

+

HK$ 100.1
《 供应链管理(第6版)(工商管理经典译丛) 》
+

HK$ 143.6
《 商业数据分析 》
+

HK$ 52.5
《 过程图绘制常识 》
+

HK$ 103.5
《 供应链量化管理 》
+

HK$ 87.0
《 服务管理——供应链管理与运营管理整合方法 》
編輯推薦:
本书的目的在于整理供应链理论的基础,并介绍经典模型的*发展情况。我们关注的重点是供应链理论的基本模型以及算法它们是构成供应链理论体系的基石。我们相信,了解这些模型对读者进行研究具有一定的指导作用,并能为模型的扩展提供帮助。另外,我们也讨论了一些近期的模型,以展示经典模型的扩展和应用。这些模型提供了研究供应链理论的例子怎样将基础理论组合成更加复杂、有趣、有用的理论。将供应链理论作为一个整体来研究,能让我们对该领域有一个全局的概念,而这是我们仅仅通过研究特定内容的文献很难得到的。为此,我们将尽量突出供应链模型之间的联系,如不同的供应链模型在概念上的相似性、库存与选址模型的结合,以及库存理论和博弈论是如何联系起来得到供应链协调模型的。供应链理论基础前言本书的读者群任何对供应链的数理研究有兴趣的人都适合读这本书无论你来自工业工程、运筹学、数学、管理学、经济学、计算机科学还是金融学学科;无论你是学生(尤其是研究生)、教师、研究人员还是供应链理论的从业人员;无论你是刚接触供应链理论,并希望对该理论有一个浅显而严谨了解的学者,还是对该领域已非常熟悉,但希望对基础模型进行重温的学者总之,既然你拿着这本
內容簡介:
第1章(导论)给出了供应链管理的概述以及贯穿全书的定义。
?r 第2章(预测和需求建模)讨论了经典预测方法以及现在常用于需求预测的三种方法Bass扩散模型、先行指标法以及选择模型近年来,在预测需求时更多使用这些方法。我们将后面的三种方法称为需求建模,以区别于经典的预测技术,同时强调它们也适用于预测之外的其他问题。
?r 在第3章(确定性库存模型)和第4章(随机性库存模型)中,我们讨论了许多经典的单库存模型。对于大多数模型,我们将讨论如何制定目标函数以及如何选择库存参数使目标函数最优精确地或启发式地采用显性形式或利用算法。同时,我们分别证明了有以及没有固定成本情况下的基本库存策略及s,S策略的最优性。
?r 在第5章(多级库存模型)中,我们讨论了多级库存模型,包括随机服务模型(包含连续系统的ClarkScarf模型及ShangSong近似)和保证服务模型(又称战略性安全库存选址问题)。
?r 第6章(库存优化中不确定性的处理方法)是在经典库存模型的基础上,根据不同类型的不确定性(尤其是供应的不确定性),采取不同的方式减轻不确定性对库存系统的影响,而非简单地持有更多库存。
?r 在第7章(设施选址模型)中,我们讨论了设施选址模型,展示了经典的无容量固定成本的设施选址问题的某些细节,包括整数规划问题的建模和拉格朗日松弛法的求解等。另外,我们还讨论了更能体现当今供应链复杂程度的多级选址模型。
?r 在第8章(不确定性下的设施选址)中,我们考虑如何将不确定性融入设施选址模型中,具体讨论将库存纳入选址决策的模型、随机和鲁棒设施选址模型以及具有中断威胁的设施选址模型。在研究如何对这些问题进行建模的同时,也讨论了模型的求解方法(大多数情况下是拉格朗日松弛法)。
?r 第9章(过程柔性)介绍了生产制造过程的柔性评估模型和优化模型。
?r 在第10章(牛鞭效应)中,我们讨论了称为牛鞭效应的需求波动放大现象。牛鞭效应可能是由供应链管理者非理性或次优的行为所导致的,也可能因为理性的优化行为而发生。我们将采用数学模型证明牛鞭效应是后者导致的。
?r 当供应链参与者试图优化自身的目标时,通常会得到一个对整个供应链最理想的解决方案。在第11章(供应链合同)中,我们将讨论由目标不同的参与者所组成的供应链的内部协调合同。
?r 第12章(拍卖)介绍了供应链中常用于定价的拍卖数学模型。
?r 本书最后有4个附录,其中附录A包含了需要用到多个章节的内容才能解决的习题;附录B提供了有关数学证明写作的简短指南;附录C列举了贯穿全书的有用的公式;附录D则对拉格朗日松弛法进行了简要的概述。
關於作者:
劳伦斯施耐德Lawrence V. Snyder美国西北大学工业工程与管理科学学院博士,里海大学工业与系统工程系副教授,价值链研究中心主任。主要研究方向为供应链设计与运作、能源系统优化模型等。在Transportation Science、Production and Operations Management、OMEGA、Transportation Research Part B: Methodological、IIE Transactions等重要学术期刊发表论文多篇。获得2003年运筹学与管理科学协会INFORMS交通与物流科学领域最佳论文奖,2005年IIE Pritzker博士论文奖等多个国际学术奖项。劳伦斯施耐德Lawrence V. Snyder美国西北大学工业工程与管理科学学院博士,里海大学工业与系统工程系副教授,价值链研究中心主任。主要研究方向为供应链设计与运作、能源系统优化模型等。在Transportation Science、Production and Operations Management、OMEGA、Transportation Research Part B: Methodological、IIE Transactions等重要学术期刊发表论文多篇。获得2003年运筹学与管理科学协会INFORMS交通与物流科学领域最佳论文奖,2005年IIE Pritzker博士论文奖等多个国际学术奖项。
申作军Zuo\|Jun Max Shen美国西北大学工业工程与管理科学学院博士,加州大学伯克利分校工业工程与运筹学系、土木与环境工程系校长教授Chancellor''s professor,清华大学工业工程系特聘教授、系主任。2012年入选中组部第7批千人计划。担任Operations Research、Manufacturing & Service Operations Management、Naval Research Logistics、IIE Transactions、OMEGA、Decision Sciences副主编,Asia\|Pacific Journal of Operational Research领域主编,Production and Operations Management资深主编等。主要研究方向为集成供应链设计与管理、服务系统设计与优化、应用优化等。在国际重要学术期刊发表论文80余篇;主持美国国家科学基金会National Science Foundation,NSF多项项目。曾获2003年美国国家科学基金会杰出青年教授奖CAREER Award、2008年运筹学与管理科学协会INFORMS查克雷夫尔新星奖Chuck ReVelle Rising Star Award等多个奖项。译 者 简 介冉伦管理学博士,北京理工大学管理科学与工程专业教授,博士生导师,北京理工大学系统风险管理研究中心副主任,曾兼任国家自然科学基金委员会管理科学部流动项目主任。美国加州大学伯克利分校工业工程与运筹学系访问学者,2010年度入选教育部新世纪优秀人才支持计划。主要研究方向为管理科学中的数据驱动方法、物流与供应链管理、服务运营管理、医疗与健康运营管理等。主持国家自然科学基金3项、北京市自然科学基金1项,主持政府、企业部门委托项目10余项。
钟华博士,北京理工大学管理与经济学院副教授,硕士生导师。主要研究方向为逆向物流、供应链优化、博弈论、计量统计等。近年来在国际会议及重要学术期刊发表论文20余篇;主持部级等项目9项,参与国家自然科学基金、国家社会科学基金、北京市自然科学基金以及国家发改委研究课题10余项;获得校级教学成果奖2项,校级育人奖1项,部级个人奖励1项。
李金林北京理工大学二级教授、管理科学与工程专业博士生导师,曾任北京理工大学管理与经济学院院长、党委书记,兼任多个国内学术期刊编委。美国加州大学伯克利分校、德国卡尔斯鲁厄大学访问学者。曾获北京市跨世纪百人工程理论人才、国防科技工业511人才工程学术技术带头人、国防科工委优秀教师、北京理工大学优秀博士学位论文指导教师等荣誉称号。近年来主要研究兴趣在收益管理的理论与应用、医疗与健康运营管理、项目风险管理和管理决策方法与技术等。主持国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、教育部博士点基金项目等,以及多项国有大中型企业委托的管理咨询项目。研究成果曾分别获得工业和信息化部及北京市政府等部门的省部级科技进步奖。在国内外学术期刊和国际会议上发表学术论文100余篇,其中多篇论文被SCI和EI检索。编著的教材《管理统计学》获得十二五国家级规划教材和北京市精品教材。
目錄
第1章导论1
1.1供应链管理概述1
1.2供应链管理的决策层次2
1.3供应链管理的应用3
第2章预测和需求建模4
2.1引言4
2.2经典需求预测方法4
2.2.1移动平均法5
2.2.2指数平滑法5
2.2.3线性回归8
2.3需求建模方法8
2.4Bass扩散模型9
2.4.1模型10
2.4.2离散时间模型11
2.4.3参数估计12
2.4.4拓展12
2.5先行指标法13
2.6离散选择模型15
2.6.1离散选择介绍15
2.6.2多元Logit模型16
2.6.3供应链管理实例应用17
习题18
第3章确定性库存模型21
3.1库存模型21
3.1.1为什么要持有库存?21
3.1.2库存模型分类23供应链理论基础目录3.1.3成本24
3.1.4库存水平和库存状态25
3.1.5学习指南25
3.2连续盘点: 经济订货批量模型26
3.2.1问题描述26
3.2.2成本函数26
3.2.3最优解28
3.2.4订货量灵敏度分析29
3.2.5订货提前期30
3.2.6二次幂PowerofTwo,POT策略30
3.2.7含数量折扣的EOQ模型33
3.2.8允许缺货的EOQ模型38
3.3定期盘点: WagnerWhitin模型40
3.3.1问题描述40
3.3.2动态规划算法41
3.3.3扩展43
习题43
第4章随机性库存模型47
4.1序言47
4.2需求过程48
4.3连续盘点: r,Q策略49
4.3.1问题描述49
4.3.2连续分布的近似模型49
4.3.3EOQB近似法54
4.3.4离散分布的精确模型55
4.4无固定成本的定期盘点: 基本库存策略56
4.4.1基本库存策略57
4.4.2单周期情形: 报童模型57
4.4.3有限周期64
4.4.4无限周期66
4.5非零固定成本的定期盘点: s,S策略68
4.5.1s,S策略68
4.5.2单周期68
4.5.3有限周期69
4.5.4无限周期69
4.6策略的最优性71
4.6.1无固定成本: 基本库存策略72
4.6.2非零固定成本: s,S策略76
习题82
第5章多级库存模型89
5.1引言89
5.1.1多级网络拓扑结构89
5.1.2随机服务和保证服务91
5.2随机服务模型91
5.2.1连续系统91
5.2.2连续系统的精确算法93
5.2.3连续系统的启发式方法94
5.2.4其他网络拓扑结构95
5.3保证服务模型96
5.3.1引言96
5.3.2需求97
5.3.3单阶段网络98
5.3.4连续系统99
5.3.5树状系统101
5.3.6求解方法102
习题107
第6章库存优化中不确定性的处理方法109
6.1引言109
6.2风险共担效应109
6.2.1概述109
6.2.2问题描述110
6.2.3分散式系统110
6.2.4集中式系统110
6.2.5比较111
6.2.6风险共担效应度量111
6.2.7思考112
6.3延迟策略112
6.3.1引言112
6.3.2优化模型113
6.3.3与风险共担的关系114
6.4转运115
6.4.1引言115
6.4.2问题描述115
6.4.3期望成本117
6.4.4转运的优点118
6.5供应不确定性简介120
6.6存在中断的库存模型121
6.6.1存在中断的EOQ模型121
6.6.2存在中断的报童问题124
6.7存在供应量不确定性的库存模型127
6.7.1存在供应量不确定性的EOQ模型128
6.7.2存在供应量不确定性的报童模型130
6.8风险分散效应130
6.8.1问题描述130
6.8.2符号说明131
6.8.3最优解131
6.8.4最优成本的均值和方差132
6.8.5供应中断和随机需求133
习题133
第7章设施选址模型139
7.1引言139
7.2无容量限制固定成本选址问题140
7.2.1问题描述140
7.2.2模型141
7.2.3求解方法143
7.2.4拉格朗日松弛法144
7.2.5容量限制固定成本选址问题149
7.3多级多产品模型151
7.3.1引言151
7.3.2问题描述151
7.3.3模型152
7.3.4拉格朗日松弛法153
习题154
第8章不确定性下的设施选址159
8.1引言159
8.2风险共担选址模型159
8.2.1引言159
8.2.2问题描述160
8.2.3符号161
8.2.4目标函数161
8.2.5NLIP模型162
8.2.6拉格朗日松弛算法163
8.2.7列生成算法167
8.3随机和鲁棒选址模型170
8.3.1引言170
8.3.2随机固定成本选址问题170
8.3.3极小极大固定成本选址问题172
8.4中断的设施选址模型173
8.4.1引言173
8.4.2符号175
8.4.3建模176
8.4.4拉格朗日松弛法177
8.4.5权衡曲线178
习题180
第9章过程柔性182
9.1引言182
9.2柔性设计准则183
9.3过程柔性优化模型186
9.3.1模型186
9.3.2拉格朗日松弛法188
习题189
第10章牛鞭效应192
10.1引言192
10.2牛鞭效应的存在性证明194
10.2.1需求信息处理194
10.2.2配给博弈198
10.2.3批量订货200
10.2.4价格投机202
10.3减小牛鞭效应203
10.3.1需求信息处理203
10.3.2配给博弈204
10.3.3批量订货204
10.3.4价格投机205
10.4集中需求信息205
10.4.1集中式系统205
10.4.2分散式系统206
习题207
第11章供应链合同209
11.1引言209
11.2博弈论导论209
11.3符号说明211
11.4初步分析212
11.5批发价合同214
11.6回购合同217
11.7收益共享合同222
11.8数量柔性合同224
习题226
第12章拍卖231
12.1引言231
12.2英式拍卖232
12.3组合拍卖234
12.3.1组合拍卖问题235
12.3.2求解集装箱问题SPP236
12.3.3诚实竞价237
12.3.4威克瑞克拉克格罗夫拍卖VCG237
习题240
附录A附加题243
习题243
附录B如何写证明: 简短指南247
B.1如何证明247
B.2必须证明的事实类型248
B.3证明方法250
B.3.1直接证明250
B.3.2反证法250
B.3.3数学归纳法251
B.3.4穷举法252
B.4其他建议252
附录C有用的公式254
C.1标准化正态随机变量254
C.2损失函数254
C.2.1一般分布254
C.2.2标准正态分布255
C.2.3非标准正态分布255
C.3积分变换255
C.3.1非变限积分的变换255
C.3.2变限积分的变换256
C.4几何级数256
C.5Excel中的正态分布256
C.6局部平均值257
附录D拉格朗日松弛法258
D.1概述258
D.2界限259
D.3次梯度优化260
D.4停止规则262
D.5其他问题类型262
D.5.1不等式约束262
D.5.2最大化问题262
D.6分支定界法263
D.7算法总结263
参考文献264
內容試閱
本书的目标由于供应链中采购、销售、制造、装配、仓储、运输、交付等活动耗费巨大,所以管理者希望通过改善这些活动来减少成本,供应链管理应运而生。在某些管理者眼中,供应链就像必要的恶魔。因此,管理者反复思考如何通过降低库存水平、利用运输规模经济优势、优化网络设计、减少需求波动性等来减少成本。总的来说,假如这些改进并没有导致较长的提前期、较高的缺货频率以及其他降级服务,那么对于企业客户而言这些改进是隐形的。然而,20世纪末供应链的作用开始发生改变,一些企业发现供应链虽然会增加成本,但也能提高竞争力。例如,通过卓越的供应链管理,戴尔公司能够完全根据用户的需求来定制计算机,并在接到订单几天后交付,这样的做法打破了客户只能从有限的产品中选购计算机的模式。类似地,沃尔玛利用庞大的供应链管理系统,可以降低产品上架的成本,从而以更低的价格为客户提供更好的产品,这使得沃尔玛成为全球最大的零售商。亚马逊的供应链不仅快速可靠,而且功能丰富;它能为客户提供多样的配送方案、方便的追踪查询以及灵活的退货政策;健全的供应链体系使得亚马逊能满足消费者的即时需求,以及先体验后购买的诉求。随着供应链管理的盛行,有关供应链管理的研究也逐渐成为焦点。在过去的30年里,发表了大量引入数学模型来评价、分析、优化供应链的相关论文。供应链管理成为运筹学领域最热点的应用之一,同时也是最成功的案例之一。但近年来,供应链的研究已经不仅仅是对运筹学的应用,更发展出了其独立的方法论,这些方法现已应用于医疗、健康、能源、金融、服务等行业,而不仅限于供应链领域。本书的目的在于整理供应链理论的基础,并介绍经典模型的最新发展情况。我们关注的重点是供应链理论的基本模型以及算法它们是构成供应链理论体系的基石。我们相信,了解这些模型对读者进行研究具有一定的指导作用,并能为模型的扩展提供帮助。另外,我们也讨论了一些近期的模型,以展示经典模型的扩展和应用。这些模型提供了研究供应链理论的例子怎样将基础理论组合成更加复杂、有趣、有用的理论。将供应链理论作为一个整体来研究,能让我们对该领域有一个全局的概念,而这是我们仅仅通过研究特定内容的文献很难得到的。为此,我们将尽量突出供应链模型之间的联系,如不同的供应链模型在概念上的相似性、库存与选址模型的结合,以及库存理论和博弈论是如何联系起来得到供应链协调模型的。供应链理论基础前言本书的读者群任何对供应链的数理研究有兴趣的人都适合读这本书无论你来自工业工程、运筹学、数学、管理学、经济学、计算机科学还是金融学学科;无论你是学生(尤其是研究生)、教师、研究人员还是供应链理论的从业人员;无论你是刚接触供应链理论,并希望对该理论有一个浅显而严谨了解的学者,还是对该领域已非常熟悉,但希望对基础模型进行重温的学者总之,既然你拿着这本书,它就很有可能适合你。供应链理论的特点之一,是它运用了运筹学、数学、计算机科学的多种工具。在本书中,你会看到数学规划模型(线性规划、整数规划、非线性规划、随机规划、鲁棒优化)、对偶理论、优化技术(拉格朗日松弛、列生成、动态规划、线性搜索以及利用有限差分进行优化)、启发式及近似算法、概率论、随机过程、博弈论、仿真以及凸理论,等等。阅读这本书,并不需要你在上述领域都是专家我们就不是。我们假设你对基础优化理论已经非常熟悉你知道如何建立线性规划及其对偶形式、如何进行分支定界、如何进行简单的线性搜索(如二分搜索)等最基本的优化理论;理解概率的分布,并知道如何计算随机变量的期望值和函数;有一定的微积分基础,即可以计算导数和积分(包括那些涉及多个变量的导数和积分)。另外,我们希望你接触过马尔可夫链,但并不需要你非常精通。至于其他的知识,我们都将根据内容需要,从最基础的部分开始学习。附录C中收录了期望的计算公式、损失函数、几何级数以及一些较复杂的导数和积分,在某些问题上对你来说可能有参考价值。由于拉格朗日松弛在本书的几个章节中都起着重要作用,我们在附录D中对其作了简单的阐述。阅读这本书最重要的先决条件是要具备完善的数学知识。我们在书中讨论了许多数学证明,并要求你在习题中给出自己的证明,如果你对此没有太多经验,它将成为你学习这本书时最具挑战的部分。为此,我们在附录B中列出了数学证明的写作指南,希望能帮助你熟悉证明的写作基本法则以及一些细节上的语法风格。不过,证明的写作更像是一门艺术而非科学,附录的作用也仅限于此,只有多加练习才能掌握这门艺术。本书的结构本书意在涵盖供应链理论的大部分内容,但这也意味着在某些内容上我们不能深入探讨。本书的大部分材料来自早期的一些论文,我们引用这些论文时非常谨慎,以便让读者深入了解相关内容。我们也尽可能地列出了重要的相关参考资料和述评文章,以便读者在感兴趣的话题上得到更多的资料。本书主要由两部分组成。第一部分(第2~9章)介绍了集中式供应链模型,在这种情况下,所有的决策变量都受单个决策者控制。最经典的供应链模型,如库存优化模型和设施选址模型都是集中式模型。与之相反,第二部分(第10~12章)中的分散式模型涉及的参与者具有相互独立、相互冲突的目标,且他们可以自主选择决策变量以优化自身目标。决策权的分散会导致很多结果,牛鞭效应(第10章)是其中的一个实例。第11章和第12章的模型则致力于减轻决策权分散所带来的负面影响。本书的章节如下: 第1章(导论)给出了供应链管理的概述以及贯穿全书的定义。 第2章(预测和需求建模)讨论了经典预测方法以及现在常用于需求预测的三种方法Bass扩散模型、先行指标法以及选择模型近年来,在预测需求时更多使用这些方法。我们将后面的三种方法称为需求建模,以区别于经典的预测技术,同时强调它们也适用于预测之外的其他问题。 在第3章(确定性库存模型)和第4章(随机性库存模型)中,我们讨论了许多经典的单库存模型。对于大多数模型,我们将讨论如何制定目标函数以及如何选择库存参数使目标函数最优精确地或启发式地采用显性形式或利用算法。同时,我们分别证明了有以及没有固定成本情况下的基本库存策略及s,S策略的最优性。 在第5章(多级库存模型)中,我们讨论了多级库存模型,包括随机服务模型(包含连续系统的ClarkScarf模型及ShangSong近似)和保证服务模型(又称战略性安全库存选址问题)。 第6章(库存优化中不确定性的处理方法)是在经典库存模型的基础上,根据不同类型的不确定性(尤其是供应的不确定性),采取不同的方式减轻不确定性对库存系统的影响,而非简单地持有更多库存。 在第7章(设施选址模型)中,我们讨论了设施选址模型,展示了经典的无容量固定成本的设施选址问题的某些细节,包括整数规划问题的建模和拉格朗日松弛法的求解等。另外,我们还讨论了更能体现当今供应链复杂程度的多级选址模型。 在第8章(不确定性下的设施选址)中,我们考虑如何将不确定性融入设施选址模型中,具体讨论将库存纳入选址决策的模型、随机和鲁棒设施选址模型以及具有中断威胁的设施选址模型。在研究如何对这些问题进行建模的同时,也讨论了模型的求解方法(大多数情况下是拉格朗日松弛法)。 第9章(过程柔性)介绍了生产制造过程的柔性评估模型和优化模型。 在第10章(牛鞭效应)中,我们讨论了称为牛鞭效应的需求波动放大现象。牛鞭效应可能是由供应链管理者非理性或次优的行为所导致的,也可能因为理性的优化行为而发生。我们将采用数学模型证明牛鞭效应是后者导致的。 当供应链参与者试图优化自身的目标时,通常会得到一个对整个供应链最理想的解决方案。在第11章(供应链合同)中,我们将讨论由目标不同的参与者所组成的供应链的内部协调合同。 第12章(拍卖)介绍了供应链中常用于定价的拍卖数学模型。 本书最后有4个附录,其中附录A包含了需要用到多个章节的内容才能解决的习题;附录B提供了有关数学证明写作的简短指南;附录C列举了贯穿全书的有用的公式;附录D则对拉格朗日松弛法进行了简要的概述。本书的资料可以由导师进行合理地排序及取舍。库存理论(第3~5章)的相关内容是本书后续内容的核心,故建议应首先按本书的顺序进行学习。然而,并非所有库存章节的内容都在其他章节中使用,若有需要可跳过其中大部分章节。3.2节的经济订货批量模型、4.3节的r,Q政策以及4.2.2节的报童问题是库存理论最基础的内容当然,对这些理论很熟悉的读者,也可跳过不学。另外,不确定性下的设施选址问题(第8章)依赖于前面章节的知识,不建议提前学习。本书的其他内容,都可根据读者的兴趣或需要有选择地或打乱顺序进行学习,而且导师和学生可根据其偏好、兴趣及专长来随意对内容进行重新改编。除第1章外,每一章的后面都附有习题,附录A则收录了需要用到多章节内容才能解决的习题。这些习题能帮助读者理解、诠释并进一步扩展书中所讨论的模型和算法。有些习题只需按照书中所示简单运用模型算法解决,而大多数习题则需要读者给出定理的证明、扩展模型或进一步深入探索书中的内容。有些习题所需要的数据集过大,无法在书中给出,可参见本书网站http:coral.ie.lehigh.edu~larrysctheory。网站中也包含了此书的勘误表,如果你在书中发现了勘误表未提到的错误,请通过发送电子邮件至larry.snyder@lehigh.edu告诉我们。我们为老师提供的教师手册中含有对习题的完整解答。如有需要,可通过信件、传真、电子邮件等方式向我们索取。我们的联系地址是Jackie Palmieri, Assistant Editor, John Wiley & Sons, Inc., 111 River Street, MS 801,Hoboken, NJ 07030, USA,传真201 7488888,电子邮箱jpalmier@wiley.com。致谢我们要感谢很多人。首先,我们要感谢的是这本书的编辑Susanne SteitzFiller,以及Melissa Yanuzzi、Jackie Palmieri等所有Wiley编辑团队的伙伴,是他们不断给予支持并最终实现了本书的出版。感谢在研究生期间教导我们的老师们,特别是我们的指导教授和导师Mark Daskin和David SimchiLevi,第8章的许多结论都来自于当时我们与Mark的合作。Mark Daskin和David SimchiLevi是杰出的科研人员、优秀的教师及宽厚热心的指导者,更对教材的编写有着丰富的经验没有他们,我们不会成为教授。感谢我们在里海大学和伯克利大学的同事,以及现在或曾经教过的博士生,尤其是Zmbl Atan、Gang Chen、Leon Chu、Tingting Cui、Tianhu Deng、agrl Latifoglu、Shan Li、HoYin Mak、Lian Qi、Ying Rong、Amanda Schmitt、Ye Xu以及Lezhou Zhan。本书的问世,得益于他们的研究合作(体现在书中的材料里),以及许多与他们在研究教学方面富有成效的讨论。本书由我们在里海大学和伯克利大学的研究生供应链课程讲义发展而来。许多学生曾经接触过这些讲义的早期版本,他们的提问、建议以及困惑帮助我们发现并改正书中的错误,并最终改进整本书的表达。其中,Tingting Cui、HoYin Mak、Scott DeNegre、Kewen Liang、Gokhan Metan、Cory Minglegreen、Jack Oh、Jim Ostrowski以及Ye Xu的深刻见解,成为了本书中某段更好的阐述、某道有趣的习题或是对某道题更为精妙的解答。Tolga Seyhan为本书的筹备工作、图表的绘制、索引的编写、资料的收集以及细节方面等都提供了宝贵的帮助。还要感谢Pete Ferrari帮助我们构建了BIBTEX数据库,TeXnology公司的Amy Hendrickson与我们分享了她在LATEX方面的专业知识,以及Andrew Ross在随机过程方面为我们的疑问所做出的耐心解答。最后也是最重要的,感谢我们的家人Suzanne、Irene、Matilda、Michelle、Jeffrey以及我们的大家庭在这段时间对我们的支持、鼓励和爱。


第3章
第3章确定性库存模型3.1库存模型〖*2〗3.1.1为什么要持有库存?回想你最近一次去杂货店,每种商品各购买了多少?你为什么会决定购买该数量的商品?原因可能有以下几种。1. 你买了1升牛奶却只买了100克奶油,因为你一星期需要的牛奶比奶油多得多。2. 你买了6瓶瓶装的苏打水,而不是1瓶,因为你不希望每次想喝苏打水时都必须去商店。3. 你买了一盒家庭装的麦片,而不是一小盒,因为家庭装比小盒装更划算单位重量更便宜。4. 你买了3袋薯片,虽然通常情况下你每星期只吃1袋,但是你要预备有小伙伴在这个星期的某个晚上突然造访。5. 你在商店特别订购了你最喜爱的某品牌的芥末通常没有存货,虽然你家里还有半瓶,但是你知道芥末寄送到家还需要几个星期的时间。6. 因为家里没有足够的储存能力来存放12卷纸巾,所以尽管一次性够买12卷既划算又方便,但是你却只买了3卷。7. 尽管你每星期只吃1盒意面,而你却买了4盒,因为意面在大幅降价促销。8. 尽管葡萄在促销,但你却只买了1千克而不是2千克,因为你知道剩下的1千克在你吃掉之前会坏掉。9. 尽管在你下次来杂货店之前你可能连1条黄油都用不完,而你还是买了1份4条装的黄油,因为它只以4条的包装出售。这些决定都影响你在家里存放的各类日用品的数量。除了用来购买这些物品的费用,你还需要支付一定的存储费用相比于你每次需要时购买并立即使用的情况。比如,如果你用信用卡消费,相对于一星期每天购买1瓶苏打水来说,你一次性购买6瓶瓶装的苏打水就需要支付更多的利息;如果你用现金支付,你的现金就会被这些日用品占用而不能用于其他用途,比如看电影或者是把钱存在账户中以赚取利息。你还需要支付为了储存这些物品所占用的物理空间的费用如你租住的房子或抵押产生的费用、使冷冻食物保持低温所消耗的能源费用、房屋失窃或遭遇火灾时用于保护日用品所投资的保险费用。供应链理论基础第3章确定性库存模型企业也是,它并不愿意持有库存,因为库存会产生成本比你的日用品持有成本更高。但是,一些企业仍然会持有一定的库存,其原因也和你存储日用品的原因类似。1. 不同的商品具有不同的购买率,也就是需求率,因此需要不同的库存水平。2. 在向供应商订货时存在一定的不便和费用类似于你去杂货店一样,比如处理订单并将它提交给供应商时会产生管理成本;为了运输商品而租用卡车会产生运输成本,这些都是固定成本,它们基本上与订货量无关。这些成本的存在也就决定了企业每次需要商品时都下达订单并不切实际。3. 企业向供应商订购大额订单时可以享受数量折扣。数量折扣和固定成本都是规模经济的形式,规模经济使批量订购的成本效益更高,也产生了少次多量的订购方式。4. 大多数商品的需求、提前期以及其他供应因素是随机的,这些不确定性都要求企业持有一定的库存来确保满足客户的需求至少在绝大多数情况下能满足。5. 企业提交订单后,商品会在一定的提前期通常不为零之后才到达,而企业的客户通常不愿意等待,尤其是零售行业,所以企业必须在仍持有一定库存时就提交补货订单。6. 仓库的储存容量是有限的,这也可能限制企业的订货数量。与存储容量相似的还有生产能力这与日用品的例子不太相关: 如果需求具有强季节性如吹雪机,但是生产能力有限,这时企业就需要在非高峰时期夏季生产更多的产品从而满足高峰期冬天的需求。7. 供应商也会像零售店一样提供促销或临时折扣,许多商品尤其是日用品的价格会经常变化。为了应对价格的上下波动,企业会在低价时大批量购买该商品并进行存储直至售出。8. 有些存货是易损的,因此企业必须限制其订货数量以避免承担因易损存货而造成的损失。9. 许多产品只能以固定批量购买,比如集装箱或托盘,所以企业必须订购这些因固定批量而造成的多余产品。以上都是企业计划持有库存的原因,另外,企业也有可能持有计划外的库存,比如持有比预期更早过时的产品的库存。企业可能在产品生产的各个阶段原材料、元件、半成品以及制成品持有库存。半成品和制成品通常是由企业自己生产的,而不是向供应商订购的,但是类似的问题仍然存在,比如,启动生产时会产生固定成本、大批量生产时单位成本会更低、生产时间不确定等。事实上,即使讨论库存模型时倾向于企业从外部供应商购买产品的情形,但是大部分库存模型同样适用于生产系统,在生产系统中决定的是生产多少而不是订购多少,而订购成本就是生产成本。3.1.2库存模型分类数学库存模型可以根据不同的维度进行分类。 需求。需求是确定的还是随机的?需求率是一直保持不变还是随着时间变化的,比如是否随着季节而变化? 提前期。生产或供货是实时的还是需要一定的提前期? 盘点时间。对库存的盘点是持续性的还是周期性的?在连续盘点模型中,库存是持续检测的,无论何时满足某一特定条件就会提交订单比如库存水平低于给定值时。在定期盘点模型中,库存仅以周期进行盘点比如每周,盘点时如果满足再订货的条件则提交订单。在定期盘点模型中,通常假定在这个周期中,需求是瞬时发生的,尽管在这个过程中它们很可能是连续发生的。 计划周期。有限周期模型考虑了有限个时期或时间单元,而无限周期模型假定计划周期不断延伸。尽管假设企业在同样条件下始终运行同样的系统是不符合实际情况的,但是无限周期模型相对于有限周期模型来说更易操作,因而在应用中更具有普遍性。 缺货类型。如果需求超出供应,如何处理这部分超额需求?大多数模型考虑了延期交货和销售损失两种情形。对于延期交货情形,超额需求将持续存在直至通过补货被满足;对于销售损失的情形,超额需求损失了,也就是说顾客转向了其他企业。在零售行业中假设销售损失的情形更切合实际,而在B2B模式下延期交货现象则更加普遍。 保证更好地服务。有些模型为了确保不会过多地发生缺货现象,在成本函数中增加了缺货惩罚因子;其他模型则通过增加约束条件,限定需求的允许缺货率。第一种方法通常使模型更易处理,但是缺货成本难以量化,因此,在实践中增加服务水平约束的方法更为普遍。 固定成本。一些库存模型包含了每次订购的固定成本,也有模型没有考虑固定成本。固定成本的存在及大小决定了企业是多次少量订购还是少量多次订购。但是,与不包含固定成本的模型相比,包含固定成本的库存模型通常更难以分析和求解。因此,即使在实际情况中存在固定成本,但在库存系统建模过程中通常将其忽略。 易逝性。库存是可以在多周期内持有,还是易逝的?易逝的物品包括易变质的食物、鲜花和药品、易过时的高科技产品以及最后期限过后就无法出售的报纸和机票等。和所有数学模型类似,库存模型必须平衡相互冲突的两个因素: 实用性和易处理性。在多数情况下,如果假定某一前提会使问题更精确,则假定其对立面就会使问题更易处理,比如,当假定存在延期交货时,会使许多库存模型更易进行计算,因此,在建立零售店库存模型时也会这么处理,尽管此时假设销售损失的情况会更加精准。同样地,假定提前期为0也会更加简便,即使现实中很少存在提前期为零的情况,但是如果提前期相对于订货周期来说很短,比如企业每月订货一次而提前期只有两天,这个时候提前期为0的假设对模型的准确性影响不大。建模不仅是一门科学,也是一门艺术,部分建模过程会忽略现实中存在的某些影响因素,并以此来确定成本从实用性的角度和利润从易处理性的角度。3.1.3成本大多数库存模型的目标都是使得库存系统的成本最小化或者利润最大化。以下是库存系统中主要的4种成本类型。 持有成本。持有成本表示储存现有存货的成本,类似于储存杂货品时所产生的成本,包括储存空间的成本、税收、保险费用、破损成本、失窃产生的成本以及最重要的机会成本即企业用库存所占用的资金进行投资时可以获得的收益等。持有成本通常用产品年价值的百分比来表示,例如,持有成本为每年25%,如果每件物品花费100美元,则持有250件物品3个月的时间共花费1 562.50美元0.25100250312=1 562.50。通常用h来表示每件物品单位时间的持有成本。在现实生活中,库存水平不是固定不变而是随时间波动的,如图3.1所示。此时持有成本是曲线和时间轴围成的面积,因此可以利用积分方法计算。在本书讨论的一些库存模型中,库存曲线是由直线组成的,其面积的计算比较简单。 固定成本。固定成本是提交订单的成本,该成本与订单规模无关,在生产企业中称之为生产准备成本,通常用K来表示,固定成本包括提交订单的管理成本、卡车配送产品的运输成本等。 采购成本。采购成本是指购买和运送每单位产品的成本,通常用c表示,有时候也被称为可变成本或单位成本。因此,总订购成本包括固定成本和采购成本可用下式表示: 0,若x=0K cx,若x0图3.1库存曲线注意: 如果存在非零提前期,往往假定企业的采购成本是发生在货物交付时,而不是订单提交时,这个假设并不影响总的年采购成本建模时考虑资金时间价值除外,但如果h是c的函数,则会影响持有成本: 即如果企业打算在订单下达时支付采购成本,那么该资金在提前期内就会被占用,而这种占用情形又无法在持有成本中得到准确反映。 缺货成本。缺货成本是由于没有足够的库存以满足需求而产生的成本,也称为惩罚成本或缺货惩罚,用p表示。如果超出的需求可以延期交货,那么惩罚成本包括记账成本、延期成本和最重要的信誉损失成本即由于消费者的不满而造成的潜在的未来业务损失的成本等;如果超出的需求被损失掉了,则惩罚成本包括失去该销售量而导致的利润损失。惩罚是用未满足的需求量来衡量的,如果超出的需求可以延期交货,那么惩罚成本可能与缺货在未补货之前的时间成一定的比例关系,或者当需求满足时,惩罚成本可一次性计算这种现象并不普遍。3.1.4库存水平和库存状态系统中任一时刻的库存量可以用多种方式进行评估。现有库存OH是指在存货点实际可用于销售的产品数量,缺货BO表示当前产生但并未得到满足的需求,通常来说,现有库存和缺货不可能同时为正。库存水平IL等于现有库存减去缺货量: IL=OH-BO如果IL0,则表示持有库存,如果IL3.1持有成本: 在一个周期中平均库存水平为Q2,因此年平均库存量为Q21年=Q2另一种方法是考虑图3.2中库存曲线三角形的面积为QT2,而每年有1T个周期,因此每年的库存曲线围成的总面积就是QT21T=Q2。因此,年平均持有成本为hQ23.2总成本: 将式3.1和式3.2相加,可以得到年总平均成本,用gQ表示: gQ=KQ hQ23.3图3.3用Q表示的固定成本,持有成本和总成本函数曲线3.2.3最优解Q的最优值可以通过令gQ的一阶导数等于0求得: dgQdQ=-KQ2 h2=0Q2=2KhQ=2Kh3.4Q是经济订货批量经济是最优的另一种表示方法,可通过求二阶导数来验证gQ是凸函数因此令一阶导数为0的条件产生的是最小值,而不是最大值: d2gQdQ2=2KQ30上述结论和预期一样。注意在图3.3所示中,在固定成本和持有成本曲线的交点得到最优订货批量Q,这并不是偶然的。当然,通常情况下,在两个函数的交点不会产生两个函数和的最小值,但是在EOQ模型中却出现了这一情形,为什么?因为当满足以下条件时,两函数曲线相交: KQ=hQ2KQ2=h2这正是令一阶导数为0得到的条件,此时固定成本和持有成本相等,如果固定成本KQ大于持有成本hQ2,那么此时Q就不是最优的,应当减少订购次数从而持有更多的库存反之亦然。同样要注意,尽管在分析过程中忽略了单位成本c,但如果h是c的函数,那么c会间接影响Q。将最优值Q代入函数gQ中可以得到最优成本gQ=K2Kh h22Kh=Kh2 Kh2=2Kh 3.5虽然最优成本可以用上述简便的形式表示,但是在解决很多问题时并非总是如此。用显性形式来表示gQ,可以帮助我们更好地学习EOQ模型及其相关模型的结构特征,比如3.2.6节讨论的PowerofTwo POT策略,同时还可以将EOQ模型嵌入其他更广泛的模型当中,比如8.2节的LMRP模型。以下定理对EOQ模型的最优解及其成本进行概括,证明过程参考上文。定理3.1EOQ模型中最优订货量为Q=2Kh3.6最优成本为gQ=2Kh3.7根据定理3.1,可以知道经济订货批量模型的解是如何随参数变化而变化的: 当h增大时,Q减小,因为持有成本较大持有库存费用更高少量多次订购; 当K增大时,Q增加,因为提交订单费用更高少次多量订购; 当c增大时,如果h与c成正比,则Q减小如果h与c相互独立,则Q不变; 当增大时,Q增加。显然,任意成本增加,则gQ增加,如果增加,则gQ也增加,然而这并不意味着企业倾向于低需求。注意EOQ模型只反映了成本,并不反映收益,由于较大所带来成本的增加可能被其带来收益的增加所抵消。□例3.1小乔的街角商店每年卖出1 300根糖棒,其中向糖棒供应商提交一次订单的成本是8美元,每根糖棒价格为75美分,年持有成本大约为30%,则最优订货量为多少?由h=0.30.75=0.225,则Q=2Kh=281 3000.225=304.1最优订货周期为T=Q=304.11 300=0.23因此该商店每0.23年应订购304.1根糖棒,或者近似为每年订购4次,最优成本为2Kh=281 3000.225=68.41如果订货数量是整数,那么需要在Q附近取值,然后分别计算各自的成本,如下所示: g304=81 300304 0.2253042=68.410 5g305=81 300305 0.2253052=68.410 8因此订货数量为304。□3.2.4订货量灵敏度分析假设企业不愿意恰好将订货量设为Q,比如可能需要订购10的倍数Q=10n,或者可能需要每月订购一次T=112,那么次优解的成本会增加多少?事实证明差别并不大,而且可以利用一个简单的公式来确定成本增加的百分比。定理3.2假设Q是EOQ模型的最优订货量,则对任意Q0,有gQgQ=12QQ QQ3.8证明: gQgQ=KQ hQ22Kh=KQ2Kh hQ22Kh=1QK2h Q2h2K=12Q2Kh=Q Q2h2K=1Q=12QQ QQ当Q偏离Q较多时,式3.8右边增长较慢,表明EOQ模型对Q的误差的灵敏度不高。比如,如果次优订货量为最优订货量的两倍,即Q=2Q时,误差为1.25,即次优解产生的成本比最优成本增加了25%,如果只订购最优订货量的一半,即Q=Q2时,误差仍然为1.25%。定理3.2忽略了单位成本c,若在式3.8中的分子和分母包含了年成本c,那么成本增长百分比将更小但是将无法用简洁的式子进行表示。□例3.2假设小乔的街角商店例3.1每次订购250根糖棒而不是最优的304根,则在该次优解情形下成本会增加多少?gQgQ=12304250 250304=1.019则在该次优解情形下成本增加1.9%同样可以通过计算g250,并与gQ进行比较来验证。□3.2.5订货提前期在上述模型中假定提前期为0,那么当提前期为正,比如为L年时,结果会怎样?在需求发生前的L年提交订单,则最优解不会发生变化。比如,如果L=1月=112年,那么就需要在库存水平降至0前的112年提交订单,通常用再订货点r表示。当库存水平达到r时,订单即可提交,那么r如何来确定?r应该等于提前期内产品的需求数量,也就是: r=L3.9□例3.3在例3.1中,如果L=112,那么商店应在库存水平降到r=1 300112=108时提交订单。□3.2.6二次幂PowerofTwo,POT策略从3.2.3节可知EOQ模型的最优解Q=2Kh,订货周期T=Q,因此最优订货周期T=2Kh,但是如果T的值无法精确表示,比如,如何在每10周提交订单?本节将讨论二次幂PowerofTwo,POT策略,此时订货周期为基本周期与2的次幂的乘积。基本周期可以是任意时期,如周、天、工作班次等,如果基本周期是1天,那么2的次幂约束就可以是每1天、2天、4天或8天等提交一次订单,或者是12天、14天等,二

 

 

書城介紹  | 合作申請 | 索要書目  | 新手入門 | 聯絡方式  | 幫助中心 | 找書說明  | 送貨方式 | 付款方式 香港用户  | 台灣用户 | 大陸用户 | 海外用户
megBook.com.hk
Copyright © 2013 - 2024 (香港)大書城有限公司  All Rights Reserved.