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| 內容簡介： |
□□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*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*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ClarkScarf模型及ShangSong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。 □□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*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*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ClarkScarf模型及ShangSong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□□0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*理想的解决方案。在□□1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。
□□2章（拍卖）介绍了供应链中常用于定价的拍卖数学模型。
本书□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。
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| 目錄：
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□□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□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PowerofTwo,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： WagnerWhitin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□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□优解131
6.8.4□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
□□0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
□□1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
□□2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□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
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| 內容試閱：
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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□，□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□大的零售商。□□□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□□□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□热点的应用之一，同时也是□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□□，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□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□
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□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□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□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□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。□□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。□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（□□0～12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（□□0章）是其中的一个实例。□□1章和□□2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：
□□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□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□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ClarkScarf模型及ShangSong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□□0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□理想的解决方案。在□□1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。
□□2章（拍卖）介绍了供应链中常用于定价的拍卖数学模型。
本书□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□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□□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 801,Hoboken, NJ 07030, USA，传真201 7488888，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 SteitzFiller，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□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 SimchiLevi，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 SimchiLevi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、HoYin 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□终改进整本书的表达。其中，Tingting Cui、HoYin 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。
□后也是□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。
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