多层供应链结构下随机需求库存-路径问题研究

Vendor Managed Inventory (VMI) is widely adopted by enterprises since it can effectively reduce bullwhip effect and cost. The key to successful implementation of VMI is to coordinate and optimize distribution and inventory efficiently in logistics. This gives rise to the inventory-routing problem, which has received enormous attention in research. Currently, however, with the increase of the actual supply chain level, the enterprise decision needs to consider the mutual influence of the upstream and downstream strategies. Meanwhile, it is also confronted with the challenges of demand randomness enhancement and product diversification. Thus, there is keen need for research of stochastic inventory-routing problem under multi-echelon supply chain. According to the characteristics of the enterprise's actual problem, this project respectively research on stochastic demand inventory-routing problem with different distribution policy under one-one-many, many-one-many and one-many-many multi-echelon supply chain. this project examines the existence and form of the corresponding optimal strategies, by using stochastic process theory, nonlinear optimization theory, inventory control theory and bi-level programming. Furthermore, according to different properties of the optimal strategies, corresponding heuristic algorithms are designed to solve the problems. Finally, numerical analysis is presented to examine feasibility and efficiency of the delivery policy and algorithms and to discuss the impact of product diversity and bullwhip effect on the problem. This project comes up with new theories and methods to further optimize practical supply chain management systems.

VMI因可有效缓解牛鞭效应、降低企业运营成本而被广泛使用。此时供应商如何协调库存与配送环节，做出有效决策是成功实施该模式的关键。库存-路径问题（IRP）正是在上述现实推动下成为了研究热点。但随着供应链层级的增加，企业决策不仅要考虑上、下游策略的相互影响，还面临需求随机性增强、产品多样化等问题的挑战，这使得针对多层供应链结构下随机需求IRP的研究更具必要性。本项目从企业实际问题出发，分别在one-one-many、many-one-many以及one-many-many结构下对采用直接配送、固定分区等配送策略的随机需求IRP问题展开研究，通过随机过程、非线性规划、库存理论、双层规划等技术讨论问题最优（近优）策略的存在性、形式及性质，进而设计相应的启发式算法，通过数值分析等手段验证各类配送策略的适用性及算法有效性，并讨论产品多样性和牛鞭效应对问题的影响，最终为企业供应链决策提供新的理论和方法。

在供应链背景下，由于供应商管理库存模式可以有效地解决牛鞭效应、降低成而被企业广泛采用。此时，供应商如何协调优化物流环节中最为重要的配送和库存做出更为有效的决策是成功实施该模式的关键。库存－路径问题（IRP）正是在上述现实需求推动下成为了热点的研究领域。本项目针对供应链背景下IRP问题研究中存在不足，做出以下主要工作：.第一，本项目根据企业库存策略的不同，引入能力约束的制造商，对（R,Q)与（T,S）两种不同策略下的随机需求库存路径问题进行研究，进行了相应的建模，同时设计了相应的启发式算法进行求解，并通过数值分析比较最优策略的差异性，讨论能力约束对库存路径问题的影响。.第二，本项目探究了在one-many子问题下策略性库存的作用以及最优持有库存量并得出以下结论。首先，供应链下游竞争削弱了零售商持有策略性库存的动机。其次，较低的库存成本仍会刺激零售商持有策略性库存以获得更高的利润。再次，面对两个相互竞争且不对称的零售商，在统一批发价格策略下，当库存持有成本为中间时，两个零售商之间可能会出现囚徒困境和斗鸡博弈均衡。而在差异化批发价格策略下，可以消除囚徒困境和斗鸡博弈均衡，零售商可以通过持有策略性库存获得更多的利润。因此，差异化批发价格策略可以促进两家零售商之间的合作，对各方都有利。.第三，本项目研究了one-many-many供应链结构下的IRP问题。考虑一个由制造商的仓库、配送中心和客户组成的多结构供应链网络。各个层级由车辆进行运输链接。除了总成本最小化外，本项目目标是通过车辆的准时性使客户满意度最大化。此外，本项目既假设配送中心需求的不确定性，还假定了客户需求的不确定性，并结合客户对交货时间的要求。因此本项目将问题扩展为带时间窗和需求不确定的双层供应链结构IRP问题，并设计了相关算法。