随机需求库存-路径问题最优策略及其算法

In modern supply chain management environment, 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, most related research about inventory-routing is based on the assumption that demand is deterministic, while in fact demands faced by enterprises are usually stochastic. Thus, there is keen need for research of stochastic inventory-routing problem. According to different ways of distribution, this project classifies the stochastic inventory-routing problem into four classes: stochastic inventory-routing problem with direct distribution, stochastic inventory-routing problem with fixed partition, stochastic inventory-routing problem with modified fixed partition and stochastic inventory-routing problem with general structure. For each class of problem, this project examines the existence and form of the corresponding optimal strategies, by using stochastic process theory and nolinear optimization theory. 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 efficiency of the optimal strategies and algorithms. This project comes up with new theories and methods to further optimize practical supply chain management systems, and thus is of significant value both theoretically and practically.

在供应链管理环境下，由于供应商管理库存模式可以有效地解决牛鞭效应、降低成本而被企业广泛采用。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－路径问题正是在上述现实需求推动下成为了热点的研究领域。然而大量的相关研究均是在确定性需求的假设下进行的，但企业所面对的实际需求却是随机变化的，这就使得对随机需求库存-路径问题的研究更具意义。本项目根据企业配送方式的不同，将随机需求库存-路径问题分为直接配送策略下、基于固定分区策略下、基于修正固定分区策略下以及一般配送网络结构下的四类问题，并通过随机过程、非线性规划等理论分别证明了上述问题最优策略的存在性及其形式，同时根据最优策略的性质设计了相应的求解启发式算法，并通过数值分析讨论了最优策略及算法的有效性。最终为企业优化其供应链管理系统提供新的理论和方法，具有重要的理论意义和较高的实际应用价值。

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、降低成本而被企业广泛采用。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。本项目根据企业配送方式的不同，将随机需求库存-路径问题问题分为直接配送策略下、基于固定分区策略下、基于修正固定分区策略下以及一般配送网络结构下的四类问题，其中：针对第一类问题证明了问题的最优平稳策略形式为（s,S），进而给出了相应的算法，并通过数值算例对算法的优化效果进行了检验；针对第二类问题证明了问题的周期性最优策略形式为(T,S)，连续性最优策略形式为（s,S）。进而根据不同的库存策略结构设计了相应的算法，并通过数值算例验证了算法的有效性，同时考察了固定分区策略的可行性；针对三类问题，提出了一种全新的客户分区算法，证明了问题的最优策略形式为（s,S），并基于此设计了相应算法，进而通过数值算例分析了算法及修正固定分区策略的有效性；针对第四类问题，提出了一种基于（s,S）库存策略和修正C-W节约法的启发式分解算法，进而改进该算法对具有时间窗约束的随机需求库存-路径问题进行了求解，并通过数值算例验证了上述两个算法的有效性。通过对四类随机需求库存-路径问题的分析与求解，本项目证明了上述四类问题最优策略的存在性及其形式，同时根据最优策略的性质设计了相应的求解启发式算法。最终为企业优化其供应链管理系统提供了新的理论和方法，研究具有重要的理论意义和较高的实际应用价值。