【摘 要】
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瞬息万变的市场使得需求和成本参数不再是固定不变的,如何在随机环境下合理安排生产和订货计划成为企业经营者关心的重要问题之一。本文研究数量折扣下的采购以及机器可能发
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瞬息万变的市场使得需求和成本参数不再是固定不变的,如何在随机环境下合理安排生产和订货计划成为企业经营者关心的重要问题之一。本文研究数量折扣下的采购以及机器可能发生故障情形下随机动态生产批量问题。在数量折扣下的随机生产批量问题中,假设需求和其他成本参数都是离散随机的且允许需求在未满足的情况下累积到下一周期。模型的目标是制定一个订货计划使得包括订货成本、库存成成、缺货成本在内的总成本最小。通过分析最优解的结构性质来判断目标函数的连续性和间断点的数量,从对应间断点及其函数值和斜率来计算和储存目标函数,进而提出时间复杂性为O(n3L)多项式算法,其中n为情景树节点的数目,L表示叶子节点的总数量。而后,将多项式算法扩展到多折扣水平下一般随机批量问题中,并提出相应的多项式算法。最后采用实证研究进一步分析了影响算法效率的参数。在机器故障下的随机生产批量问题中,从故障-恢复情形下进行了分析和研究。在此情形下,假设故障作为生产过程中的“插曲”,影响着最优生产数量的决策。通过分析成本目标函数的连续性,利用转折点及其相应参数来表示目标函数,最后根据转折点数目提出了时间复杂性为O(n2logβ2+1 log n)的多项式算法。而后通过实证研究来探讨故障参数对最优生产计划的影响。本文丰富和发展了随机生产批量问题的理论研究,同时能够为工业企业的管理者提供库存决策建议。
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