论文部分内容阅读
经典报童问题是库存控制研究中一类单周期的问题,具有较强的实践性,广泛应用于库存管理,股票市场等各种环境中。该问题的传统解决方法是在对需求信息进行统计假设的基础上给出订购决策方案。但是在现实中,未来的需求往往无规律遵循,很难用合适的概率分布进行刻画。近年来,理论计算机兴起的弱集成算法(WAA)为解决完全无统计假设的管理决策问题提供了新方法。WAA是一种集成专家群体方案的在线序列预测算法。它仅仅依赖历史需求给出订购决策方案,完全脱离了对需求的统计假设,可将它应用到多阶段报童问题的求解中。本文主要应用WAA研究完全无统计假设的多阶段报童问题,给出推广报童问题的在线订购决策方案。本论文主要工作包括以下三个方面。首先,应用WAA探讨离散型多阶段报童问题,并考虑回收价值和缺货损失费因素进行拓展研究,给出具体的在线订购决策方案及其竞争性能分析,最后测试方案的有效性和稳健性。其次,讨论价格折扣下的多阶段报童问题。研究报童在价格折扣机制面前,如何确定最优订购量使目标最优。在连续型和离散型需求下分别给出报童的在线订购决策方案;需求为离散型时,拓展探讨了全量型和增量型两种价格折扣情形。最后,研究考虑免运费的多阶段报童问题。为通过网络渠道进行订购且有机会享受免运费的报童提供科学的决策方案。在数值算例部分,探究了各参数对方案竞争性能的影响。本文的主要创新如下:(1)将集成专家群体方案的WAA应用到多阶段报童问题中,给出离散型多阶段报童的在线订购决策方案;此外,构建收益损失函数,为关注与同行专家业绩差距的决策者提供科学的在线决策方案。该方法完全脱离对需求的统计假设,在多阶段报童问题的订购决策研究中是一个创新。(2)考虑现实中网络订购及商业促销的重要性,考虑价格折扣、免运费和缺货损失费等因素,构建相应的数学模型并分析,在订购决策方案及其理论上的竞争性能研究方面进行推广,使模型更加拟合实际决策,这对完善在线报童问题的研究具有重要意义。