服务备件研究方法

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服务备件研究方法

服务备件物流问题的研究主要釆用数学规划模型和仿真两种方式。规划模型及算法规划模型往往在一系列假设条件下，建立满足服务水平、库存容量等约束条件的最优化模型。由于包含了参数、变量和约束条件，寻找合适的算法减少计算的复杂度，提高计算的精度对于求解规划模型显得非常重要，现有的算法主要包括拉格朗日松弛算法、启发式算法、迭代算法、列生成算法、网络流算法。研究了在两个基层仓库中的多服务备件问题，设计了应用拉格朗日松弛算法优化库存成本，并且将误差控制在。研宄了基层仓库采用策略，而中心仓库釆取队策略的库存问题，并设计了启发式算法得到了满意的结果。运用迭代方法，在分析备件需求服从泊松分布和采用一对一补货方式的基础上，提出了在横向调度前提下的一种近似补货策略，并分析对库存的影响。设计了一个列生成算法来解决服务备件物流的网络规划求解。提出了一种通过网络流的方法来解决多层级服务备件库存网络问题的方法，并证明了该方法可以用于解决大规模的服务备件物流网络问题。

仿真是解决服务备件物流网络的一种有效方法，多通过对服务备件需求随机过程的模拟，来找到最佳的解决方案。分别仿真了不同的变化参数，如需求、设施数量、到达时间、库存策略等内容用以支撑研究问题。选址一库存问题也称选址库存联合决策问题，指在进行设施选址和库存决策时，把两者结合在一起进行考虑，即在选址决策时，考虑库存成本或者对库存参数进行决策。理论和实践中已经认识到在选址时考虑库存成本的重要性°。近些年，该问题已经成为理论研宄的热点。根据选址一库存问题中需求的变化是否随机，分为确定型选址一库存问题和随机型选址一库存问题。确定型选址一库存问题中涉及的所有参数是确定的。

建立在确定条件下的选址一库存模型，模型中以总成本最小为目标，其中总成本包括设施配送中心、仓库、工厂选址固定成本、库存在途库存和设施库存成本和运输配送成本。分析中把运输频率作为参数考虑，没有涉及与库存控制相关参数的决策分析。研究了在经济定购批量条件下，单个仓库的选址问题，并建立了基于的选址一库存模型，目标函数为包含运输成本和库存成本在内的总成本最小，实现对仓库的选址和订购批量同时进行优化。计算结果显示，在进行选址决策时同时考虑运输成本和库存成本与仅考虑运输成本优化的结果不同。在假设中央仓库无库存，基层仓库持有一定库存的情况下，用数值试验验证了在选址决策中不考虑库存成本将造成较差的选址结果。研宄了由一个供应商、一个备选仓库及多个零售商构成的系统，建立了在零售商和仓库采取联合补货策略情况下的选址一库存模型，并设计了启发式算法进行求解。

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