复合随机需求下基于阈值策略的库存分配模型研究

摘要

在订单驱动的库存决策中，需求订单的到达常呈现出双重随机叠加的特点，即需求订单的随机到达和需求规模的随机呈现。为解决此背景下常见的库存问题，考虑了需求到达和规模符合复合随机条件下备件库存的最优分配问题。具体来看，在周期检查(S,T)订货策略下以备件库存系统为研究对象，研究在复合随机需求条件下，基于阈值策略的积压需求清理机制建立缺货成本高和低2类需求的库存分配模型，实现库存成本最小化。在模型求解上，不同于之前的研究仅采用枚举法，本文应用了改进遗传算法，并设计了一种简单、高效的启发式算法。数值实验结果表明，启发式算法在求解所建立的2类模型都表现出了更好的求解效果，阈值策略比先到先服务和库存分割策略有明显的降本优势；敏感性分析证明阈值策略的相对成本优势随检查期、到达需求规模均值增加而减少，随提前期、单位库存持有成本增加而增加。研究结果为库存的精益管理提供决策参考。

关键词

复合随机需求 / 缺货成本 / 阈值策略 / 改进遗传算法 / 启发式算法