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定期盤點庫存系統(數值計算與優化方法)

  • 作者：朱晨波|責編:周勝婷
  • 出版社：經濟科學
  • ISBN：9787521867848
  • 出版日期：2025/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：200
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    本書考察一類定期盤點的（s，S）策略下的庫存系統和Tailored Base-Surge策略下的雙源庫存系統，使用Maclaurin級數與Pade逼近，以及無窮維的線性方程組，提出有效的數值演算法用以精確計算和表達上述庫存系統的庫存水平和庫存成本。在此基礎上，結合基於梯度的方法和啟髮式方法優化上述系統的庫存管理策略。
作者介紹
朱晨波|責編:周勝婷
    朱晨波，浙江工業大學副教授、博士生導師、管理學院信息管理與信息系統系主任。中國管理現代化研究會風險管理專業委員會理事，中國運籌學會金融工程與金融風險管理分會理事。主要從事物流與供應鏈管理、數字經濟運營管理、收益管理、庫存管理、優化演算法等領域的研究。研究成果在《系統工程理論與實踐》以及INFORMS Journal on Computing、IEEE Transactions on Automatic Control、Omega、Annals of Operations Research、IISE Transactions等國內外知名期刊上發表。先後主持2項國家自然科學基金項目與2項浙江省自然科學基金項目。
目錄
第1章  緒論
  1.1  認識庫存
  1.2  庫存系統分類
  1.3  定期盤點庫存系統的研究挑戰
  1.4  文獻回顧
  1.5  本書的內容安排
第2章  需求時序獨立的（s，S）庫存系統的數值演算法
  2.1  基本系統
  2.2  庫存水平的各階矩
  2.3  MacLaurin級數
  2.4  服從指數分佈的需求例子
  2.5  數值算例
  2.6  本章小結
第3章  需求時序相關的（s，S）庫存系統的數值演算法
  3.1  庫存水平的各階矩
  3.2  庫存成本指標
  3.3  庫存水平各階矩求解
  3.4  數值算例
  3.5  需求的相關性分析
  3.6  Copula和馬爾可夫過程
  3.7  本章小結
第4章  基於梯度的（s，S）庫存系統的數值優化
  4.1  基於梯度的優化方法
  4.2  基於最速下降法的數值優化
  4.3  基於CBFGS演算法的數值優化
  4.4  本章小結
第5章  基於多精度模型和粒子群演算法的（s，S）庫存系統優化
  5.1  粒子群優化演算法
  5.2  基於次序變換和優化抽樣的多精度優化方法
  5.3  最優計算量分配方法
  5.4  權衡搜索與估計的最優計算量分配方法
  5.5  （s，S）庫存系統的多精度模型
  5.6  基於粒子群演算法的需求時序相關的（s，S）庫存策略優化
  5.7  本章小結
第6章  Tailored Base-Surge策略下雙源庫存系統的數值優化
  6.1  庫存水平的各階矩
  6.2  庫存成本指標
  6.3  牛鞭效應分析
  6.4  基於麥克勞林級數的數值演算法及數值算例
  6.5  基於無窮維線性方程組的數值演算法及數值算例
  6.6  基於CBFGS演算法的數值優化
  6.7  本章小結
第7章  具有折扣可變成本和有限訂購的定期盤點庫存系統
  7.1  問題的背景
  7.2  模型的建立
  7.3  最優策略分析
  7.4  數值試驗
  7.5  本章小結
第8章  庫存與路徑的聯合優化
  8.1  問題的背景和描述

  8.2  模型的建立與求解
  8.3  算例分析
  8.4  本章小結
第9章  結論與展望
  9.1  本書結論
  9.2  展望
參考文獻

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