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liuxinchen3 f4e540b847 | 1 year ago | |
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inventoryservice | 1 year ago | |
.DS_Store | 1 year ago | |
README.md | 1 year ago | |
multi_echelon.lp | 1 year ago |
代码入口:inventoryservice/src/inventoryService/multiEchelonService.py
多级库存优化是一种对供应链资源全局优化的库存管理模式,其中多级网络可以由多种方式构成,网络的拓扑结构在决定系统如何进行分析和优化时起到了重要作用。一般而言,依据网络的功能,可以将多级网络分为分销系统,生产系统及分销、生产联合系统。不同系统具有不同的网络结构特点。教材中认为,在分销网络中,每个节点最多有一个前项;在生产网络中,每个节点最多有一个后项。但在实际情况中,存在分销网络中节点有多个前项,生产网络中节点有多个后项的情况。
该模型考虑分销系统下的一般网络情景,考虑网络中每个节点有多个前项,多个后项的可能性。构造了分销系统一般网络下的模型,认为补货周期为已知的输入参数
我们依据分销网络节点类型和属性,对分销系统节点进行分类。
模型目标函数包括安全库存的持有成本和在途库存的持有成本
在约束中分别给出了安全库存和在途库存的计算公式,考虑到在多级网络中头节点、中间节点和叶子节点的不同特征,不同类型节点的安全/在途库存计算公式不一致;
安全库存等于净提前期内需求的分位数,不同类型节点净提前期的计算公式不一致,此外由于我们是针对最一般的分销系统网络结构建模,需要考虑网络中非头节点有多个前项的情况;
在途库存等于节点的需求均值乘以净提前期,非头节点也要考虑有多个前项的可能性,此外,模型中还包括净提前期非0约束,头节点的净提前期,中间节点的净提前期均大于等于0,叶子节点由于无下游节点,不用向下游提供保证服务时间,因而其净提前期一定为正。
为了验证所构建的多级库存模型的有效性,我们进行了多级库存仿真。在多级库存网络中,上下游节点之间在订货补货时存在互相影响,因而与单点库存仿真流程相比有些许不一致。
通过采用某两层级仓网数据进行仿真实验,发现所构建的多级库存模型的仿真结果与原库存优化模型的仿真结果相比,有更低的库存周转天数和更高的需求满足率,从而验证了模型的有效性。。
多级库存优化是一种对供应链资源全局优化的库存管理模式,其中多级网络可以由多种方式构成,网络的拓扑结构在决定系统如何进行分析和优化时起到了重要作用。一般而言,依据网络的功能,可以将多级网络分为分销系统,生产系统及分销、生产联合系统。不同系统具有不同的网络结构特点。该模型考虑分销系统下的一般网络情景,考虑网络中每个节点有多个前项,多个后项的可能性。构造了分销系统一般网络下的模型,认为补货周期为已知的输入参数。
Python
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