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风险预测模型的构建与验证社会的不断进步，使得人们的生活水平在很大程度上得到了提高，风险预测模型的构建与验证就是通过改变室内的热湿环境，为人们的居住生活提供一个舒适健康的环境。
风险预测模型的构建与验证的应用越来越广泛，一个良好的风险预测模型的构建与验证设计，不仅可以提高人们生活舒适度，还可以提高工作学习效率。
随着我国民众环保意识的增强，不再单单一味追求舒适的居住环境，更多的开始关注节能减排、绿色环保、和谐自然的居住环境。
1.1风险预测模型的构建与验证引言概述风险预测模型的构建与验证在最近几十年飞速发展的过程之中，其整体的产业耗能占比已经接近我国社会整体能耗的三分之一，而对于风险预测模型的构建与验证的整体使用来说，其能耗在建筑整体能耗之中的占比达到了40-50%，风险预测模型的构建与验证以其出色的节能性和环保性，受到越来越多的关注，同时也被不断推广。
但是，风险预测模型的构建与验证在施工中往往不受重视，导致发生了很多问题，而且我国的风险预测模型的构建与验证的设计和施工往往由不同单位承包，其对于问题的理解方式不同，相对应的利益关系也存在很大区别，导致很难有完美的配合。
加之，设计人员和施工人员的素质不同，风险预测模型的构建与验证可能由于缺乏施工经验而凭空想象，造成设计不合理；施工人员对设计理解度不够，达不到设计要求，造成设计效果大打折扣等。
风险预测模型的构建与验证的施工质量好坏直接和影响了建筑物的使用质量好坏，加强风险预测模型的构建与验证的施工风险预测模型的构建与验证管理，有利于提高风险预测模型的构建与验证质量。
因此，对风险预测模型的构建与验证进行工程风险预测模型的构建与验证管理是非常有意义的，也是非常重要的。
由于社会的发展，人们的生活水平得到了大大提高，在这种大形势下，相应的物质需求也就急速膨胀，而风险预测模型的构建与验证基本的居住工程也成了社会最为关注的重点风险预测模型的构建与验证之一。
作为风险预测模型的构建与验证中重要组成部分之一的风险预测模型的构建与验证，其设施好坏还会对用户日常生活产生直接影响，因此风险预测模型的构建与验证的质量是否过关直接影响到用户对于住房的选择，也是考察整个风险预测模型的构建与验证的质量是否达标的重要参考条件之一。
考虑竞争和新鲜度的生鲜配送站选址问题研究作者：张镛基岑仲迪来源：《物流科技》2024年第11期摘要：针对生鲜配送站多建乱建所带来选址成本居高不下的问题，在考虑固定建设成本、运营成本、配送成本的情况下，将新鲜度作为惩罚成本建立了模型的成本函数，引入竞争函数解决配送站建造位置过于拥挤的问题，以此为基础构建了多目标选址模型。
收集宁波市数据形成算例，使用改进遗传算法对模型进行求解，得到了算例生鲜配送站的最佳选址方案，并通过与仅考虑成本情况下模型结果进行对比分析得到竞争和新鲜度对选址的影响。
关键词：生鲜商品;新鲜度;配送站选址;竞争;改进遗传算法中图分类号：F252.14文献标志码：ADOI：10.13714/ki.1002-3100.2024.11.005Abstract： To address the problem of excessive and haphazard construction of fresh food delivery stations， we have developed a cost function for our model that incorporates the penalty cost of freshness， taking into account fixed construction costs， operational costs， and delivery costs. In order to address the issue of overcrowded locations for building delivery stations， we have introduced a competition function into the model. Based on these considerations， we have constructed a multi-objective site selection model. We have employed an improved genetic algorithm to solve the model and obtain the optimal site selection solution for the fresh food delivery stations in our case study. Furthermore， we have conducted a comparative analysis by comparing the results of our model considering both competition and freshness with the results obtained from a model that solely considers costs. This analysis provides insights into the impact of competition and freshness on site selection.Key words： fresh food products; freshness; site selection for delivery stations; competition; improved genetic algorithm0 引言隨着科学技术和新零售模式的发展，生鲜电商迎来了发展的黄金时期。
物流中心选址研究论文一、物流活动中的物流中心物流活动是在商品生产与消费过程中，有计划地组织对原材料、半成品及成品由生产地到消费地流通过程，从而创造时间价值、位移价值的经济活动。
物流与商流、交通流、信息流统一于流通过程，它们相互联系一、互为补充。
物流活动包含了包装、发货、保管、库存、运输、装卸等环节，这些环节密切联系，既相互制约，又相互配合，既各成体系，又有机协调，形成了复杂的物流系统。
在物流系统中，根据物流活动的特征，可把物流活动的场所分为：物流路径（如：运输线路、配送线路等）和物流中心（如：货运站点、港口码头、航空港、仓库、配送中心、包装加工中心等等）。
物流中心就其作业性质而言，是从供应者处接受大量的物资，进行倒装、分类、保管、包装加工、信息处理等作业，然后按各需求用户的订货要求，以优良的服务，进行配送的设施。
物流中心在一定条件下也被称为配送中心、仓储中心、储运中心等。
在现代物流活动中，物流中心的作用是十分明显的。
可以归纳为：①使供货适应市场需求变化。
各种商品的市场需求在时间、季节、需求量上都存在大量随机性，而现代化生产、加工无法完全在工厂、车间来满足和适应这种情况，必须依靠物流中心来调节。
适应生产与消费之间的矛盾与变化。
②经济高效的组织贮运。
从工厂企业到销售市场之间需要复杂的贮。
运环节，要依靠多种交通。
运输、库存手段才能满足。
传统的以产品或部门为单位的贮运体系明显存在不经济和低效率的问题，如图1所示。
故建立区域、城市的物流中心能进行批量进发货物。
能组织成组成批成列直达运输、集中贮运，有利于降低物流系统成本，提高物流系统效率。
③提供优质的保管、包装加工、配送、信息服务。
现代物流活动中由于物资物理、化学性质的复杂多样化、交通运输的多方式长距离长时间。
多起终点、地理与气候的多样性，对保管、包装加工、配送、信息提出了很高的要求，只有集中建立物流中心，才有可能提供更加专业化、更加优质的服务。
④促进地区经济的快速增长。
关于库存联合分销选址决策模型优化设计
陈丹丹;税文兵;沈小静
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2015(032)010
【摘要】研究多产品配送中心库存联合分销选址决策问题.多产品分销网络中存在不同产品在仓储设施和仓储空间上的竞争关系,以及产品之间的互相替代关系等,传统的配送中心选址问题只考虑单一产品的情况,不能满足产品多样化的现代制造企业分销网络的规划设计.为了使配送中心的选址更加符合实际情况,并成本最优,提出一种粒子群算法的多产品配送中心库存联合分销选址方法.首先对配送中心的选址问题进行分析,然后建立相应的数学模型,最后采用粒子群算法对模型进行求解.通过设计的算例验证了模型的有效性,测算结果表明,模型对各参数的变化具有一定的稳定性,粒子群算法可以很好的求解所建立的模型.
【总页数】6页(P398-403)
【作者】陈丹丹;税文兵;沈小静
【作者单位】昆明理工大学交通工程学院,云南昆明650500;昆明理工大学交通工程学院,云南昆明650500;昆明理工大学交通工程学院,云南昆明650500
【正文语种】中文
【中图分类】N945.12
【相关文献】
1.基于中心化存储和横向转运的选址--库存联合决策模型 [J], 姜燕宁;郝书池
2.随机需求下分销网络的选址库存联合模型 [J], 马宇红;张浩庆;姚婷婷
3.基于VMI的配送中心选址-库存联合决策模型 [J], 王亚民;黄淼
4.基于中心化存储和横向转运的选址——库存联合决策模型 [J], 姜燕宁;郝书池
5.双渠道多级分销网络选址—库存问题 [J], 孙姣;屈挺;聂笃宪;Matthias Thürer;李从东;黄国全
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基于服务水平约束的联合库存管理模型黄进红;周根娇【摘要】Jointly managed inventory （JMI） is currently a hot topic in the research of inventory theory. In this paper, the author consider lead time on constant and random variables, establish a single product, based on inventory cost and transportation cost minimum muhy target programming model, and gives the optimal inventory strategy.%联合库存管理是当前库存论研究的一个热点．文章分别就提前期为固定常数和随机变量两种情况，建立了单一产品、基于库存成本最小及运输成本最小的多目标规划模型，并给出了相应的最优库存策略．【期刊名称】《赣南师范学院学报》【年(卷),期】2012(033)003【总页数】3页(P19-21)【关键词】联合库存管理;两级库存管理;服务水平;提前期【作者】黄进红;周根娇【作者单位】赣南师范学院数学与计算机科学学院,江西赣州341000;赣南师范学院科技学院,江西赣州341000【正文语种】中文【中图分类】O2270 引言最近供应链库存的研究已得到越来越多学者的关注.他们从单一的企业库存拓展到二级、多级库存的研究.在供应链管理模式下，单个企业之间的竞争转变为供应链之间的竞争.要提升供应链的整体竞争力，不仅要提供最优的服务，还要努力使自身保持最合理的成本.库存成本是供应链成本的最重要组成部分之一，一般占总成本的30%以上，因此供应链库存成本控制研究，对提高供应链性能具有重要意义. 将供应商与销售商联合起来考虑也引起了不少学者的兴趣.最早研究的是Goyanl，Banerjee等人，Goyal在1977年建立了一个对供应商-零售商联合库存进行优化的模型，其目标函数是最小化供应商和零售商的总相关费用；Banerjee(1986)[1]在Goyal的基础上，加入生产速率有限的约束条件，提出了一个基于lot-for-lot 假设下的一个库存策略.随后Lu、Hill、Viswanathan[2-5]等人分别从不同的角度并放松了某些假设，进一步提出了不同的供货策略，但大部分的工作都是研究供应商如何向买方供货才能使总费用最低.1 模型的建立1.1 模型假设与符号说明考虑单个供货商、单个生产商的局部供应链，且仅涉及单一产品.供应商与生产商共享需求和库存信息，采用基于协调中心的联合库存管理模式；单位时间内需求服从均值和方差均已知的正态分布；决策者采用不允许缺货的(r,Q)存储策略；涉及费用只考虑运输费、库存费、订货费(常数)，其中运输费分不变费用和可变费用，假设可变费用与运输量成正比，运输成本只包含运输费，库存成本包含库存费和订货费两部分.图1 库存随时间的变化图基于以上假设，该系统的库存水平—时间状态图可用图1表示.符号说明：DL、D：分别表示提前期内和单位时间内的需求量，且D的期望和方差分别为μD、σD2；T：订货周期，即相邻两次到货的时间差(如图1所示)；L：订货提前期；r：再订货点；Q：每次的订货量，并假设Q>r；α：提前期内设定的安全水平； k：与α相对应的安全因子；C0：订购货物的固定费用； TC：单位时间内的运输成本；IC：单位时间内的库存成本，包含订货费、货物存储费；h：单位时间单位货物的库存成本；λ0：订购后运输货物的不变费用；λ：运输单位货物的成本； Qmax：运输容量.1.2 数学模型的建立1.2.1 提前期为固定常数情形我们首先确定再订购点r，r确定只跟提前期内的需求D有关.因为D～N(μD,σD2)，所以在L内的需求DL～N(LμD,(LσD)2)，故服从标准正态分布.由k的含义(即为标准正态分布的α-分位数)，若令r=LμD+kLσD，则有P(DL<r)=α(1)即提前期内需求小于r的概率为α，α越靠近1，在提前期内就越不容易缺货.故再订购点r的确定可由下式给出：当给定α的值后，k的值可由(1)式变形后查标准正态分布表得到.一个周期T内的平均库存为其库存相关成本为根据假设，一个周期T内的运输成本为C2=λ0+λQ, 所以单位时间内的运输成本和库存相关成本分别为T内的期望需求量T·D=Q，缺货量是关于r的函数，记为B(r)，可以证明，B(r)可由下式给出：其中G(k)=φ(k)-k[1-Φ(k)]，Φ(k)、φ(k)分别是标准正态分布的分布函数和密度函数.在运输容量Qmax和服务水平1-β的约束条件下，得到联合库存管理多目标规划模型：≤β1.2.2 提前期为随机量情形假设提前期L为随机变量，且服从正态分布此种情况与提前期为固定常量情形的唯一区别就是再订购点r的不同.设此时提前期内需求量服从期望为μY，方差为σY2的正态分布,由文献[6]，μY，σY2的值分别为:故此时r可由下式确定：(2)显然，(2)式中k即为标准正态分布的α-分位数.给定α的值后，可以通过查表得到k，进而再确定再订购点r.2 模型求解对于前面给出的多目标规划模型，考虑到实际应用背景，采用妥协法来对模型进行求解.对两个目标函数进行加权求和，从而转化单目标规划模型：≤β其中，ρ1和ρ2分别为库存成本IC和运输成本TC的权重值，且满足：0≤ρ1,ρ2≤1且ρ1+ρ2=1.该妥协模型是一个非线性约束规划模型，经验证，它不满足K—T条件，因此无法采用常规的非线性规划模型求解方法.为求解模型，我们先忽视约束条件，对Z求出一阶导数和二阶导数：(3)在不考虑约束条件的情况下，令(3)式等于0，可得最优订货量Q0为现在考虑约束条件.关于服务水平的约束条件可以转化为≤Q，故当时，模型无解.此时需要提高β或降低安全因子k，以使Qmax≥由于Z的二阶偏导数恒大于零，故在服务水平β和运输容量Qmax两个约束条件下，可解得最优订货量Q*为：3 数值例子下面我们以具体数值来验证模型的有效性.取定单位时间(如一个季度)，令查表得k=1.28，再取不同的ρ1和ρ2，对于不同的提前期类型，其结果见表1.表1 数值结果(ρ1,ρ2)rB(r)βQ0Q∗ICTC总成本L固定(1,0)(0.5,0.5)85.335285.335246.696246.696238.729886.602585.335286.6025 1775.831785.9385.331892.821775.831839.38L随机(1,0)(0.5,0.5)86.625586.625546.696246.696238.729886.602586.625586.6255 1811.921811.921892.631892.631811.921852.284 结论：4.1 提前期随机的情形，其安全库存及总成本都要高于提前期固定的情形，因此企业须尽量降低提前期的不确定性；4.2 从表中可以看出，对目标函数优化时，综合考虑两种成本与只考虑一种成本相比，其总成本要更大.【相关文献】[1] A. Banerjee. A joint economic lot size model for purchaser and vendor[J].Decision Science,1986, 17(3):292-311.[2] Lu Lu.A one-vendor multi-buyer integrated integrated inventory model[J].European Journal of Operational Research,1995,81(2):312-323.[3] Roger M. Hill.The single-vendor single-buyer integrated production-inventory model with a generalised policy[J].European Journal of Operational Research, 1997,97(3):493-499.[4] S. Viswanathan.Optimal strategy for the integrated vendor-buyer inventorymodel[J].European Journal of Operational Research,1998,105(1):38-42.[5] Ouyang Liang-Yuh,Wu Kun-Shan,Ho Chia-Huei.Integrated vendor-buyer cooperative models with stochastic demand in cotrollabel lead time[J].Int. J. Production Economics, 2004,92(3):255-266.[6] 柳键,马士华.供应链库存协调与优化模型研究[J].管理科学学报,2004,7(4):1-8.。
基于模糊可变评价模型的水库水环境质量评价
程建设
【期刊名称】《水利水电快报》
【年(卷),期】2017(038)007
【摘要】随着我国经济快速发展,水库水环境质量问题成为社会关注的热点以及政府工作的难点.以可变模糊集合为理论支撑,选取江西省某水库作为研究对象,应用模糊可变评价模型,在单因子评价法的基础上,评价该水库水环境质量的总体情况.采用3种方法确定指标权重,通过变化模型参数构造多种模型,提高对水库水环境质量等级评价的可信度.该模型实用性强、计算结果可靠,可应用于类似水库水环境质量的综合评价.
【总页数】4页(P17-19,24)
【作者】程建设
【作者单位】江西省瑞昌市水利局, 江西瑞昌 333200
【正文语种】中文
【中图分类】TV697
【相关文献】
1.基于模糊可变模型的白洋淀水环境质量评价
2.基于可变模糊评价方法的玄武湖水环境质量评价
3.基于可变模糊集的水库水质评价模型
4.模糊可变评价模型在白洋淀水环境质量评价中的应用
5.基于正态云-模糊可变耦合模型的水环境质量评价
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第19卷 第4期运 筹 与 管 理Vo.l 19,No .42010年8月OPERAT I ONS RESEARCH AND M ANAGE M ENT SCIENCEAug .2010收稿日期:2009-07-18基金项目:国家社科基金资助项目(07XJ Y015);国家自然基金资助项目(70871097);长安大学科技创新基金(CH D2009J C149)作者简介:王非(1972-),男,陕西西安人,副教授,管理学博士,研究方向物流与供应链管理基于可变建设成本的风险共担选址)库存模型研究王非1,2, 贾涛3, 胡信步3(1.长安大学经济管理学院,陕西西安710064;2.西安外国语大学人文地理研究所,陕西西安710061; 3.西安交通大学管理学院,陕西西安710069)摘 要:在固定建设成本风险共担选址-库存问题(Location m ode l of risk poo ling ,LM RP )研究基础上,本文从优化角度将配送中心建设成本设为配送中心规模的线性函数,将模型扩展为可变建设成本风险共担选址)库存问题(L ocati on m ode l o f r i sk poo li ng based on variable constructi on cost ,L M RPVCC ),构建非线性0-1整数规划模型。
采用启发式粒子群算法求解模型,对经典文献算例进行测算,并依据计算结果,对影响模型目标值的相关参数进行敏感性分析。
关键词:物流管理;选址;粒子群算法;可变成本中图分类号:TB491 文章标识码:A 文章编号:1007-3221(2010)04-0031-07L ocation M odel of R isk Pooli ng Based on V ari able Constructi on Costand Particle S war m Optim i zati on A l gorith m sWANG Fei 1,2,JI A Tao 3,HU X in -bu3(1.Schoo l o f E cono m ics and M anage m ent ,Chang .an University,X i .an 710064,China;2.Instit u te of H um an G eography ,X i .an international Stud ies University,X i .an,710061,China;3.School of M anage m ent ,X i .an J iaotong University,X i .an 710069,C H ina )Abstrac:t Based on variable cost of constr uction ,w e constr uct a ne w locati o n proble m o f riski n g poo l incorpora -ti n g var i a b le DC Constructi o n ,transportation cos,t w or k i n g inventory and safety stoc k i n ven tory costs at the d is -tri b ution centers .W e for m u late this prob le m as a square nonlinear 0-1integer -progra mm ing m odel wh ich is to deter m i n e wh ich reta iler should serve as d istri b uti o n centers and ho w to allocate the other retailers to the d istr i b u -ti o n centers .Applying the particle s w ar m opti m ization and several co m putati o na l instances ,w e fi n d the subopt-i m um so l u ti o n of the m ode.l Key words :l o g i s tics m anage m en;t location ;particle s w ar m opti m ization algorith m;variab le cost of construction0 引言现代物流作为一种先进的组织方式和管理技术,是企业降低物资消耗、提高劳动生产率以外的重要利润源泉。
运输成本、配送中心建设成本、订货成本、安全库存成本、库存持有成本是构成物流企业总成本的重要组成部分。
二十世纪80年代在/价值链0基础上发展而来的/供应链0管理思想的出现为研究选址问题提供了新的视角与契机。
LinF.R.等认为供应链是包括供货商、制造商、销售商在内,涉及物流、资金流、信息流的企业网络系统。
选址)库存模型不可避免与库存论、供应链协调理论相结合才能适应时代对32运筹与管理2010年第19卷其发展的需要。
对结合配送中心建设成本、库存成本的物流选址问题的理论研究为物流企业降低费用、提高效率提供了科学、有效的决策方法和理论依据。
本文在固定建设成本L MRP选址)库存问题研究成果基础上,对L MRPVCC(Locati o n m ode l of risk poo li n g based on variab le constr uction cost)选址-库存问题进行探讨。
1选址)库存问题的发展自上世纪80年代以来,很多学者对选址)库存问题进行了深入研究,但多数学者将重点放在结合选址问题的库存模型上,更接近于库存问题的扩展研究。
至上世纪90年代末,有部分学者开始对结合库存的选址问题进行深入探讨。
Nozick与Tur nqu ist在配送中心选址模型中不仅考虑交通成本,而且考虑了供应链管理中库存成本的影响作用,将安全库存成本包含在固定装卸成本中,建立起单级库存)选址模型。
N ozick与Tur nquist扩展上述模型,从单级演化到两级,确定各中心的库存水平及区位,以权衡顾客服务水平与单位产品成本[1]。
Bar hona与Jensen用分解法求解带有固定库存成本的选址模型。
风险共担选址-库存模型(Locati o n m odel of risk pooling,L MRP)由Shen与Dask i n提出,为二级物流模型。
其假设每个零售商需求都为正态独立分布,所有零售商需求必须被满足且必须由一个配送中心供货,配送中心无配送能力限制。
模型不仅计算成本的最优值,即最小成本,且求解配送中心的最优建设区位与配送中心的配送方案[2]。
Eppen证明了在配送中心设立库存成本(持有成本与安全库存成本)比在各零售商分散设置的库存总成本小[3]。
依据Eppen的研究结果,Shen与Daskin利用风险共担策略将安全库存设在配送中心,进而采用EOQ经济订货批量模型计算配送中心的最优订货量,在此基础上构建了L MRP选址)库存模型。
此外,近年将库存理论引入选址模型的学者还有Ji a[4]、M iranda[5]、U zsoy[6]、KARTH I K[7]。
Shen与D askin构建模型如下m i n E{f i X i+B E B L j d ij Y ij+X i(E B L j Y ij)+H hz A L E R2j Y ij}模型参数与输入变量:I为配送中心i集合;J为零售商j集合;f i为每年配送中心i的固定建设费用;B 为运输费用系数;L j为零售商j每天需求的均值;g i为从供货商到配送中心i每次运输的固定成本;a i为从供货商到配送中心可变运输成本系数;B为每年配送中心运营的天数;L为订货提前期;H为库存成本系数;h d为单位库存成本;5为销售商订货满意度;F i为配送中心每次订货的固定成本;z5为标准差(客户满意度)p(z[z5)=5;R2为零售商需求方差;X i(x)为当配送中心需求期望是x时,配送中心的运营成本;决策变量:X i,如为1,在i点修建配送中心,否则为0;Y ij,如为1,配送中心i为销售点j送货,否则为0。
目标函数中第一项表示每年配送中心建设成本,第二项表示从配送中心到零售商的运输成本,第三项表示配送中心运营成本(w orking inventory cost),包括订货成本、从供应商到配送中心的运输成本及配送中心库存持有成本。
第四项代表在配送中心发生的安全库存成本。
约束条件式(2)表示每个零售商需求都被满足,且只能由一个配送中心满足;约束条件式(3)表示零售商只能配送中心供货。
约束条件式(4)、(5)表示、为0-1变量。
Daskin,Cou ll a rd,Shen用拉格朗日松弛法求解该模型并获得良好计算效果[8]。
2基于可变建设成本的风险共担选址)库存模型构建在实际中,物流企业常常根据所要服务的零售商的区位、数量及需求量确定配送中心的建设规模,从而决定建设、租用每个配送中心的成本。
而LMRP(Locati o n m odel of risk pooling)模型将所有配送中心的建设成本设为常量,不仅与实际情况不符,而且会导致资金资源的巨大浪费。
作者从优化角度将配送中心建设成本设为配送中心规模的线性函数,构建非线性0-1整数规划模型。
在特定网络中,已知各需求点的需求与网络距离矩阵,给定建设成本系数、运输成本系数、库存成本参数,求解包括配送中心建设成本、运作成本、运输成本、安全库存成本在内的总成本、建设配送中心的最佳区位以及配送中心给零售商配送的最优路径。
基本假设:配送中心建设成本为配送中心规模的线性函数;配送中心无配送能力限制;物流网络中,所有零售商需求必须被满足,且只能由一个配送中心为其供货;零售商只能由配送中心供货;配送中心为本地零售商供货的运输成本为0。
模型参数:m 为配送中心建设成本系数;X i (x )为当配送中心需求期望是x 时,配送中心的运营成本。
其他参数与上文涵义相同。
决策变量:X i =1,在i 点修建配送中心,否则为0;Y ij =1,配送中心i 为零售商j 送货,否则为0;可变建设成本风险共担选址)库存模型将配送中心建设成本视为配送中心规模的线性函数f (x )=f i +mx,其中x 为配送中心的期望平均库存量,包括该配送中心的安全库存量与订货量,(Q,r )库存策略下的库存状态图见图1。
根据Dask i n 的L MRP 风险共担模型,配送中心的安全库存量为。
