检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《中国管理科学》2007年第6期98-104,共7页Chinese Journal of Management Science
基 金:国家自然科学基金资助项目(7047104270601011);教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-06-0653)
摘 要:为了更合理的设计分销网络,本文提出了一种随机多阶段的联合选址-库存模型。在该模型中,不仅考虑了经济规模和分摊效益的影响。同时通过情景规划,考虑了在多阶段的分销网络设计中,对未来市场环境的不确定性。该模型的目标是使整个战略周期内的总期望成本(包括库存、运输、选址成本与损失的收益)最小。本文将该模型建立成为了一个非线性的整数规划模型,同时提出了一种基于拉格朗日松弛的求解算法。最后,本文使用该算法求解了三组不同规模的算例,得到的计算结果证明了拉格朗日算法是求解该模型的有效算法。This paper addresses a stochastic multistage location-inventory model with investment funds limitation for facilities location and market selection in each time stage,where the economies of scale and risk-pooling effects are handled by consolidating inventory sites,and forecast uncertainties of parameters in the problem are explicitly considered by specifying a set of scenarios.The goal of this model is to minimize the expected total cost that includes location,transportation,inventory,and lost revenues costs.We formulate this model as a nonlinear integer programming problem,for which we propose a Lagrangian relaxation-based solution algorithm.Finally,this algorithm is applied to several instances on problems in 3 different sizes,and our computational results show that our model can be solved efficiently via this algorithm.
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