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零售业的动态多区间库存控制模型及算法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-6页
目录第6-9页
第一章 绪论第9-22页
   ·课题背景及研究意义第9-11页
   ·采购管理第11-15页
     ·采购及采购管理第11页
     ·采购管理的目标第11-13页
     ·采购分类第13-15页
   ·库存成本管理第15-21页
     ·库存成本的构成第16-17页
     ·库存分类第17-18页
     ·库存的功能第18页
     ·库存成本控制的具体措施第18-19页
     ·库存的ABC分类管理法第19-21页
   ·本文主要研究内容第21-22页
第二章 库存订货数量的确定第22-31页
   ·最佳采购批量(EOQ)的基本概念第22-23页
   ·最佳采购批量(EOQ)的基本模型第23-25页
     ·存货储存成本的估计第23页
     ·存货订货成本的估计第23-24页
     ·最佳采购批量(EOQ)的基本模型及求解第24-25页
   ·允许缺货条件下最佳采购批量的数学模型及求解第25-26页
   ·数量折扣下最佳采购批量的数学模型及求解第26-28页
   ·约束条件下多品种最佳采购批量折扣模型及求解第28-31页
第三章 订货方式的选择第31-36页
   ·定量订货法及特点第31-34页
     ·定量订货法第31-32页
     ·确定条件下订货点的确定第32页
     ·不确定条件下订货点的确定第32-33页
     ·定量订货法的特点第33-34页
   ·定期订货法及特点第34-36页
     ·定期订货法第34-35页
     ·定期订货法的特点第35-36页
第四章 基于粒子群算法的遗传算法第36-49页
   ·遗传算法(GAs)第36-43页
     ·遗传算法的产生与发展第36-37页
     ·遗传算法的生物学基础第37-38页
     ·基本遗传算法的介绍第38-39页
     ·遗传算法的实现第39-43页
   ·粒子群算法第43-46页
     ·粒子群算法的生物原理第43-44页
     ·粒子群优化算法的介绍第44-45页
     ·粒子群优化算法的总结和展望第45-46页
   ·基于粒子群算法的遗传算法第46-49页
     ·算法描述及实现第46-47页
     ·算法参数设置和分析第47-48页
     ·算法的特点及应用第48-49页
第五章 动态多区间批量与时间折扣进货模型第49-62页
   ·问题的提出第49-51页
     ·企业采购中的运输问题第49-50页
     ·采购物资支付货款的时间问题第50-51页
     ·季节性商品的不定量不定期采购问题第51页
   ·模型的建立第51-57页
     ·传统数量折扣下最优进货模型及求解第52-53页
     ·连续型动态多区间批量与时间折扣进货模型第53-55页
     ·离散型动态多区间批量与时间折扣进货模型第55-57页
   ·遗传算法求解模型第57-60页
     ·编码方法第57-58页
     ·初始群体的产生第58-59页
     ·适应度的计算第59页
     ·选择算子的设计第59页
     ·交叉算子的设计第59-60页
     ·变异算子的设计第60页
   ·基于粒子群遗传算法求解模型第60-62页
第六章 实验及算法和模型分析第62-78页
   ·实验数据第62-64页
   ·传统数量折扣下最优进货模型试验结果及分析第64-66页
   ·连续型动态多区间批量与时间折扣进货模型试验结果及分析第66-71页
     ·简单遗传算法求解模型试验结果及算法分析第66-67页
     ·基于粒子群遗传算法求解模型试验结果及算法分析第67-68页
     ·不同算法实验结果比较及分析第68-71页
   ·离散型动态多区间批量与时间折扣进货模型试验结果及分析第71-76页
     ·简单遗传算法求解模型试验结果及分析第71-72页
     ·基于粒子群遗传算法试验结果及分析第72-74页
     ·不同算法实验结果比较及分析第74-76页
   ·模型比较分析第76-78页
第七章 结论与展望第78-80页
参考文献第80-83页
致谢第83-84页
攻读学位期间发表的学术论文目录第84-85页
攻读学位期间参加的科研项目第85页

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