库存管理中安全库存的预测与优化
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·库存成本控制的结构分析 | 第11-14页 |
| ·相关概念 | 第11-13页 |
| ·库存成本控制的关键因素 | 第13页 |
| ·JIT库存的相关特点 | 第13-14页 |
| ·库存成本控制研究现状 | 第14-17页 |
| ·存在的问题 | 第17页 |
| ·论文研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 不确定情况下的安全库存 | 第19-37页 |
| ·安全库存和服务水平的内涵 | 第19-20页 |
| ·不确定需求下安全库存的问题描述 | 第20页 |
| ·安全库存的决定要素 | 第20-27页 |
| ·服务水平 | 第20-21页 |
| ·对应于服务水平的库存策略 | 第21-27页 |
| ·求解最优的定货批量Q和安全因子k | 第27-30页 |
| ·晚交货情况 | 第27-29页 |
| ·损失销售的情况 | 第29-30页 |
| ·仿真结果 | 第30-35页 |
| ·晚交货情况 | 第30-33页 |
| ·损失销售的情况 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 用B-P神经网络模型预测安全供货库存 | 第37-53页 |
| ·人工神经网络的基础知识 | 第37-40页 |
| ·生物神经元网络 | 第37-38页 |
| ·人工神经元模型 | 第38-39页 |
| ·人工神经网络 | 第39-40页 |
| ·误差反传(BP)神经网络 | 第40-46页 |
| ·BP神经网络 | 第40页 |
| ·BP神经网络拓扑结构 | 第40-42页 |
| ·BP神经网络算法 | 第42-44页 |
| ·BP神经网络算法的改进 | 第44-46页 |
| ·安全库存的神经网络建模研究 | 第46-49页 |
| ·影响安全库存因素的分析 | 第46-47页 |
| ·BP网络的输入、隐含、输出层的设置 | 第47-49页 |
| ·训练方法的选取 | 第49页 |
| ·神经网络泛化能力的改善 | 第49页 |
| ·仿真研究 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 神经网络优化方法的研究 | 第53-61页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第53-59页 |
| ·遗传算法具体操作过程 | 第59页 |
| ·遗传算法的特点 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 仿真结果比较 | 第61-66页 |
| ·传统BP神经网络方法 | 第61-64页 |
| ·模型的建立 | 第61页 |
| ·仿真数据分析 | 第61-63页 |
| ·各结点最终权值 | 第63-64页 |
| ·优化算法仿真结果 | 第64-65页 |
| ·各结点最终权值 | 第64-65页 |
| ·收敛曲线 | 第65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 在学研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
