供应链多级库存成本优化与绩效评价研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-20页 |
| ·国外研究现状 | 第12-16页 |
| ·国内研究现状 | 第16-19页 |
| ·存在的问题 | 第19-20页 |
| ·本文的主要研究内容及创新点 | 第20-23页 |
| ·研究内容 | 第20-21页 |
| ·创新点 | 第21-23页 |
| 第二章 供应链库存管理与绩效评价相关理论 | 第23-43页 |
| ·供应链管理基础理论 | 第23-28页 |
| ·供应链 | 第23-25页 |
| ·供应链管理 | 第25-28页 |
| ·库存管理基本理论 | 第28-39页 |
| ·库存管理的基本概念 | 第28-32页 |
| ·供应链环境下的库存管理方法 | 第32-39页 |
| ·供应链绩效评价基础理论 | 第39-42页 |
| ·供应链绩效评价的概念 | 第39-40页 |
| ·供应链绩效评价的一般方法 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 智能优化算法及其实现 | 第43-69页 |
| ·免疫遗传算法理论 | 第43-58页 |
| ·遗传算法基础理论 | 第43-49页 |
| ·免疫算法基础理论 | 第49-54页 |
| ·免疫遗传算法的基本理论 | 第54-58页 |
| ·模拟退火神经网络理论 | 第58-68页 |
| ·人工神经网络概述 | 第58-61页 |
| ·BP神经网络模型 | 第61-64页 |
| ·模拟退火算法理论 | 第64-66页 |
| ·模拟退火BP神经网络模型 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第四章 基于IGA的供应链多级库存成本优化研究 | 第69-93页 |
| ·多级库存的基本理论 | 第69-72页 |
| ·多级库存的基本思想 | 第69-70页 |
| ·多级库存的指导原则 | 第70页 |
| ·多级库存控制策略 | 第70-72页 |
| ·多级库存成本 | 第72-77页 |
| ·多级库存成本结构 | 第72-73页 |
| ·供应链内成本 | 第73-75页 |
| ·多级库存成本模型 | 第75-77页 |
| ·多级库存量的预测 | 第77-84页 |
| ·利用Markov链预测多级库存的独立需求量 | 第77-81页 |
| ·利用MRP预测多级库存的相关需求量 | 第81-84页 |
| ·IGA在多级库存优化中的应用 | 第84-92页 |
| ·多级库存优化的算法设计 | 第84-86页 |
| ·案例分析 | 第86-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第五章 基于SABP的供应链绩效评价研究 | 第93-123页 |
| ·供应链绩效评价的目的 | 第93-94页 |
| ·供应链绩效评价指标的特点及设计原则 | 第94-96页 |
| ·供应链绩效评价指标的特点 | 第94-95页 |
| ·供应链绩效评价指标体系设计原则 | 第95-96页 |
| ·供应链绩效影响因素 | 第96-100页 |
| ·影响供应链绩效的外部驱动力 | 第97-98页 |
| ·影响供应链绩效的内部驱动力 | 第98-100页 |
| ·供应链绩效评价指标 | 第100-110页 |
| ·供应链战略绩效评价指标 | 第101-105页 |
| ·供应链规划绩效评价指标 | 第105-106页 |
| ·供应链运作绩效评价指标 | 第106-110页 |
| ·供应链绩效综合评价 | 第110-122页 |
| ·数据预处理 | 第110-116页 |
| ·网络构造、训练及检验 | 第116-121页 |
| ·结果分析 | 第121-122页 |
| ·本章小结 | 第122-123页 |
| 第六章 结论与展望 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-133页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第133-135页 |
| 致谢 | 第135页 |
