| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第12-15页 |
| 1.2.1 基于一次信息更新的库存决策研究 | 第12-14页 |
| 1.2.2 基于多次(二次及以上)动态信息更新的库存决策研究 | 第14页 |
| 1.2.3 多元化供应或者运输模式的库存决策研究 | 第14页 |
| 1.2.4 多重运输模式下信息更新的动态订货策略研究 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究的问题与内容 | 第15-16页 |
| 1.3.1 本文研究内容的提出 | 第15-16页 |
| 1.3.2 本文的研究框架与思路 | 第16页 |
| 1.4 文章结构 | 第16-18页 |
| 1.5 文章创新之处 | 第18-19页 |
| 2 相关理论方法介绍 | 第19-25页 |
| 2.1 贝叶斯信息更新方法概述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 贝叶斯定理 | 第19页 |
| 2.1.2 市场观测信号处理 | 第19-20页 |
| 2.1.3 贝叶斯方法在市场需求信息更新方面应用 | 第20-21页 |
| 2.2 共轭分布下的多阶段信息更新 | 第21-23页 |
| 2.2.1 共轭分布 | 第21-22页 |
| 2.2.2 正态共轭分布下的贝叶斯信息更新 | 第22-23页 |
| 2.3 动态规划理论 | 第23-25页 |
| 3 基于连续型需求的三阶段信息更新订货策略 | 第25-39页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 问题定义 | 第26-27页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第26页 |
| 3.2.2 基本假设 | 第26-27页 |
| 3.2.3 参数说明 | 第27页 |
| 3.3 模型构建 | 第27-30页 |
| 3.3.1 单阶段连续型需求的最优订货量 | 第27-29页 |
| 3.3.2 动态规划设计 | 第29-30页 |
| 3.4 模型分析求解 | 第30-32页 |
| 3.4.1 动态规划求解 | 第30-32页 |
| 3.4.2 算法设计 | 第32页 |
| 3.5 数值仿真 | 第32-38页 |
| 3.5.1 数值算例 | 第32-33页 |
| 3.5.2 灵敏度分析 | 第33-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于情景树的离散化三阶段信息更新订货策略 | 第39-62页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 问题定义 | 第40-42页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第40-41页 |
| 4.2.2 基本假设 | 第41页 |
| 4.2.3 参数说明 | 第41-42页 |
| 4.3 模型构建 | 第42-50页 |
| 4.3.1 随机需求的离散化近似值 | 第42-44页 |
| 4.3.2 随机需求的情景树模型 | 第44-48页 |
| 4.3.3 单阶段离散需求的最优订货量 | 第48-50页 |
| 4.4 模型分析求解 | 第50-54页 |
| 4.4.1 需求预测动态更新过程分析 | 第50-52页 |
| 4.4.2 动态规划求解 | 第52-54页 |
| 4.5 算例分析与数值仿真 | 第54-60页 |
| 4.5.1 算例背景 | 第54页 |
| 4.5.2 算例模型构建与分析 | 第54-56页 |
| 4.5.3 算例结论 | 第56-57页 |
| 4.5.4 灵敏度分析 | 第57-59页 |
| 4.5.5 离散化拟合效果分析 | 第59-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 5 基于情景树的离散化多阶段信息更新订货策略 | 第62-77页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 问题定义 | 第62-63页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第62-63页 |
| 5.2.2 基本假设与参数说明 | 第63页 |
| 5.3 模型构建与分析求解 | 第63-71页 |
| 5.3.1 模型构建与求解 | 第63-65页 |
| 5.3.2 模型求解分析 | 第65-68页 |
| 5.3.3 基于情景树的模型构建与分析 | 第68-70页 |
| 5.3.4 寻优算法设计 | 第70-71页 |
| 5.4 基于情景树的数值仿真 | 第71-76页 |
| 5.4.1 四阶段信息更新过程 | 第71-73页 |
| 5.4.2 算例分析求解 | 第73-74页 |
| 5.4.3 算例分析结论 | 第74-76页 |
| 5.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 6 结论与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 研究结论 | 第77-78页 |
| 6.2 研究展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 附录 | 第85页 |