易腐物品清单问题-固定的寿命和拖后.doc

易腐物品清单问题:固定的寿命和拖后 摘要:我们有一个single-stock之地点泊松的需求。补货期从外部供应商是固定的。一生的产品也是固定,衰老是假设开始的时候。当这个时代的一个单位已达一生,单位是无用的,因此丢弃的系统。这个补可能是一个order-up-to S-policy。要求不能马上就会被补订。我们考虑三种不同的情况下服务需求为:(1)化费用每单位;(2)服务水平约束;(3)成本和时间单位化单元。例1和2名,而完全解决了一个近似为案例3。我们的结果显示了从早期假定销售损失可以用来解决问题的考虑。我们的结果进行了比较,结果在一篇相关文献考虑Q,r)-policies。 关键词:库存控制、易腐烂的物品;随机 1.介绍 经常有普遍的库存模型假设无限的一生的物品。很明显,在许多实际情况下这种假设是很真实。考虑,例如医疗用品,一段时间后,成为无用的。另一类物品的规定,经过一段时间的股票已经被废弃。易腐物品的清单,可制成很长。所以,不管这些项目,一生的有限元分析结果可能会给准确的结果。模型,在本文中,我们分析模型,用single-echelon single-stock地点。项目是连续监测,和一个(S)-policy?1,适用于股票补充库存。一个可能的应用提出了对口订购政策是零件需要较短的一生。一个例子是电池等系列产品的。另一个例子,可以适当的对口的政策是对某些产品的医疗行业。确实存在,low-demanded医疗产品昂贵相对较短的一生。因此,在这些情况下一(1)-policy?将是合适的。另外,如上施密特和Nahmias(1985年),(1)-policy?,也可适用于一种情况后,对维护机器去除固定工作时间。从建模的角度看,其原因申请(1)-policies?,就是这样的政策已经被广泛地应用于库存模型在一生的物品被认为是无限的。同时,(1)-policy?的确是最佳的一般的条件下的语境中,看到了无限的一生舒尔茨(1990)。 在一篇相关文献,施密特和Nahmias(1985)考虑一个易腐烂的库存模型,以固定的一生时间。这是第一个模型与持续评估和一个非零的时间在一个有限的一生的上下文。易腐烂的库存模型与固定的时间和终身更复杂的模型及寿命服从指数分布,因为时间的马尔可夫性质的随机过程描述的存货是迷路了。施密特和Nahmias模型的销售损失承担,这就意味着这些国家基于有限维空间。然而,如果我们允许backorders,其解决的方法是不再适用自状态空间变得摘要。结论是,与固定的一生和交货看来,一般来说,并没有简单的方法来获得一个精确的评价时,backorders是允许的。在本文中,我们应Nahmias模型,通过允许朱晓东backorders。 那里存在一些论文在single-echelon易腐物品的库存系统,或多或少的复杂。其中最限制性假设出现在这些文件是补货期为零。在大多数情况下,一辈子就跟着一个指数分布,在某些情况下的一生可能是固定的。有些文件,处理指数分布的寿命都(刘,1990年),(Kalpakam和Sapna,1995),(1999),刘、刘、杨,(1999年),(Kalpakam和Shanthi,2001)、(伯曼和Sapna》,2002)、(曼努埃尔等,2008年)和(Sivakumar,2009年)。常见的假设条件,1990)和威尔士(1999)、刘为零,假定的时间(s),-policies。然而,在刘阳(1999)假定为零清清爽爽。时间论文(Kalpakam和Sapna,1995)和(Kalpakam和Shanthi(2001)的考虑,-policies?)1、用任意分布leadtimes。主要的区别是,命令这两个文件放置在Kalpakam只在需求纪元,Shanthi(2001)。Gurler和Ozkaya(2008)放宽假设的指数分布情况下的一生可以忽略不计,leadtimes和(-policies)。换句话说,他们让世遵循总体布局。 唯一的文章,我们可以比作邱火荣(1995),或一个固定的一生中,一个固定的时间,一个(问,r)-policy,backorders。在最近的一纸,伯克和他的Gurler(2008)考虑模型非常相似的赵(1995)。在假定固定三世,固定leadtimes和丢失的销售,他们得到最优(问,r)的参数(与一般的假设只有一个杰出的顺序)。 更彻底地概述Nahmias早期的报纸看到(1982年)和对最近的Kalpakam和Shanthi,看到(2001年)和(连和刘小姐,2001年)。 本文是组织如下:在第二节我们制定我们的模型。我们考虑三种不同情况:(1)化费用每单位;(2)服务水平约束,以及(3)成本和时间单位化单元。在第三节我们勾画出求解过程不同的情况。在第四节我们作一个简短的回顾》(19