逆向物流隨機庫存策略研究.pdf

1、由于回收產(chǎn)品在數(shù)量、時間與質(zhì)量的高度不確定性，以及存在多個可替代的供應源，逆向物流的庫存管理相當困難與復雜。簽于傳統(tǒng)庫存優(yōu)化問題的定量研究的局限性，論文采用馬可夫決策過程(MDP)理論在對逆向物流庫存系統(tǒng)的動態(tài)變化特性分析的基礎上對隨機庫存問題進行定量研究?；诋a(chǎn)品回收之后的形態(tài)變化，論文提出了逆向物流庫存系統(tǒng)的兩種基本類型:回收產(chǎn)品直接重用，回收產(chǎn)品再制造。在此基礎上，論文將所研究的隨機庫存優(yōu)化策略問題擴展至回收產(chǎn)品生命周期。

2、　　首先，論文分析了回收產(chǎn)品直接重用的逆向物流庫存系統(tǒng)，其中只有一個庫存點，假設需求與回收之間是相互獨立的，且對回收產(chǎn)品不進行廢棄處置。針對單位需求與回收的情況，通過一維連續(xù)時間馬爾可夫模型證明了庫存成本函數(shù)與采用(s，Q)的傳統(tǒng)“前向物流”庫存模型的庫存成本函數(shù)具有完全相同的結(jié)構(gòu)。然后，針對需求與回收服從一般性隨機分布的情況，分別采用貼現(xiàn)成本法與平均成本法證明了逆向物流庫存系統(tǒng)的庫存量可以被分解為兩部分，一部分的動態(tài)特性與傳統(tǒng)庫存系統(tǒng)

3、是相同的，另一部分則是獨立的對外訂購，此時逆向物流庫存系統(tǒng)的最優(yōu)庫存策略是（s,S）庫存策略。
　　由于在一定條件下逆向物流庫存模型可以轉(zhuǎn)換成采用（s,S）庫存策略的“前向物流”庫存模型，因此論文采用了線性搜索法進行數(shù)值實驗，從回收率、需求率、產(chǎn)品回收過程中信息控制等三方面探討不同的回收參數(shù)對平均庫存成本的影響。數(shù)值實驗結(jié)果表明，如果采用合理的庫存控制策略，回收率對平均庫存成本的影響是相當有限的。只有在回收率非常高的時候，對回收產(chǎn)

4、品進行廢棄處理以避免過高的庫存量才是有必要的。同時，通過預測與監(jiān)測等手段加強產(chǎn)品回收信息的控制有助于降低逆向物流庫存系統(tǒng)的平均庫存成本。
　　其次，論文分析了回收產(chǎn)品再制造的逆向物流庫存系統(tǒng)，其中有兩個庫存點即回收庫存、銷售備用庫存，假設需求與回收之間是相互獨立的，且對回收產(chǎn)品不進行廢棄處置。另外假設新產(chǎn)品制造與回收產(chǎn)品再制造共享一個服務臺，再制造作業(yè)比制造作業(yè)具有優(yōu)先權。論文參照Puterman提出的方法采用馬爾可夫決策過程(M

5、DP)建立了庫存模型，采用單值化系數(shù)進行離散化處理，推導出最優(yōu)性方程。論文首先研究了貼現(xiàn)成本情況下最優(yōu)庫存策略的結(jié)構(gòu)，然后證明了平均成本情況下的最優(yōu)庫存策略是基于銷售備用庫存的最優(yōu)初始庫存量的庫存策略。
　　對于最優(yōu)平均庫存成本的求解，論文建立二維連續(xù)時間馬爾可夫鏈截斷模型，提出了基于矩陣幾何法的穩(wěn)態(tài)概率求解算法。為提高運算效率，論文提出了求解最優(yōu)初始庫存量的近似值的三種啟發(fā)式算法。數(shù)值研究表明，在多數(shù)情況下，尤其是在缺貨成本相對

6、于持有成本不是很高的情況，三種啟發(fā)式算法都可以得到良好地近似值。啟發(fā)式2得到最優(yōu)庫存成本比使用完整枚舉法可以減少平均約77％的計算時間。最后，論文對求解穩(wěn)態(tài)概率的三種算法進行了計算時間性能的比較。數(shù)值實驗表明，論文提出的矩陣幾何算法是平均速度最快的。再次，在以上研究的基礎上，論文探討了逆向物流庫存系統(tǒng)在回收產(chǎn)品生命周期各個階段的最優(yōu)庫存策略。論文采用需求率與回收率的不同組合來代表回收產(chǎn)品生命周期的特定階段，建立了馬爾科夫(MDP)庫存模

7、型，對各種可能的庫存策略進行數(shù)值實驗以期找到最優(yōu)庫存策略。數(shù)值研究發(fā)現(xiàn)，在產(chǎn)品生命周期中采用何種庫存策略取決于系統(tǒng)的持有成本組合，同時在回收產(chǎn)品生命周期各階段的需求率和/或回收率發(fā)生變化的時候采用“隨時變化”庫存策略的設置可以有效地降低總庫存成本，相對而言，如果采用“單一策略”或“部分變化”庫存策略，那么將會發(fā)生額外庫存成本。在回收產(chǎn)品生命周期各階段的周期數(shù)量大于一個以上的時候，MDP模型所產(chǎn)生的庫存策略可以得到近似最優(yōu)庫存成本。同時，