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| 編輯推薦： |
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针对不确定性条件下供应链管理中的供应商选择、生产计划和分销订货决策问题，从战术层面建立优化模型，并寻求有效的求解方法，为供应链管理提供理论依据或参考。
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| 內容簡介： |
《不确定条件下供应链优化模型和算法》是作者赵娜对近年来相关研究成果的总结，主要针对不确定条件下的供应链优化模型与算法进行了研究，以求为实现供应链的优化管理提供依据。
近年来，供应链管理已成为国内外企业和学者共同面对的重要课题，特别是随着电子商务的迅猛发展和国际分工的逐步深入，供应链的优化已经成为企业取得竞争优势的决定性因素，因此也成为了学者们关注的热点。虽然目前供应链优化模型及其算法研究已较丰富，但仍有很多领域可以探索，仍有很多现实问题有待解决。本书也仅仅聚焦于不确定性条件下供应链优化模型的建立与求解，主要深入探讨了供应商选择、生产计划和分销订货决策等问题。充分考虑不确定性条件对供应链管理的影响，从战术层面建立了供应商选择、生产计划和分销订货决策优化模型，并寻求有效的方法对模型进行求解。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 供应链的研究热点
1.3 供应链模型的研究综述
1.3.1 供应商选择研究
1.3.2 生产计划研究
1.3.3 分销决策研究
1.3.4 现有研究的不足
1.4 研究思路及内容
1.4.1 研究的基本思路
1.4.2 研究的具体内容
1.5 本章小结
参考文献
第2章 供应链与供应链管理
2.1 供应链概述
2.1.1 供应链的概念
2.1.2 供应链的功能
2.1.3 供应链的形式
2.1.4 供应链的管理机制
2.2 供应链的构建
2.2.1 构建要求
2.2.2 构建原则
2.2.3 构建步骤
2.3 供应链管理
2.3.1 供应链管理概述
2.3.2 采购管理
2.3.3 库存管理
2.3.4 生产管理
2.3.5 分销配送管理
2.3.6 客户关系管理
2.4 供应链集成
2.4.1 集成供应链的一般概念
2.4.2 供应链的集成机理
2.4.3 供应链管理系统集成
2.5 本章小结
参考文献
第3章 优化模型与方法
3.1 优化理论概述
3.1.1 最优化问题
3.1.2 最优化问题的数学模型
3.1.3 最优化算法概述
3.2 线性规划
3.2.1 线性规划的基本概念
3.2.2 线性规划的基本定理
3.2.3 单纯形方法
3.2.4 线性规划的对偶理论
3.2.5 灵敏度分析
3.3 整数规划
3.3.1 整数规划的基本概念
3.3.2 整数规划的数学模型
3.3.3 割平面法
3.3.4 分支定界法
3.4 多目标优化
3.4.1 多目标优化问题的基本概念
3.4.2 多目标优化问题的数学模型
3.5 遗传算法
3.5.1 遗传算法的基本概念与特点
3.5.2 遗传算法的原理
3.5.3 基本遗传算法的实现过程
3.5.4 应用遗传算法解决优化问题的方法
3.6 模拟退火算法
3.6.1 模拟退火算法的基本概念与特点
3.6.2 模拟退火算法的原理
3.6.3 基本模拟退火算法的实现过程
3.6.4 模拟退火算法的应用
3.7 本章小结
参考文献
第4章 供应链管理中不确定性的分析与实现
4.1 引言
4.2 不确定性的分类
4.2.1 从供应链的结构角度
4.2.2 从不确定性产生的主体角度
4.2.3 从供应链的结构模式角度
4.3 不确定性对系统的影响
4.4 不确定性的实现方法
4.4.1 情景分析法
4.4.2 蒙特卡洛法
4.5 本书所考虑的不确定性
4.6 不确定性需求的预测
4.6.1 基于蒙特卡洛的预测方法
4.6.2 正态分布不确定需求的预测
4.7 本章小结
参考文献
第5章 不确定需求下供应商的选择
5.1 引言
5.2 供应商选择模型
5.2.1 问题描述
5.2.2 模型建立
5.3 供应商评价准则权重确定
5.3.1 AHP准则权重确定
5.3.2 DEA准则权重确定
5.3.3 综合权重确定
5.4 模型求解
5.5 应用算例
5.6 本章小结
参考文献
第6章 相关不确定需求下生产计划的制定
6.1 引言
6.2 生产计划模型
6.2.1 问题描述
6.2.2 模型建立
6.3 遗传算法求解
6.3.1 遗传编码
6.3.2 种群初始化
6.3.3 适应值函数确定
6.3.4 选择操作
6.3.5 遗传操作
6.4 数值实验
6.5 本章小结
参考文献
第7章 分销商不同竞争行为下的订货决策
7.1 引言
7.2 批发价格固定条件下的订货决策
7.2.1 模型建立
7.2.2 模型求解
7.2.3 仿真分析
7.3 批发价格不固定条件下的订货决策
7.3.1 模型建立
7.3.2 模型求解
7.3.3 仿真分析
7.4 本章小结
参考文献
结论
致谢
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