李群霞 李争香
[摘要] 本文对模糊环境下的库存问题进行了研究,采用梯形模糊数来描述现实生产环境,对不允许缺货、全部要素均为模糊数时的经济订货批量模型进行优化求解。数据分析表明,虽然实际环境是模糊的,但是最优决策是确定的。当所有生产要素均为常数时,模糊库存模型可以退化为确定性条件下的经济订货批量模型。并对模糊集范围对经济订货批量和年库存总成本函数的影响进行了数据分析和仿真。
[关键词] 经济订货批量; 库存; 模糊集
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 06. 028
[中图分类号]F272.7[文献标识码]A[文章编号]1673 - 0194(2012)06- 0059- 02
1引言
库存管理对企业的成功运作至关重要,传统的库存模型中,许多参数和变量都是不确定的,为得到一个有效的库存管理策略,常常应用概率论来处理库存管理中出现的不确定性,例如用概率分布来描述最终顾客的需求,其中概率分布的参数则是通过对历史数据进行统计分析而得来的,确定订货点和订货量。然而随着经济、信息技术的迅速发展,产品的生命周期越来越短,创新速度越来越快,历史数据的可靠性越来越低,实际中往往缺少历史数据或历史数据不可用,这使得概率方法可能不适用,或者通过概率方法得到的库存管理策略的实际应用效果不理想。在很多情况下,尤其对于新产品,由于缺乏历史数据和足够的信息,很难用概率理论来准确预测需求水平,只能对需求的可能变动情况有一个比较模糊的认识。因此,一些研究者开始尝试通过模糊数学方法对这种不精确的需求进行描述,以解决概率论在描述不确定需求方面的局限性。模糊理论是处理不确定性的重要方法,已经在库存管理中获得了广泛应用。
模糊集理论最早由美国自动控制理论专家Zadeh于1965年提出,最先将模糊数学引入库存管理的是Kacpryzk、Staniewski和Park,Park运用了模糊集的概念,在扩展原则下将库存成本作为模糊数对经济订货批量模型进行了求解。Chang 和Yao建立了允许缺货条件下模糊需求时的经济订货数量的库存模型。Hsieh对多模糊参数、不考虑短缺情况下的生产—库存模型进行了模糊建模和求解。Hsieh 、Chen运用梯形模糊数研究了订货量分别为常数和模糊数时的库存模型。Chen等 对年需求量、订货成本、持有成本、缺货成本均为模糊数时的多模糊参数且考虑短缺下的传统EOQ模型在函数原则下进行了求解,克服了扩展原则的计算的复杂性。Giannoccaro等 提出了一种模糊梯次方法对供应链环境下的库存问题进行了求解。Yao等 分别采用三角形模糊数和梯形模糊数来描述订货量,对允许缺货和不允许缺货的模糊库存模型进行了研究,采用扩展原理,得到了模糊总成本的隶属函数。
本文作者对模糊经济订货批量库存模型、生产库存模型、考虑缺货和缺陷率的模糊库存模型进行了研究,以模糊理论为基础来描述库存管理中的不确定性,当需求量和各项库存成本均为模糊数时,建立模糊经济订货批量模型,确定经济订货批量,使得整个模糊库存的总成本最小。
2基于模糊集的经济订货批量模型的优化求解
2.1基本假设
模糊经济订货批量模型的研究建立在以下假设的基础上:
(1) 订货提前期为常数。
(2) 订货为瞬间到达,补充库存。
(3) 只考虑一种产品的情况。
(4) 单位购买价格P为常数,不考虑数量折扣的情况。
(5) 不允许缺货。
2.2模型的建立和求解
4结论
本文采用梯形模糊数来描述库存环境,对不允许缺货、全部要素均为模糊数时的经济订货批量模型进行了研究。结果表明,虽然实际环境是模糊的,但是最终做出的最优决策是确定的。当所有生产要素均为常数时,得到确定性条件下的经济订货批量模型。对模糊集范围对经济订货批量和年库存总成本函数的影响进行了数据分析和仿真,结果表明对模糊集范围采用不同的隶属函数和模糊集范围以及解模糊方法,得出的结果会有所不同,所以应科学合理地推测未知参数,确定其隶属函数和模糊集范围。
主要参考文献
[1] Kacpryzk J, Staniewski P. Long-term Inventory Policy-making Through Fuzzy Decision-making Models [J]. Fuzzy Sets and Systems, 1982(8): 117-132.
[2] Park K S. Fuzzy Set Theoretic Interpretation of Economic Order Quantity [J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 1987, (SMC-17): 1082-1084.
[3] Chang S C, Yao J S. Economic Reorder Point for Fuzzy Backorder Quantity [J]. European J. Operational Research, 1998(109): 183-202.
[4] Chih H H. Optimization of Fuzzy Production Inventory Models [J]. Information Science, 2002(146):29-40.
[5] Chen S H, Hsieh C H. Optimization of Fuzzy Simple Inventory Models [C] // IEEE International Fuzzy System Conference Proceedings, Seoul, Korea,1999.
[6] Chen S H, Hsieh C H. Optimization of Fuzzy Inventory Models[C] //IEEE SMC'99 Conference Proceedings, Yokyo, Japan, 1999.
[7] Chen S H, Wang C C. Backorder Fuzzy Inventory Model under Function Principle [J]. Information Science, 1996(95):71-79.
[8] Giannoccaro I, Pontrandolfo P, A fuzzy Echelon Approach for Inventory Management in Supply Chains [J]. European Journal of Operational Research, 2003(149):185-196.
[9] Lee H M, Yao J S. Economic Order Quantity in Fuzzy Sense for Inventory without Backorder Model [J]. Fuzzy Sets and System, 1999(105):12-31.
[10] Yao J S, Lee H M. Fuzzy Inventory With or Without Backorder Order Quantity with Trapezoid Fuzzy Number [J]. Fuzzy Sets and System, 1999(105): 311-337.
[11] Yao J S, Chang S C, Su J S. Fuzzy Inventory without Backorder for Fuzzy Order Quantity and Fuzzy Total Demand Quantity [J]. Computer and Operations Research, 2000(27): 935-962.
[12] Chang S C, Yao J S, Lee H M. Economic Reorder Point for Fuzzy Backorder Quantity [J]. European Journal of Operational Research, 1998(109):183-202.
[13] Yao J S, Lee H M. Fuzzy Inventory with Backorder for Fuzzy Order [J]. Information Sciences,1996(93): 283-319.
[14] Lee H M, Yao J S. Economic Production Quantity for Fuzzy Demand Quantity and Fuzzy Production Quantity [J]. European Journal of Operational Research, 1998(109): 203-217.
[15] Lin D C, Yao J S. Fuzzy Economic Production for Production Inventory [J]. Fuzzy Sets and System, 2000(111): 465-495.
[16] 张群, 李群霞.考虑缺货的模糊库存模型及其优化求解[J]. 管理学报,2006,13(4):460-463.
[17] 张群,李群霞. 考虑缺陷率和缺货的模糊库存模型的研究[J]. 系统工程理论与实践. 2008, 28(11):62-68.
[18] 李群霞, 张群. 缺陷品可完全退货的库存控制模型的研究[J]. 中国管理科学, 2009,17(6):116-121.
[19] 李群霞, 张群. 模糊环境下的生产库存模型研究[J]. 系统工程理论与实践,2011,3:480-486.