面向供给量季节性波动的水产原料库存控制策略研究

【摘要】水产行业是国民经济的重要组成部分,随着市场环境的不断变化及企业之间竞争的加剧,行业企业不断通过提升管理和转变生产方式来获取利润和赢得竞争优势。库存管理作为企业日常经营活动的一部分,一直受到重视。水产原料是水产加工企业的基本物质资源,原料的库存安全对于企业正常的生产活动有着至关重要的作用。本文以水产加工行业为背景,研究水产原料的库存控制方法和策略。与传统的加工制造业不同,水产行业原料的库存控制具有季节性供应和原料易变质的特点。原料的季节性供应与其自身的生长特点及气候环境有关,并会对原料的价格及原料的可供应量造成影响。库存过量、库存短缺和不合理的采购时间都会给企业带来不必要的浪费。另一方面,水产原料的易变质特性使得企业更加关注原料的库存时间,长时间的存储将影响原料的品质,造成无形的价值损失。以上特点对水产行业的库存管理提出了新的挑战,因此针对水产原料制定合理的季节性库存备货策略研究具有重要的意义。结合水产原料季节性供应的特征,本文研究了水产原料季节性库存影响因子、库存成本,并给出了几种可行的库存控制策略。同时,针对水产原料的易变质特征,本文对原料的变质形式和变质损失问题进行了探讨,提出了阶段性变质和周期性价值损失的衡量方式。对于季节性供应的易变质水产原料,本文建立了需求确定和随机的库存控制模型。模型以一年作为库存规划周期,在季节供应限制的情况下,将每周期的库存分为不缺货、部分缺货、完全缺货三种情况,以此制定每阶段的库存备货量,使得全年的各类成本之和最小化。需求确定型模型适用于生产平稳的情况；而引入泊松分布的随机模型更能反映生产实际,却难于求解。在此基础上,本文提出了运用改进的双粒子群算法分别对模型进行求解和仿真模拟。同时,本文还对算法的流程及关键步骤进行了分析和描述。改进的双粒子群算法采用两种不同的粒子飞行模式,提高了算法的全局寻优能力,且具有收敛速度快的特点。此外,本文对供给量季节性波动的原料库存控制的两类模型进行了案例分析。确定型库存模型存在一般季节性供应、供应提前和供应推后的情况,实验证明运用改进的粒子群算法能够对三种情况快速地找到较优的解。同时,本文还对满足泊松分布的随机需求的库存模型进行了模拟仿真,证明了仿真结果与用泊松分布的期望值代替需求的结果具有一致性。
【作者】张海艇；
【导师】陈新；
【作者基本信息】广东工业大学，机械工程，2014，硕士
【关键词】供应季节性波动；易变质原料；库存控制；改进粒子群算法；

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