基于MDP与修正C-W算法的随机需求库存-路径问题求解策略

本文主要探讨了求解有时间窗的随机需求库存-路径问题（Inventory Routing Problem with Time Windows, IRPTW）的一种创新算法。该研究是由赵达和李军两位学者在西南交通大学经济管理学院进行的，他们关注的是在供应商管理用户库存（Vendor Managed Inventory, VMI）策略背景下，供应商如何在面对随机需求变化、时间限制和多客户配送的复杂环境中制定合理的库存及配送计划。 库存-路径问题是一种NP-hard类问题，它关注于供应链管理中的关键决策，即如何优化配送路径和库存控制，以降低运营成本、减少缺货损失并提高整体效率。VMI策略通过集成化的库存管理策略，旨在消除传统模式中的“牛鞭效应”，但同时也提出了新的挑战，如如何灵活地规划配送路线和调整库存策略。 本文所提出的算法结合了马尔科夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）与修正的C-W节约算法，这是一种启发式分解方法，旨在处理时间窗约束和随机需求的不确定性。这种方法允许供应商动态调整决策，考虑到未来的需求趋势和约束条件，以期在满足客户服务的同时，实现总体运营成本的最小化或收益的最大化。 与一般的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）相比，IRPTW在基础假设和计划周期上有所不同。VRP假设库存管理由零售商负责，而IRP则是基于VMI策略的供应商决策。此外，VRP通常是针对一天内的决策问题，而IRP则涉及长期规划，每个短期决策都可能影响到整个计划的执行效果。 文章的关键词包括库存-路径问题、时间窗、随机需求、马尔科夫决策过程和随机模拟，这些都是理解算法核心思想的关键术语。作者通过给出数值算例，展示了这种新算法的实际应用和性能，这对于供应商和物流公司来说，提供了实用的工具来应对复杂的库存和配送挑战。总体来说，本文的贡献在于为解决实际供应链管理问题提供了一种创新且适应性强的解决方案。