经济订购批量模型参数估计与优化方法

"这篇文章是1992年发表在北方文通大学学报上的一篇自然科学论文，主题涉及经济订购批量（EOQ）模型的参数估计。作者通过研究EOQ模型，探讨了如何在参数不确定性的情况下，估计模型中的关键参数，如需求量、固定订购费用和边际存储费用。文章提出了两种估计方法，基于最大最小准则和最小期望值准则，旨在应对参数随时间和环境变化的情况。文中还包含实例以验证和解释这些估算方法的应用。" 在库存管理领域，EOQ模型是经典的决策工具，旨在找到一个平衡点，使得库存总成本最小化。这个模型通常假设需求量(D)、订购费用(S)和边际存储费用(C)是已知且恒定的。然而，在实际操作中，这些参数可能受到季节性、财务状况和人员变动等因素的影响，成为变量或具有一定的概率分布。 文章首先介绍了EOQ模型的灵敏性分析，这是对模型参数变化的敏感度研究。当需求量、订购费用或存储费用发生变化时，EOQ模型的结果会如何响应？通过这样的分析，可以理解参数变动对最优订购批量的影响程度。 接下来，作者提出了两种估计方法。第一种是最大最小准则，这种方法旨在寻找即使在最不利的参数值下也能保证经济效益的估计。在这种情况下，估计的目标是确保无论参数如何波动，都能获得相对较好的结果。第二种是基于最小期望值准则，这种方法更侧重于在预期参数值的基础上寻找最优解，以最小化期望库存总成本。 文章通过具体的计算公式展示了如何运用这两种方法进行参数估计，并提供了实例来说明这些方法在实践中的应用和效果。实例分析有助于读者更好地理解这些估计方法的实际意义和应用价值。 这篇论文为处理EOQ模型参数不确定性提供了一种实用的方法论，对于库存管理和物流领域的决策者来说，这些方法可以帮助他们在信息不完全的情况下做出更为合理的订购决策，以适应动态的商业环境。