基于FIFO的随机库存系统仿真模型及其(s,S)策略

本文探讨了FIFO存贮队列管理在随机库存系统仿真模型中的应用，发表于2003年的论文中。作者胡幼华、潘荫荣和孙强在华东师范大学计算机科学技术系的背景下，针对现代经营者普遍关注的问题——如何通过科学的库存管理降低库存费用，提出了基于离散事件系统仿真原理的建模方法。传统的库存系统研究通常分为确定性和随机性两类，随机性模型更贴近现实，但求解复杂，需要借助系统仿真。 文章的核心贡献在于引入了FIFO（先进先出）存贮队列的概念，以处理库存系统中的变质现象。传统方法将变质货物数量简化为库存量和变质率的乘积，但这忽略了“提前时间”和仓库存放期间的随机因素。FIFO策略通过优先处理最早入库的货物，能更真实地反映变质问题，有助于制定更有效的库存策略。 库存系统的仿真模型考虑了“提前时间”、需求到达时间和需求量这些随机变量，这些变量的变化会影响库存决策。按照(s,S)库存策略，系统会在盘点库存后，根据当前库存水平和历史数据来决定订货量。这种策略旨在通过动态仿真来优化库存管理，减少库存总费用。 此外，文章还引用了其他学者的研究成果，表明库存系统是运筹学的重要分支，也是系统仿真广泛应用的领域。通过仿真方法，可以解决在含有随机变量的库存系统中难以得到解析解的问题。 这篇论文提供了一种利用FIFO存贮队列管理和离散事件系统仿真技术来构建更为精确的随机库存系统模型的方法，对于实际操作中的库存策略选择具有重要的参考价值。