随机退货下的最优库存与处理策略优化

本文主要探讨了在随机退货环境下，如何有效地进行库存管理和处理决策，以维持库存水平在一个合理的区间内。作者基于库存动态变化被假设为布朗运动的背景下，构建了一个系统模型，该模型考虑了提前期的随机特性，即提前期的不确定性对库存成本的影响。这个模型涵盖了库存成本、短缺成本、补货费用以及退货处理费用等多个方面，其中库存成本反映了存储空间的占用，短缺成本反映了未满足需求的损失，而补货和处理费用则是企业运营的重要组成部分。 研究者运用更新过程和鞅理论（Kella-Whitt鞅）来设计和优化决策策略。更新过程是一种数学工具，用于处理随机过程中的期望值计算，而鞅理论则提供了一种动态定价和决策制定的数学框架。通过交叉熵法，一种优化算法，作者找到了在这些不确定性和成本之间寻找平衡的最优补货和退货处理策略。这种方法旨在最小化总的期望折扣总费用，这是一种综合性的评价指标，反映了企业的经济效率。 进一步，作者通过仿真实验深入分析了系统参数的变化对最优控制策略和期望折扣总费用的具体影响。这可能涉及到提前期的分布、市场需求的波动性、退货率等关键参数，这些参数的改变可能会导致策略调整和费用模式的变动。实验证明，理解这些参数如何影响系统性能对于制定适应性强的库存管理策略至关重要。 这篇论文提供了在随机退货环境中，如何通过结合概率论、控制理论和优化方法，实现库存控制和退货处理策略优化的理论依据和实用指导。这对于供应链管理、库存管理实践以及应对市场不确定性具有重要的实际意义。