正文:
(3)根据Possion分布,生成随机数序列。
(4)根据概率分布和所得的随机数,得到每天需求量、提前期和回收率的取值。为了获得第一天的回收品的数量,首先模拟前一周的需求量。
(5)设定各个参数的取值。设期初库存为20件,C
d=150元/次,C
q=300元/件,h
s=3元/件·天,h
r=2元/件·天,C
M=200元/次,C
m=1元/件,r=80%,C
a=1元/件。文中订货点Q
0、订货批量Q和处理的周期T
r分别从2~30进行取值,共要进行29
3次模拟,设定每次模拟时间T
m=1000天。
(6)通过前面五步获得所有变量的取值,然后代入公式(6)进行计算,得到库存总成本值。
(7)根据库存总成本和模拟的天数,计算每天平均成本。
仿真结果表明,每天的平均成本130元左右,总成本最低的前五位如表4所示。
表4 仿真结果中每天平均成本最低的前五位
策略 |
订货点Q0 |
订货批量Q |
处理的周期Tr(天) |
总成本(元) |
1 |
14 |
29 |
10 |
129.98 |
2 |
15 |
30 |
9 |
130.11 |
3 |
15 |
28 |
10 |
130.35 |
4 |
14 |
30 |
11 |
130.54 |
5 |
15 |
29 |
8 |
130.63 |
3.3 灵敏度分析
文中选取了订货点、订货批量和处理的周期分别从2~30进行29
3个方案进行模拟,为了分析这三个参数对结果的影响,对这三个参数进行了灵敏度分析。本文以总成本最低Q0=14,Q=29,Tr=10这个结果为依据来进行分析。根据仿真结果得到图2~4。
图2 仿真参数Q=29,Q
0=14 图3仿真参数Q=29,Tr=10
图4仿真参数Q
0=14,Tr=10
从图2可以看出,处理周期T≤5的时候成本变化较大,主要是因为周期比较小导致处理次数较大,从而使成本变大。从图3可以看出,订货点Q
0≤7的时候成本变化较大,主要是因为订货点较小导致缺货成本较大,从而使成本变大。从图4可以看出,订货批量Q≤12的时候成本变化较大,主要是因为订货批量比较小导致订货次数较大和缺货成本较大,从而使成本变大。通过仿真结果可以看出,影响成本最大的因素仍然是订货点的选择。
4 结论
逆向物流的库存控制问题具有一定的复杂性,很多因素都很难精确量化,因此本文通过仿真的手段来讨论该问题。本文采用的固定处理周期的方式,也可以采用固定处理批量或者(S,s)模型来进行讨论回收品的处理方式。每个企业可以根据自身的喜好来选择不同的处理方式。但不管哪种方式,蒙特卡罗方法都可以用来模拟其结果。研究结果表明,应用蒙特卡罗这种仿真技术来解决有逆向物流的库存控制问题是可行的,而且该方法简单易行。
参考文献
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