零售业供应链中的采购、库存和分销优化研究

论文摘要

当今整个市场竞争呈现明显的国际化和一体化格局,全球零售业之间的竞争已不再是企业间的竞争,而是供应链之间的竞争;采用供应链管理已不再是管理和整合供应链的一种选择,而是企业获取成功的一种必须。从集成的管理思想和方法来看,供应链管理涵盖从企业战略层到战术层,再到运作层的所有的需求预测,计划,决策优化和执行等职能。零售业供应链主要由采购、库存和分销等环节组成。本文针对零售业供应链采购、库存和分销阶段,提出并研发了一些新的模型和优化方法,其中包括:针对采购阶段的供应商评价与选择问题,提出了基于模糊集理论的改进层次分析（FEAHP）评价方法,并建立了多目标整数规划模型,同时考虑了采购量折扣,很好地解决了该问题;针对库存阶段的零售商库存管理问题,通过整合库存模型和供应商选择模型,研发并实现了库存-采购两阶段仿真系统;针对分销阶段的零售业营销问题,提出了数据挖掘知识模式中的关联规则挖掘,旨在发现商品集中所有的频繁购买模式,以实现交叉销售和捆绑销售;针对分销阶段的客户关系管理问题,结合大型商场管理系统提出了一种基于遗传算法的最优客户群体数据挖掘算法,以实现供应链效益最大或供应链成本最小的目标。具体地,本文主要对以下几个方面内容进行了研究:1.供应商评价与选择

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 零售业面临的竞争环境
• 1.2 竞争环境对零售业管理模式的影响
• 1.2.1 传统管理模式的局限性及弊端
• 1.2.2 供应链管理模式的产生和发展
• 1.3 供应链管理
• 1.3.1 供应链的概念和特征
• 1.3.2 供应链管理模式与传统管理模式的区别
• 1.3.3 供应链管理的绩效评价体系
• 1.3.4 实施供应链管理的必要性及重要性
• 1.4 数据挖掘在供应链优化中的应用
• 1.4.1 数据挖掘的任务和方法
• 1.4.2 零售业中的数据挖掘
• 1.5 本课题的研究内容与论文体系结构
• 第二章 供应链建模和优化方法分析
• 2.1 供应链建模技术
• 2.1.1 供应链模型分类
• 2.1.2 模型考虑的因素
• 2.1.3 模型中存在的问题
• 2.2 供应链系统的设计及优化
• 2.3 供应链环境下的零售企业库存管理
• 2.3.1 零售业库存控制的特点和局限性
• 2.3.2 建立适应供应链管理的库存控制新模式的必要性
• 2.4 本章小结
• 第三章 采购阶段——供应商评价与选择
• 3.1 供应商评价与选择准则体系
• 3.1.1 供应链环境下供应商评价准则的确定
• 3.1.2 供应商选择战略评估模型的层次
• 3.2 层次分析法（AHP）
• 3.2.1 AHP 的基本步骤
• 3.2.2 层次分析法的优点和局限性
• 3.3 模糊集理论
• 3.3.1 模糊逻辑
• 3.3.2 三角模糊数和语言变量
• 3.3.3 模糊综合程度值
• 3.4 应用模糊集理论改进AHP
• 3.4.1 FEAHP 的主要步骤
• 3.4.2 运用FEAHP 确定供应商评价准则权重
• 3.4.3 确定供应商准则和子准则权值
• 3.5 供应商选择的数学模型
• 3.5.1 模型定义
• 3.5.2 单目标线性规划模型
• 3.5.3 多目标混合整数规划模型
• 3.6 供应商选择实例
• 3.6.1 单目标线性规划模型
• 3.6.2 多目标混合整数规划模型
• 3.7 本章小结
• 第四章 库存阶段——零售商库存管理优化
• 4.1 经典库存模型分析
• 4.1.1 库存系统的要素
• 4.1.2 确定性库存模型
• 4.1.3 随机性库存模型
• 4.2 基于需求驱动的零售业库存模型
• 4.3 库存模型和供应商选择模型的整合
• 4.3.1 库存-采购仿真系统整体设计
• 4.3.2 系统实现的关键技术
• 4.4 两种库存模型仿真结果的比较和分析
• 4.4.1 产品库存量变化趋势
• 4.4.2 供应商选择和采购量分配趋势
• 4.4.3 订单TabSheet 和订单明细TabSheetdDetail 分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 分销阶段——数据挖掘在零售业营销中的应用
• 5.1 零售业商品组合错位问题
• 5.2 关联规则在零售业营销中的应用
• 5.2.1 关联规则基础知识
• 5.2.2 Apriori 算法简介
• 5.3 实例分析
• 5.3.1 Apriori 算法的应用
• 5.3.2 强关联规则的产生
• 5.3.3 仿真结果分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 分销阶段——数据挖掘在零售业CRM 中的应用
• 6.1 零售业客户关系管理（CRM）
• 6.2 遗传算法基础知识
• 6.3 遗传算法在数据挖掘中的应用
• 6.3.1 遗传算法的改进
• 6.3.1.1 多参数编码策略
• 6.3.1.2 适应度函数的设计
• 6.3.1.3 对遗传操作算子的改进
• 6.3.2 改进遗传算法（AGA）与基本遗传算法（SGA）比较
• 6.4 仿真结果分析
• 6.5 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 主要结论
• 7.2 主要创新之处
• 7.3 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文目录