非正態(tài)需求分布函數(shù)條件下的多階段庫存管理：數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用

定　價：￥45.00

作　者：	柯蓉著
出版社：	上海浦江教育出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787811212457	出版時間：	2013-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	116	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《非正態(tài)需求分布函數(shù)條件下的多階段庫存管理：數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用》是作者在博士論文基礎(chǔ)上進(jìn)一步整理的成果，該論文被評為上海財經(jīng)大學(xué)優(yōu)秀博士論文?！斗钦龖B(tài)需求分布函數(shù)條件下的多階段庫存管理：數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用》應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)和優(yōu)化理論相結(jié)合的方法對多階段庫存控制問題進(jìn)行了進(jìn)一步的深入研究，針對庫存管理過程中運用已有的多階段庫存控制模型時出現(xiàn)的一些具體問題或困難，發(fā)展了一系列新的更接近于實際的多階段庫存控制模型，可以更好地確定各階段的最優(yōu)訂貨點、最高庫存、最低庫存等以達(dá)到整個系統(tǒng)的最優(yōu)，從而節(jié)省更多成本，達(dá)到更高的銷售量和客戶滿意度，增加企業(yè)的競爭力?！斗钦龖B(tài)需求分布函數(shù)條件下的多階段庫存管理：數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用》應(yīng)用的基本方法是密度估計、非參數(shù)統(tǒng)計、馬爾可夫決策、動態(tài)規(guī)劃和存儲論。即確定最優(yōu)的訂貨量以極小化所有階段的期望費用，并對此系統(tǒng)建立統(tǒng)一的動態(tài)規(guī)劃模型，然后證明當(dāng)系統(tǒng)具有線性的訂貨費用函數(shù)和M-凸的存儲費用函數(shù)時，最優(yōu)的訂貨策略是臨界值策略。

作者簡介

　　柯蓉，女，上海海事大學(xué)副教授，上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)博士（畢業(yè)論文被評為優(yōu)秀博士論文），美國俄亥俄州立大學(xué)統(tǒng)計系訪問學(xué)者。主要研究領(lǐng)域：統(tǒng)計學(xué)在其他領(lǐng)域中的應(yīng)用，計量經(jīng)濟(jì)學(xué)。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 選題背景與研究意義
1.1.1 選題背景
1.1.2 研究意義
1.2 文獻(xiàn)綜述
1.2.1 臨界值策略
1.2.2 需求分布函數(shù)估計
1.2.3 多階段庫存優(yōu)化算法
1.3 本書的研究內(nèi)容和研究方法
1.3.1 本書研究內(nèi)容
1.3.2 本書研究方法
第2章庫存控制相關(guān)理論概述
2.1 有關(guān)庫存管理的基本概念
2.1.1 庫存的定義
2.1.2 庫存控制的作用
2.1.3 庫存控制的目的
2.1.4 庫存的成本構(gòu)成
2.2 常見庫存控制策略
2.2.1 庫存控制策略中的常用概念
2.2.2 常用的庫存策略
2.2.3 庫存控制模型類型
2.2.4 基本庫存控制模型
第3章獨立需求條件下多階段庫存控制策略
3.1 動態(tài)規(guī)劃原理概述
3.1.1 動態(tài)規(guī)劃的發(fā)展及研究內(nèi)容
3.1.2 動態(tài)規(guī)劃的基本概念和基本方程
3.1.3 逆序解法的計算框圖
3.1.4 動態(tài)規(guī)劃優(yōu)缺點
3.2 獨立需求條件下有限期多階段庫存模型
3.2.1 多階段庫存模型與假設(shè)條件
3.2.2 需求分布函數(shù)是連續(xù)條件下有限期多階段庫存最優(yōu)策略的制定
3.2.3 離散需求條件下有限期多階段庫存最優(yōu)策略的制定
3.2.4 正態(tài)分布與非正態(tài)分布最高庫存點比較
3.3 獨立需求條件下無限期多階段庫存模型
3.3.1 無限期多階段庫存模型
3.3.2 最優(yōu)策略的快捷計算方法
3.3.3 正態(tài)分布與非正態(tài)分布最高庫存點比較
3.4 本章小結(jié)
第4章需求不服從特定分布多階段庫存控制策略
4.1 非參數(shù)密度估計理論
4.1.1 常用非參數(shù)密度估計法
4.1.2 核估計與最近鄰估計的比較
……
第5章季節(jié)性需求多階段庫存控制策略
第6章需求序列相關(guān)條件下多階段庫存控制策略
第7章馬爾可夫多階段庫存控制策略
第8章總結(jié)與展望