多级库存实验报告
库存管理实验报告
库存管理实验报告库存管理实验报告一、引言库存管理是企业运营中非常重要的一环，它直接关系到企业的成本、效率和客户满意度。
为了更好地理解库存管理的原理和方法，我们进行了一项库存管理实验。
本报告将详细介绍实验的目的、实验设计、实验过程、实验结果以及实验结论。
二、实验目的本次实验的目的是通过模拟企业库存管理过程，探索不同的库存管理策略对企业成本和服务水平的影响。
我们将通过比较不同策略下的库存水平、订单满足率和库存成本，来评估不同策略的优劣。
三、实验设计1. 实验环境我们使用了一个库存管理模拟软件，该软件模拟了一个典型的供应链环境，包括供应商、生产线、仓库和顾客。
2. 实验变量我们选择了两个主要的库存管理策略作为实验变量：定期定量补货策略和定期定点补货策略。
定期定量补货策略是指在固定的时间间隔内，按照固定的数量进行补货；定期定点补货策略是指在固定的时间点，按照固定的库存水平进行补货。
3. 实验步骤首先，我们设置了一段时间的模拟时间，以便观察库存管理策略的长期效果。
然后，我们分别采用定期定量补货策略和定期定点补货策略进行模拟，并记录库存水平、订单满足率和库存成本。
四、实验过程1. 定期定量补货策略在实验中，我们设置了每隔一个月进行一次补货，补货数量为100个单位。
我们观察到，在初始阶段，库存水平较低，订单满足率较低，客户满意度不高。
随着时间的推移，库存水平逐渐增加，订单满足率和客户满意度也有所提高。
2. 定期定点补货策略在实验中，我们设置了每当库存水平低于50个单位时进行补货，补货数量为100个单位。
我们观察到，在初始阶段，库存水平较低，订单满足率较低，客户满意度不高。
然而，随着时间的推移，库存水平稳定在50个单位左右，订单满足率和客户满意度也稳定在较高水平。
五、实验结果1. 定期定量补货策略通过实验，我们发现定期定量补货策略下的库存水平呈现出逐渐增加的趋势，但订单满足率和客户满意度的提升速度较慢。
此外，由于固定的补货数量，导致了较高的库存成本。
生鲜农产品多级库存仿真
生鲜农产品库存
经过文献综述发现众多学者从易腐物品变质函数、易腐物品需 求函数、易腐物品定价方面进行了大量研究。
而大多数文献使用数学模型对问题进行解决，用仿真方法进行 研究的很少，所以本文希望从仿真优化的角度进行研究，希望能有 新的突破，但以上文献对于生鲜农产品的库存控制研究仍有很重要 的参考作用。
由于仿真方法相对于数学方法的优越性，因而可以考虑各种复杂因素， 包括结构和参数上的随机性，可见，仿真方法可以根据更现实的假设进行 优化，可以在更大的广度和深度上对供需链进行研究。
多级库存系统
一般认为，多级库存的研究的起源于Clark和Scarf(1960)[2]的 研究，他们在研究中提出了“级库存"的概念，并且证明存在以 级库存概念为基础，每期都呈现周期性订购的(s，S)形式的最优 策略，从此拉开了多级库存理论研究的序幕。
多级库存系统
右图为一个典型的多级库存 系统，第一级为1个制造商;第二 级由2个分属不同市场区域的物流 中心或称之为分销中心 （Distribution Centre）构成， 其作用类似于分销商（Dealer）; 第三级由五个零售商（retailer） 构成。其中，零售商1,2负责市场 1；零售商3,4,5负责市场2。
N 适合仿真 Y N 收益〉成本 Y Y 规 划 数据搜集与分析 N 拥有资源？ Y 结束 建立计算机 仿真模型 结束 数据可获得？ N 结束 结束 结束 建立模型 归档实施
优化Байду номын сангаас真流程图
真实系统 对比验证 仿真模块 仿真评估 优化模块
企业库 存系统 分析 仿真模拟
库存管 理策略 定制
修改设计 优化数据
多级库存系统优化仿真
Arnold和Kochel在1996年发现使用仿真方法只能作为解决级库存的一种手 段，因为仿真模型不能对问题进行优化，需要建立基于仿真模型的一种优化 模型，形成基于仿真的优化方法(Simulation—based Optimization，SBO)。 所以希望能在仿真的基础上利用优化方法对系统进行优化
基于成本优化的多级库存控制研究的开题报告
基于成本优化的多级库存控制研究的开题报告一、研究背景及意义随着经济全球化的发展和信息技术的日益普及，企业间的竞争也变得越来越激烈。
在这种竞争下，降低成本成为企业必须要面对和解决的问题之一。
而对于制造企业而言，库存管理便成为降低成本的重要一环。
传统的库存管理主要关注的是库存的数量和存储方式，以满足产品的生产和销售所需。
这种管理方式在一定程度上带来了效益，但是也导致了大量资金被束缚在了库存上，并且由于采购成本、存储成本和物流成本的增加，使得企业的成本逐渐趋高。
因此，在现代商业环境下，多级库存控制成为了一个备受推崇的管理模式。
多级库存控制可以通过优化库存数量、选取合适的库存位置以及实施第三方仓储等措施，有效地降低库存成本，提高企业的效益。
本研究旨在探讨基于成本优化的多级库存控制模式，以期为制造企业的库存管理提供一定的指导和帮助。
二、研究内容和重点1. 多级库存控制的概念和实现方式2. 多级库存控制下的库存成本计算模型3. 基于成本优化的多级库存控制策略4. 多级库存控制下的供应链管理5. 多级库存控制的实践案例分析三、研究方法本研究采用文献资料法、实证分析法和案例研究法相结合的研究方法。
1. 文献资料法：收集包括书籍、期刊、论文、网站和数据库等在内的相关学术资料，并从理论和实践两个方面对多级库存控制进行系统的梳理和分析。
2. 实证分析法：在验证多级库存控制对降低库存成本的效果的基础上，运用数学和模拟方法建立多级库存模型，并结合企业实际情况开展实证分析和计算。
3. 案例研究法：选取一些典型制造企业，在多级库存控制下验证策略的可行性，并在此基础上提出改善方案和经验总结。
四、研究预期结果通过本研究，预期可以得出以下结论：1. 多级库存控制可以有效地降低企业库存成本，提高效益。
2. 基于成本优化的多级库存控制策略可以进一步提高多级库存控制的效果。
3. 多级库存控制对于供应链管理具有一定的指导意义。
4. 多级库存控制的实践案例可以为企业进行库存管理提供借鉴和参考。
基于供应链分销网络的多级库存控制研究的开题报告
基于供应链分销网络的多级库存控制研究的开题报告一、研究背景随着企业规模的扩大和竞争的加剧，企业间的供应链逐渐形成，并得到了广泛的应用。
供应链是指一系列的活动和流程，包括供应商、生产商、分销商和最终消费者。
供应链管理是指对整个供应链的各种资源、信息和活动的有效管理，以提高供应链的效率和效益。
在供应链中，库存控制是一个关键的环节，涉及到生产商和分销商之间的各种库存和资金流动问题。
多级库存控制是指在供应链中各个环节的库存控制问题。
对于企业来说，如何合理控制库存，降低库存成本，在保证产品质量和服务水平的情况下提高供应链效率至关重要。
二、研究内容本研究旨在探索基于供应链分销网络的多级库存控制方法，并从实际应用角度出发，提出优化策略。
具体研究内容包括以下几方面：1. 构建供应链分销网络的多级库存控制模型本研究将建立基于供应链分销网络的多级库存控制模型，考虑到生产商和分销商的资金、产能、物流和销售情况等因素，从而合理预测和控制各个节点的库存水平，并提高企业的供应链效率和效益。
2. 探究基于供应链分销网络的多级库存控制策略本研究将从库存模型出发，探究如何实现库存调配、库存控制和库存优化等策略。
具体包括制定合理的库存规划和库存管理策略，以适应不同的市场需求和产品特性。
3. 提出基于供应链分销网络的多级库存控制优化方案本研究将提出基于供应链分销网络的多级库存控制优化方案，以实现库存最优化和成本最低化，并提高产品供货能力和市场竞争力。
三、研究意义本研究可以从以下几个方面体现其重要性和实用性：1. 提高供应链效率和效益本研究将优化供应链库存控制策略，实现库存最优化和成本最低化，从而提高企业供应链效率和效益。
2. 提高产品供货能力和市场竞争力实现库存最优化和成本最低化，提高产品供货能力和市场竞争力，使企业能够在激烈的市场竞争中站稳脚跟。
3. 推动供应链管理理论的发展本研究将在现有供应链管理理论的基础上，以实际应用问题为出发点，提出创新性的多级库存控制方案，推动供应链管理理论的发展。
供应链管理上机实验报告
牛鞭效应—多级库存管理实验报告姓名乔梦妮班级物流1201学号1121570110实验相关知识：牛鞭效应是供应链上的一种需求变异放大现象，是信息流从最终客户端向原始供应商端传递时，无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲而逐级放大，导致了需求信息出现越来越大的波动。
这种信息扭曲的放大作用在图形显示上很像很一根甩起的赶牛鞭，因此被形象地称为牛鞭效应。
牛鞭效应对供应链管理是不利的，它造成批发、零售商的订单和生产商产量峰值远远高于实际客户需求量，进而造成产品积压，占用资金，使得整个供应链运作效率低下。
随着供应链运作的企业越多，这种效应越加明显，整个供应链的管理会变得十分复杂、困难。
“牛鞭效应”产生的根本原因在于供应链中上、下游企业间缺乏沟通和信任机制，而每一个企业又都有各自的利益，由此造成需求信息在传递过程中不断地被扭曲。
解决“牛鞭效应”的根本对策是整合供应链中企业之间的关系，建立企业之间的诚信机制，实现信息共享。
信息共享，就是供应链中各个企业共同拥有一些知识或行动，如生产、销售、需求等资讯，实现信息共享，可以减少由于信息不对称或不完全带来的风险。
协调各企业的行动，确保需求资讯的真实、快速传递，从而减少供应链中的“牛鞭效应”。
多级库存优化控制是实现信息共享、减缓“牛鞭效应”的一种有效方法。
实验内容：以小组为单位来模拟一条供应链的多级库存管理，每组5人，每人扮演供应链上的一个节点。
每期根据系统提供的库存，需求等信息决定所在节点每期订货和发货的数量，以使本企业或所在供应链收益最大。
考虑因素：各项成本，包括固定成本，缺货成本，库存成本价格与利润：进货价格，出货价格提前期信息共享程度：牛鞭效应——完全封闭，每个节点只知道自己的库存、缺货、到货和相邻下游节点的需求。
多级库存管理——完全透明。
产品：单一品种终端市场需求：服从正态随机分布决策变量：向上游订货数，向下游发货数决策目标：牛鞭效应实验：使该节点总收益最大多级库存实验：使整条链的总收益最大实验步骤：实验以期为单位进行，共50期。
库存管理实验报告
库存管理实验报告标题：库存管理实验报告一、实验目的1.了解库存管理的基本概念和原理；2.掌握库存管理的常用方法和技巧；3.通过实际操作，加深对库存管理的理解。
二、实验内容本次实验主要包括以下几个方面的内容：1.库存管理的概念和原理的学习；2.库存管理方法的研究和实践；3.库存管理工具的应用。
三、实验步骤1.了解库存管理的基本概念：库存是指企业储备的原材料、半成品、成品等待销售的商品。
库存管理是指对库存进行计划、控制和管理的过程。
2.研究库存管理的原理：库存管理的原理包括经济订货批量、安全库存、ABC分类法等。
3.探究库存管理的方法：库存管理的常用方法有定期盘点法、定量订货法、经济订货周期法等。
在实验中，通过模拟情景，分析不同方法的优劣势。
4.应用库存管理工具：使用计算机软件或Excel表格进行库存管理工具的应用实践，包括仓库管理系统、库存预警系统、库存周转率计算等。
四、实验结果通过本次实验，我掌握了库存管理的基本概念和原理，了解了库存管理的常用方法和技巧，并实践了库存管理工具的应用。
在实验过程中，我成功进行了一些库存管理决策，提高了库存管理的效率和准确性。
取得的实验结果如下：1.通过对不同方法的比较分析，选取了适合自己的库存管理方法；2.成功应用了计算机软件进行库存管理，提高了工作效率；3.利用库存周转率计算方法，评估了库存管理的效果。
五、实验心得通过本次实验，我深刻认识到库存管理的重要性和复杂性。
库存管理涉及到许多因素，如市场需求、供应链管理和成本控制等。
合理的库存管理可以提高企业的运营效率和降低成本，但需要不断地分析和优化。
通过实验，我对库存管理有了更深入的了解，并获得了实践应用的经验，这对我未来的职业发展将有很大帮助。
同时，我也意识到自身在库存管理方面的不足之处，需要不断学习和提升。
通过不断积累经验和学习，我相信自己能够成为一名优秀的库存管理专家。
基于核心企业多级库存管理优化控制研究的开题报告
基于核心企业多级库存管理优化控制研究的开题报告一、研究背景近年来，随着市场竞争的加剧，企业之间的库存管理成为了一个重要的竞争手段。
在实际的生产和销售中，企业需要遵循库存控制的基本原则，即确保足够的库存以满足需求，同时尽量减少库存量，从而降低库存的成本和风险。
然而，由于企业涉及的产品种类和数量的不同，库存管理的难度会呈现出多样化的特征。
这就要求企业注重库存管理的优化控制，从而提高运营效率，降低成本，提高竞争力。
而针对企业的库存管理问题，多级库存管理模型体系成为了一种有效的优化方案。
多级库存管理模型是指，在企业内部设立多个库存点，通过合理布局和科学管理，实现库存点之间的资源共享和信息交流，从而达到库存管理的整体优化控制效果。
目前，多级库存管理模型已经被广泛应用于各种生产和销售领域，尤其是在大型企业和供应链管理中表现出强有力的作用。
二、研究目的本文旨在基于核心企业多级库存管理模型体系，探究如何通过科学优化控制来提高库存管理效率和运营质量。
具体研究目的包括：1.分析多级库存管理模型的优势和不足，探究如何合理地构建库存管理体系；2.通过分析库存管理的影响因素和决策因素，建立合适的库存管理决策模型；3.研究如何通过信息技术手段，实现库存管理的智能化和优化控制；4.基于实际案例分析，验证库存管理优化控制的应用价值和效果。
三、研究内容本文围绕多级库存管理优化控制展开研究，主要包括以下内容：1.多级库存管理模型体系的构建：通过文献综述和实际案例分析，分析多级库存管理模型的基本构成及其重要组成部分，探究如何进行合理的库存点布局、产品分类管理、库存定额制定、物流配送和库存数据管理。
2.库存管理决策模型的建立：通过对库存管理的影响因素和决策因素的分析，建立适合于不同场景下的库存管理决策模型，包括库存预测模型、库存定额模型、库存价格模型和库存配送模型等。
3.基于信息技术的库存智能化优化控制：通过研究基于信息技术的多级库存智能优化控制方法，实现库存管理的智能化处理和实时决策制定。
物流信息系统实验报告
实验报告课程名称: 物流信息系统专业班级: 物流1302**: ***学号: **********目录多级库存（信息共享）管理实验一、实验内容 (2)二、实验目的 (4)三、实验原理 (5)四、实验步骤 (5)五、实验分析 (5)六、实验总结 (7)牛鞭效应实验一、实验内容 (9)二、实验目的 (11)三、实验原理 (11)四、实验步骤 (11)五、实验分析 (12)六、实验总结 (14)物流网络博弈实验一、实验内容 (15)二、实验目的 (15)三、实验原理 (16)四、实验步骤与实验结果评估 (19)五、实验分析 (19)六、实验总结 (23)配送管理实验一、实验内容 (25)二、实验目的 (25)三、实验原理 (26)四、实验步骤 (26)五、实验分析 (26)六、实验总结 (29)第一部分多级库存（信息共享）管理实验一、实验内容在由多级节点组成的库存系统中, 如果各节点以分散独立决策的方式进行运作, 即每个节点决策的目标是使各自局部的利益达到最优, 这时系统整体并不一定处在最优的运作状态。
这种情况下, 常会出现长鞭效应现象。
长鞭效应产生的原因主要有以下几方面: 需求预测的数据更新、批量补货、价格波动、限量供应和短缺博弈、补货提前期。
长鞭效应对供应链整体来讲是一种不利的现象, 它会增加企业的经营成本, 尤其是处在上游的企业。
针对长鞭效应产生的原因,可以从以下几方面采取措施来降低长鞭效应的影响。
避免所有节点都进行需求预测的更新。
如果供应链上的企业都独立地进行决策, 那么他必须对下游企业的需求进行预测, 如前所述, 需求预测要进行数据的更新, 这就可能会造成需求波动的逐级放大。
一个有效的办法是让上游企业直接获得终端市场的需求预测结果, 这样就可避免各级独立进行预测而带来的需求波动的逐级放大。
从技术上是可以实现这一目的的, 如可以通过电子数据交换（EDI）系统或英特网来使上游企业获得其下游企业的需求信息。
牛鞭效应——多级库存实验报告
5《供应链管理》实验报告实验二：多级库存实验、对多级库存问题的理解(1) 供应链多级库存控制的概念多级库存的优化与控制是在单级库存控制的基础上形成的，多级库存系统有很多 种配置方式，如串行系统、并行系统、纯组装系统、树形系统、无回路系统和一 般系统。
多级库存控制的方法有两种：一种是非中心化 (分布式)策略，另一种是 中心化(集中式)策略。
(2) 供应链多级库存控制应考虑的几个问题库存优化的目标是成本还是时间明确库存优化的边界，多级库存优化的效率问 题，明确采用的库存控制策略。
(3) 基于成本优化的多级库存优化中心化控制是将控制中心放在核心企业上，由核心企业对供应链系统的库存进行 控制，协调上游与下游企业的库存活动。
中心化库存优化控制的目标是使供应链 上总的库存成本最低。
非中心化控制策略非中心化库存控制是把供应链的库存控 制分为三个成本归结中心即制造商成本中心，分销商成本中心和零售商的成本中 心，各自根据自己的库存成本优化做出优化的控制策略。
(4) 基于时间优化的多级库存控制前面探讨了基于成本优化的多级库存优化方法， 这是传统的做法。
随着市场变化, 市场竞争已从传统的简单成本优先的竞争模式转变为时间优先的竞争，这就是敏专业物流工程班级实验地点B10-30实验时间2013.12.6姓名刘洋 学号201230710336指导教师捷制造的思想。
因此供应链的库存优化不能仅简单地优化成本，还应该考虑对时间的优化，比如库存周转率优化、供应提前期优化、平均上市时间优化等。
库存时间过长对产品的竞争力不利，因此，供应链系统应从提高用户响应速度的角度提高供应链的库存管理水平。
、本实验中所使用的库存管理策略在由多级节点组成的库存系统中，各节点以信息共享方式进行运作，即每个节点决策的目标是使整体的利益达到最优，此时系统整体处在最优的运作状态。
各个节点在获得信息共享的情况下进行订货量的预测和决策，并且发货给下游企业，完成整条供应链的运作，并且尽量使得供应链整体价值最大化。
供应链分销系统多级库存优化模型研究的开题报告
供应链分销系统多级库存优化模型研究的开题报告一、课题背景随着经济全球化的加速，企业的市场竞争越来越激烈，为了提高市场竞争力和优化供应链管理，企业需要优化供应链分销系统的多级库存管理。
多级库存是指供应链中的不同阶段和不同层次的仓库和库存，其中包括供应商库存、生产厂商库存、销售商库存以及最终用户库存等。
多级库存高效管理能有效减少库存成本和运输成本，提高库存周转率和服务水平，增强企业的市场竞争力。
在实际生产和销售中，多级库存管理涉及到许多复杂的问题，如如何合理安排库存、如何预测需求、如何协调多个环节的供应和销售。
因此，供应链分销系统多级库存优化模型研究已成为当前供应链管理领域的热点和难点。
二、研究内容和目标本研究将通过文献研究和实证分析，探讨供应链分销系统多级库存优化模型的理论和实践问题，重点研究以下内容：1. 分析供应链分销系统多级库存的特征和运作机制。
2. 综合多项指标，建立供应链分销系统多级库存的优化模型，解决库存最优化问题。
3. 分析基于供应链分销系统多级库存优化模型的成本控制问题。
4. 研究供应链分销系统的库存管理与物流配送问题的影响。
5. 通过案例分析和数值模拟，验证多级库存优化模型的可行性和优越性。
三、研究方法和步骤本研究将采用实证分析和文献综述相结合的方法，具体步骤如下：1. 收集和整理供应链分销系统多级库存优化方面的文献资料。
2. 分析和归纳供应链分销系统多级库存的特征和运作机制，确定多级库存优化模型的基础条件和核心要素。
3. 在市场竞争和库存最优化的基础上，建立供应链分销系统多级库存的优化模型，考虑成本控制和物流配送等因素。
4. 运用数学工具和计算机技术，进行数值模拟和案例分析，验证多级库存优化模型的可行性和优越性。
5. 根据研究结果，提出优化多级库存管理的实践建议和政策建议。
四、预期成果本研究的预期成果如下：1. 分析和归纳供应链分销系统多级库存的特征和运作机制，可以提高对多级库存管理的认识和理解。
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多级库存实验报告成员一、实验内容进入实验软件，各个节点在获得信息共享的情况下进行订货量的预测和决策，并且发货给下游企业，完成整条供应链的运作，并且尽量使得供应链整体价值最大化。
在由多级节点组成的库存系统中，如果各节点以信息共享方式进行运作，即每个节点决策的目标是使整体的利益达到最优，此时系统整体应处在最优的运作状态。
供应链在信息共享的运作下，信息的种类很多，有库存信息、原料和订单信息、供应或生产能力等。
在供应链上，每个企业利用企业自身的信息以及能够获得的供应链其他成员的信息进行合理的预测和决策。
从理论上讲，供应链各成员拥有和掌握的信息越多，其做出的决策越科学，对自身越有利。
在生产商能够准确和即使地得到其产品在零售商处的销售情况，就能根据销售情况即使调整生产计划，增加或减少产品的生产，避免产品的大量积压或供应不足。
当信息不对称的情况下，使得供应链上各节点企业能够追求各自利益最大化，而非集体利益的最优，造成供应链其他节点企业的利益损失。
因此，在供应链中实现信息恭喜啦是十分必要的。
二、实验原理供应链多级库存优化应该考虑的问题：1)库存优化的目标2)明确库存优化的边界3)多级库存优化的效率问题4)明确采用的库存控制策略三、实验目的信息共享的多级库存管理实验是为辅助物流概论课程的教学而设计的一个验证型实验。
学生通过网络平台模拟供应链上各节点操作决策的环境，通过亲身实践加深对多级库存优化与控制的理解，辅助分析产生该现象的原因。
培养学生发现问题和分析问题解决问题的能力，为今后关于库存管理课程的学习奠定基础。
学生在实验过程中，应着重：a)理解库存管理的基本概念和知识，如提前期，库存水平，各种成本的概念；b)体验信息共享后的多级库存是在单级库存控制的基础上形成的，是供应链的资源的全局性优化；c)分析如何到达供应链库存的整体优化，如图，信息流的共享四、多级库存优化的两种角度(1)基于成本优化的多级库存优化:基于成本优化的多级库存控制实际上就是确定库存控制的有关参数：库存检查期、订货点、订货量(2)基于时间优化的多级库存控制:即考虑库存周转期的优化、供应提前期的优化、平均上市时间的优化等五、实验分析本报告主要分析各节点上决策的制定以及数据产生的原因。
(一)因素分析各节点在实验过程中需要做出两个决策，一方面是根据下游订货量向上游订货，另一方面是向下游发货。
参数属性链序号节点序号当前状态提前期初始库存初始到货固定成本进货价格销售价格单位库存成本单位缺货成本9 1 3 1 20 50 10 10 15 1 5 9 2 3 1 30 100 10 10 15 1 5 9 3 3 1 100 300 10 10 15 1 5 9 4 3 1 135 200 10 10 15 1 5 9 5 3 1 20 180 10 10 15 1 5(1)订货需要考虑的因素下游需求量。
下游订货量是决策过程中十分重要的因素，若订货量小于存货则多余货物会产生存货持有成本，若订货量多于存货则该节点会由于缺货产生缺货成本。
因此，每次订货都需要慎重考虑缺货成本与存货持有成本的博弈关系。
现有库存。
现有库存的多少直接决定了订货量的多少，因为库存直接影响了缺货成本以及存货持有成本。
单位存货成本以及单位缺货成本。
这两种成本之间存在着博弈关系，单位缺货成本大约是单位存货成本的五倍，需要合理地安排安全库存使两成本之和到达最小。
提前期。
提前期即是从发出订单到收到订单的时间，在本次试验中假设提前期为一个周期，即本期订货，下期到货。
提前期的存在就需要企业合理确定再订货水平，避免出现缺货。
(2)发货需要考虑的因素在这个试验中，发货需要考虑的因素很少，由于缺货成本和存货持有成本的存在，只要下游企业有需求就会尽量满足。
(3)影响利润的因素进货成本。
进货成本占据了成本中的很大一部分，与单位进货价格成正比。
出货收益。
这是主要的利润来源，但是在这次试验中，单位售价是固定的，所以我们就不在此讨论了。
存货持有成本。
当期没有销售出的货物会形成存货积压在仓库中，存货的出现便会产生存货持有成本。
存货持有成本的存在会造成利润的减少。
缺货成本。
当期的下游需求如果不被满足就形成了缺货，缺货会从很多方面影响企业的利润，在这里假设是存货持有成本的五倍。
(二)数据分析(1)各节点需求分布图(2) 各节点的数据分析i Q :节点i 需求量i Q ：节点i 平均需求量)(i Q VAR ：节点i 需求量的方差 i I :节点i 库存量 i I ：节点i 平均库存量)(i I VAR ：节点i 库存量的方差2981=Q39.5)(1=Q VAR45.541=I7433.76)(1=I VAR3032=Q10634)(2=Q VAR 642=I 11376)(2=I VAR链序号 节点序号 期数期初库存 期初缺货 本期到货 本期需求 本期发货 本期订货 单期成本 单期利润9 3 20 350 0 20 0 0 0 580 -580 9 3 19 50 0 300 0 0 20 3360 2640 9 3 18 250 0 200 400 400 300 2060 2440 9 3 17 250 0 300 300 300 200 3260 2740 9 3 16 370 0 280 400 400 300 3060 1140 9 3 15 300 0 350 280 280 280 3880 2120 9 3 14 0 200 700 200 400 200 7310 -1010 9 3 13 0 420 420 200 420 200 4210 3290 9 3 12 0 620 500 300 500 300 5010 -510 9 3 11 0 620 300 300 300 700 3010 7490 9 3 10 0 1020 700 300 700 700 7010 4990 9 3 9 0 1520 800 300 800 300 8010 -510 9 3 8 0 1720 500 300 500 300 5010 -2010 9 3 7 0 1620 200 300 200 300 2010 690 9 3 6 0 1500 180 300 180 300 1810 1490 9 3 5 0 1170 220 550 220 1000 2210 1240 9 3 4 0 750 230 650 230 500 2310 690 9 3 3 0 300 200 650 200 0 2010 1740 9 3 2 200 0 50 550 250 500 510 990 9 3 1 0 0 300 100 100 50 3210 -1710 9 3 40 40 0 300 300 300 30 3050 1450 9 3 39 40 0 300 300 300 300 3050 1150 9 3 38 20 0 300 280 280 300 3050 1150 9 3 37 100 0 200 280 280 300 2030 2170 9 3 36 180 0 200 280 280 200 2110 1190 9 3 35 250 0 150 220 220 200 1690 560 9 3 34 150 0 250 150 150 150 2760 990 9 3 33 100 0 300 250 250 250 3160 1340 9 3 32 0 0 400 300 300 300 4110 1890 9 3 31 0 150 400 250 400 300 4010 3640 9 3 30 0 360 510 300 510 300 5110 890 9 3 29 0 410 400 350 400 400 4010 2740 9 3 28 0 460 450 400 450 400 4510 -10 9 3 27 0 360 300 400 300 400 3010 -910 9 3 26 0 200 140 300 140 300 1410 3090 9 3 25 0 200 300 300 300 300 3010 140 9 3 24 0 110 210 300 210 300 2110 2390 9 3 23 0 0 300 410 300 410 3010 2540 9 3 22 70 0 300 370 370 300 3010 1490 9321 370 0 0 300 300 300 70 -709 3 51 0 60 0 0 0 0 0 0 9 3 50 100 180 270 250 370 0 2710 1190 9 3 49 60 180 300 260 260 270 3110 790 9 3 48 0 180 320 260 260 300 3270 1230 9 3 47 0 190 300 290 300 320 3010 1490 9 3 46 0 190 300 300 300 300 3010 1490 9 3 45 0 190 300 300 300 300 3010 1490 9 3 44 0 190 300 300 300 300 3010 2090 9 3 43 40 0 300 530 340 300 3010 4940 9 3 42 0 230 570 300 530 300 5750 -4700 93 41 40 0 30 300 70 570 310 41905.3103=Q85.17963)(3=Q VAR77.253=I14384.55)(3=I VAR0588.2973=Q18.33101)(3=Q VAR9216.1034=I 31.21300)(4=I VAR链序号节点序号期数期初库存期初缺货本期到货本期需求本期发货本期订货单期成本单期利润9 5 51 330 0 0 0 0 0 0 09 5 50 30 0 300 0 0 270 3340 710 9 5 49 0 0 300 270 270 300 3040 1460 9 5 48 0 0 300 300 300 300 3010 1490 9 5 47 0 0 300 300 300 300 3010 1490 9 5 46 0 0 300 300 300 300 3010 1490 9 5 45 0 0 300 300 300 300 3010 1490 9 5 44 0 0 300 300 300 300 3010 1490 9 5 43 50 0 250 300 300 300 2510 1990 9 5 42 50 0 300 300 300 250 3060 2190 9 5 41 0 50 400 300 350 300 4060 590 9 5 40 0 60 310 300 310 400 3110 640 9 5 39 0 10 250 300 250 310 2510 1840 9 5 38 40 0 250 300 290 250 2510 640 9 5 37 0 10 250 200 210 250 2550 450 9 5 36 0 10 200 200 200 250 2010 840 9 5 35 90 0 100 200 190 200 1010 1990 9 5 34 190 0 100 200 200 100 1100 2650 9 5 33 140 0 300 250 250 100 3200 1300 9 5 32 40 0 400 300 300 300 4150 1850 9 5 31 40 0 400 400 400 400 4050 1950 9 5 30 40 0 400 400 400 400 4050 1950 9 5 29 40 0 400 400 400 400 4050 3600 9 5 28 0 110 550 400 510 400 5550 450 9 5 27 0 110 400 400 400 550 4010 2740 9 5 26 0 160 450 400 450 400 4510 -109 5 25 0 160 300 300 300 450 3010 -910 9 5 24 40 0 100 300 140 300 1010 3490 9 5 23 340 0 0 300 300 100 40 1460 9 5 22 440 0 0 100 100 0 340 1160 9 5 21 440 0 100 100 100 0 1450 -1450 9 5 20 140 0 300 0 0 100 3450 -1950 9 5 19 240 0 0 100 100 300 140 4360 9 5 18 540 0 0 300 300 0 240 2760 9 5 17 740 0 0 200 200 0 540 3660 9 5 16 1020 0 0 280 280 0 740 3460 9 5 15 500 0 800 280 280 0 9030 -6030 9 5 14 300 0 400 200 200 800 4510 5990 9 5 13 0 0 1000 700 700 400 10310 190 9 5 12 0 300 700 400 700 1000 7010 -7109 5 11 0 20 420 700 420 700 4210 3290 9 5 10 0 120 500 400 500 420 5010 -510 9 5 9 0 120 300 300 300 500 3010 7490 9 5 8 200 520 500 300 700 300 5010 6990 9 5 7 0 1020 1000 300 800 500 10210 -2710 9 5 6 0 1220 500 300 500 1000 5010 -2010 9 5 5 0 420 200 1000 200 500 2010 690 9 5 4 180 0 0 600 180 200 0 3300 9 5 3 0 220 400 0 220 0 4190 -740 9 5 2 130 0 100 450 230 400 1010 -260 9 5 1 0 0 180 50 50 100 1940 1060299.60785=Q 32183.84)(5=Q VAR124.11765=I45828.71)(5=I VAR所有节点各期实验数据：链序号节点序号期数期初库存期初缺货本期到货本期需求本期发货本期订货单期成本单期利润9 3 2 200 0 50 550 250 500 510 990 9 5 4 180 0 0 600 180 200 0 3300 9 4 2 150 0 50 500 200 450 510 240 9 5 2 130 0 100 450 230 400 1010 -260 9 1 1 0 0 50 298 50 100 1750 -1000 9 2 1 0 0 100 100 100 100 1010 -260 9 3 1 0 0 300 100 100 50 3210 -1710 9 4 1 0 0 200 50 50 50 2160 2340 9 5 1 0 0 180 50 50 100 1940 1060 9 1 2 0 248 100 305 100 500 3275 -1775 9 2 2 0 0 100 500 100 550 1010 490 9 1 3 0 453 100 289 100 600 4220 -2720 9 2 3 0 400 250 600 250 650 2510 -1010 9 3 3 0 300 200 650 200 0 2010 1740 9 4 3 0 300 230 0 230 0 2310 690 9 5 3 0 220 400 0 220 0 4190 -740 9 1 4 0 642 250 292 250 600 5930 -2180 9 2 4 0 750 200 600 200 650 2010 1740 9 3 4 0 750 230 650 230 500 2310 690 9 4 4 0 70 220 500 220 600 2210 1240 9 5 8 200 520 500 300 700 300 5010 6990 9 1 5 0 684 200 302 200 500 5940 -2940 9 2 5 0 1150 230 500 230 550 2310 690 9 3 5 0 1170 220 550 220 1000 2210 1240 9 4 5 0 350 180 1000 180 **** **** 1490 9 5 5 0 420 200 1000 200 500 2010 690 9 1 6 0 786 230 311 230 300 6645 -3195 9 2 6 0 1420 220 300 220 300 2210 1240 9 3 6 0 1500 180 300 180 300 1810 1490 9 4 6 0 1170 200 300 200 300 2010 690 9 5 6 0 1220 500 300 500 1000 5010 -2010 9 1 7 0 867 220 291 220 300 6900 -3600 9 2 7 0 1500 180 300 180 300 1810 1490 9 3 7 0 1620 200 300 200 300 2010 690 9 4 7 0 1270 500 300 500 300 5010 -2010 9 5 7 0 1020 1000 300 800 500 10210 -2710 9 1 8 0 938 180 296 180 300 7080 -4380 9 2 8 0 1620 200 300 200 300 2010 690 9 3 8 0 1720 500 300 500 300 5010 -20109 4 8 0 1070 800 300 800 300 8010 -510 9 1 9 0 1054 200 292 200 300 7740 -4740 9 2 9 0 1720 500 300 500 300 5010 -2010 9 3 9 0 1520 800 300 800 300 8010 -510 9 4 9 0 570 700 300 700 300 7010 4990 9 5 9 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