基于改进遗传算法的电商零售商家库存优化研究OACHSSCD

库存优化指为应对需求不确定性,考虑订货点和交货期因素,降低库存系统成本。本文首先构建数学规划模型,将安全库存水平策略(s、S)和每日补货量作为核心决策变量,目标是最小化库存总成本(持有和缺货成本)、库存周转天数订购成本,然后引入0-1辅助变量线性化处理非线性约束,并使用Gurobi和COPT两种求解器对模型进行数值分析和比较,同时进一步提出改进遗传算法在库存优化中的应用,开创性地设计新颖的编码方式,有效增强求解的效率和准确性。算例表明,此库存优化降低了需求不确定性,能灵活应对零售需求中多种需求模式,并针对(s,S)政策与优化的库存持有量和订单数量相结合,实现了最低的库存成本和周转天数,最终实现高效的库存管理和采购决策。