摘要:   针对传统的供应链需求预测模型中信息结构呈分散状态、对各成员预测结构差别大、影响库存补充策略的问题,创新地将CPFR技术应用到了协同补货的方法研究中,建立了基于最佳库存和最佳运送周期之间的函数关系的数学模型,并在此基础上采用进化策略法对建立的模型求解.结果表明,随着各项参数值的提高,总成本也随之增加,即最佳运输周期与最佳库存量受各项参数值的影响,其结论也验证了此方法的有效性.
                                                        
                            
                              
                             
                            
                            																								
								
																中图分类号: 
																 
								
								
																                            
                            
                                
                                    
                                
                                
                                    
                                        															  戢守峰;曹楚;黄小原;.   基于CPFR的协同补货方法[J]. 东北大学学报(自然科学版), 2007, 28(7): 1049-1052.	
																																									     												                                                                                                        	                                                                                                                      Ji, Shou-Feng (1); Cao, Chu (1); Huang, Xiao-Yuan (1) . Collaborative replenishment policies based on CPFR[J]. Journal of Northeastern University, 2007, 28(7): 1049-1052.