正文基于随机模拟的库存管理及产量模型的优化.docx

目录中文摘要…………………………………………………………………2英文摘要…………………………………………………………………3一、劳动力可持续发展的意义…………………………………………4二、劳动力可持续发展面临的挑战系…………………………………5(一)劳动年龄人口的增长……………………………………………6(二)劳动力参与率与劳动力供给相对降低…………………………7(三)隐性失业人口的增加……………………………………………7(四)低工资难以维持劳动力的再生产和发展………………………8三、劳动力可持续发展促进经济发展方式转变………………………8(一)转变经济发展方式的迫切性……………………………………8(二)转变经济发展方式对劳动力数量和素质提出更高要求………9(三)转变发展方式有利于劳动力的可持续发展……………………9四、促进劳动力可持续发展采取的措施………………………………9(一)医疗………………………………………………………………10(二)教育………………………………………………………………10(三)人口政策…………………………………………………………11总结………………………………………………………………………12参考文献…………………………………………………………………12致谢词……………………………………………………………………13基于随机模拟的库存管理及产量模型的优化摘要:平均值是我们最常用的统计、衡量及评估的技术手段。具有使用方便、展示直观、应用范围广泛等众多优点。虽然在很多方面灵活应用平均值分析数据能带更有效的观察整体的数据样本,但平均值也存在着无法反映数据个体的分布情况。此外还本文还将讨论当问题中包含选择权的情况下,若依据平均值进行决策,将会产生明显偏差。本文讨论了金融领域克服平均值缺陷的方法——随机模拟,并运用随机模拟对库存管理及产量模型进行优化。随着现代企业的发展,尤其是跨地域和跨国公司的急剧增多及电子商务的蓬勃发展。库存及订货成本管理的重要性不仅在物流企业而且在许多贸易,甚至是许多生产型企业中被给予越来越多的重视。此外,由于库存成本是商品成本的重要组成。激烈的市场竞争和大量同质产品间的价格战,使得部分企业管理层正逐渐意识到控制库存及订货成本对于企业盈利能力的重要性。但传统的基于平均需求量的库存管理模型由于未对这个需求量的概率分布全面考虑,导致应用此类模型对库存成本的控制成效不显著。故本文后半部分将基于蒙特卡洛算法对全面考虑需求量的概率分布的情况下的库存模型进行优化。并展示相应采购策略下的,库存成本的概率分布情况。此外,众多生产型企业在设计生产线的产能时,也仅基于产品的平均需求量,而未考虑产品的需求量的整体概率分布。致使生产线实际能满足的市场需求量小于设计产能。本文后半部分将讨论生产线实际能满足的需求量的平均值与生产线设计产能之间的关系,并对企业管理者设计生产线产能提供一定的指导。关键词:平均值、蒙特卡洛算法、库存模型、产能OptimizationofInventoryManagementandProductionModelBasedonStochasticSimulationAbstract:monlyusedtoolforstatistic,measuringandevaluatingwiththevariousadvantagesofconvenientusage,,averagecan’,whichcontainingchoosingright,----stochasticsimulation,,especiallytheextremelyincreasingtrans-regionalandtransnationalcorporationsandflourishdevelopmentofe-business,theimportanceofinventoryand