基于CMI理论连锁经营企业补货优化问题探究摘要：文章将应用于逆向物流物品回收和路线规划的CMI理论引入连锁经营企业的补货优化问题中，构建优化模型并通过算例将本文优化模型与现实生活中广泛应用传统定期补货策略进行成本比较后验证了模型的有效性。Abstract:ThearticleintroducesthetheoryofCollectorManagedInventory(CMI)appliedtotherecoveryandrouteplanningofreverselogisticsintoreplenishmentoptimizationofchainenterprise,andtriestoestablishtheoptimizationmodel，anddemonstratesitseffectivenessbycomparingcostbetweentheoptimizationmodelandtraditionalregularreplenishmentstrategy.关键词：补货策略；CMI；路径优化Keywords:replenishmentstrategy；CMI；pathoptimization中图分类号：F253.4文献标识码：A文章编号：1006-4311(2013)29-0030-030引言连锁经营模式自20世纪80年代中期引入我国以来获得了飞速发展，并且正迅速成为中国最具获利能力的投资方式和创业途径。连锁零售店作为分销系统中与终端客户直接接触，实现商品价值的最后环节，在整个分销系统中起着至关重要的作用。另一方面，连锁零售店在运营过程中的库存成本、运输成本以及缺货成本在分销系统的物流成本中占据了相当高的比例。因此，对于零售商补货方式选择与补货路径优化问题研究具有十分重要的现实意义，这将直接影响到整个分销系统的效益。集成库存控制和配送路径选择的问题被抽象为库存与路径系统集成优化问题(InventoryRoutingProblem,IRP)0国内外关于IRP问题研究的文献很多[1]-[2],[1]分别从不同的角度为单一品种、需求确定、考虑库存成本和与车辆行驶距离有关的运输成本的一对多(One-to-Many)和多对多(Many-to-Many)配送系统建立了类似于EOQ的模型。[2]则是针对“一对多”分销系统，从算法优化的角度进行深入探讨。但是，这些文章大都集中在单周期、固定需求或者简单随机需求的研究范围内，不能完全反映现实中复杂化、动态化的不确定性问题。考虑到现实中区位因素对路径选择带来的影响，本文将应用于逆向物流物品回收和路线规划的CMI(CollectorManagedInventory)[3]理论引入到连锁经营企业补货问题中，针对连锁经营中“一对多”的运营模式进行探讨，以实现有效的库存控制和优化补货路径的目标。1基于CMI理论的补货模型研究1.1研究模型描述本文所研究的对象是“一对多”补货模型：连锁经营企业在某个服务区内设置一个配送中心，由配送中心统一组织和管理服务区内所有连锁店的库存及配送，连锁店的库存量、配送量和配送频率均由配送中心决定，该模型也称为R-System(RetailerSystem)系统。1.2模型假设与参数设置(1)配送中心仅处理一种产品且能够随时监控连锁店的库存，监测周期为T天，补货提前期TO=1天。零售店i的最大库存量VCi由公式VCi=2?滋i(T+TO)确定，每个监测期末零售店i的剩余库存为Si,补货量为Ri,每次补货完成后，所有补货点销售量均达到初始状态。(2)第t期送货行为依据系统是否存在可行路线决定,否则不送货。第t个监测期存在r条(rE{0,1,2,…，i})可行配送路线，可行路线r的配送总里程为Dr,配送货物量为Qro(3)零售店i的客户需求量近似服从相互独立的正态分布(？滋i,?啄・・)。(4)不考虑配送中心的容量限制和库存持有成本，但是考虑零售商库存持有成本，各零售商单位库存持有成本相同且为ho(5)配送车辆最大载重量均为Q,载货量不超过车辆最大载重量。运输成本仅与车辆行驶距离有关，车辆平均每公里的配送成本为c。车辆启动成本为w。(6)每个周期的单位缺货成本为p,缺货不补，第t期的缺货总量为qi。1.3基于CMI的补货模型库存控制分析CMI作为逆向物流库存管理全新、高效的管理理念与方法，是由H.M.Le.Blance等于2004年提出的，其主旨是：由收集商作为逆向物流中的核心企业全面负责逆向物流过程中零配件或原材料的储存和配送等操作，并借助现代信息技术手段，对逆向物流进行全程监控，及时掌握逆向物资信息，减少不确定性，并通过恰当的预测，提前制订收集计划、调整库存容量、整合配送，从而达到效益最优。本文将CMI理论运用于一个配送中心、多个零售商的二级分销系统中。配送中心使用遥...