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        基于貝葉斯預(yù)測更新的報童模型

        2018-01-13 01:57:50陳志剛賈濤陶厚永
        統(tǒng)計與決策 2017年24期
        關(guān)鍵詞:成本模型企業(yè)

        陳志剛,賈濤,陶厚永

        0 引言

        需求和供給的匹配是供應(yīng)鏈管理中核心問題之一[1]。企業(yè)在當前時刻訂貨,然而在未來時刻才能收到貨物,因此企業(yè)必須對未來的市場需求做出預(yù)測。企業(yè)可以使用大量數(shù)據(jù)預(yù)測未來的市場需求,如可以觀察相同及類似功能產(chǎn)品的需求、相同特性產(chǎn)品(如大屏幕手機)銷售情況,市場經(jīng)濟狀況走勢(人們的消費會增加還是減少)等。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)持續(xù)迅速地發(fā)展和大數(shù)據(jù)時代的到來,對于數(shù)據(jù)的挖掘和運用已成為影響企業(yè)生產(chǎn)力的重要因素。企業(yè)信息化建設(shè)水平不斷提高,對市場需求的預(yù)測也更加精確,使供應(yīng)鏈需求和供給更加匹配,并顯著提高了供應(yīng)鏈運作效率[2],因此在供應(yīng)鏈管理中市場需求預(yù)測正發(fā)揮越來越大的作用。然而預(yù)測始終是不準確的,從獲取信息的角度看,企業(yè)希望訂貨時間離銷售開始時刻越近越好[3]。企業(yè)可以通過向附近的供應(yīng)商訂貨、工人加班和采用更快速的運送工具等來縮短提前期。通常這些手段都需要付出額外的成本,因此在每一時刻企業(yè)都需要權(quán)衡,究竟是等待在未來獲得更多的市場需求信息,還是以較低的采購成本在當前時刻訂貨。

        許多學(xué)者研究了預(yù)測更新問題。Fisher和Raman[4]首先分析兩周期預(yù)測更新庫存系統(tǒng),企業(yè)在第一個周期開始時以較低的價格向普通供應(yīng)商訂貨,接著持續(xù)搜集市場需求信息,在第一個周期末更新市場需求預(yù)測結(jié)果。在第二個周期開始時企業(yè)還有一次補貨機會,允許以較高的價格向緊急供應(yīng)商訂貨。企業(yè)需要決策兩個周期的訂貨策略。Iyer和Bergen[5]進一步考慮在第一個周期末采用貝葉斯方法進行預(yù)測更新,分析了快速響應(yīng)環(huán)境下供應(yīng)商和零售商之間何時帕累托最優(yōu),并設(shè)計了相應(yīng)的協(xié)調(diào)機制。此后有大量的基于兩周期模型擴展研究,如考慮不同庫存系統(tǒng)中顧客策略行為、采購成本隨機波動和零售商之間相互競爭等[6-8]。在多周期條件下,Allen和Esopo[9]考慮了企業(yè)存在正常和緊急兩種不同訂貨途徑,采取周期盤點方式的庫存模型。Moinzadeh和Nahmias[10]考慮了同樣條件下采用連續(xù)盤點方式的庫存問題。多周期條件下,存在兩種不同提前期長度的庫存模型非常復(fù)雜,大多采用數(shù)值計算方法,沒有精確求解算法。Veeraraghavan和Scheller-Wolf[11]首次將模型轉(zhuǎn)換為單變量的仿真問題,能夠在數(shù)秒之內(nèi)求得近似解。Hua、Yu和Zhang[12]探討了這類模型解的結(jié)構(gòu)性質(zhì)。很少文獻研究模型中存在三種不同提前期長度,Sethi等[13]研究了系統(tǒng)中存在快速、中等和正常三種提前期長度時最優(yōu)庫存策略。上述文獻中盡管模型中存在兩種或三種提前期長度,但提前期都為預(yù)先給定的常數(shù)或隨機變量,只是在有限時間點的市場需求預(yù)測更新。

        實際中企業(yè)可以自由選擇合適的提前期長度。Ouyang等[14]研究了可控提前期庫存模型,模型中不考慮預(yù)測過程,企業(yè)同時決策最優(yōu)訂貨量和提前期長度使總成本最小。宋華明和馬士華[15]研究了基于可控提前期的協(xié)調(diào)問題,Yi和Sarker[16]研究了存在貨架空間約束問題。在可控提前期模型中盡管企業(yè)可以預(yù)先決策最優(yōu)提前期長度,但沒有考慮預(yù)測過程,提前期長度不能隨著預(yù)測過程動態(tài)變化。Wang等[17]首先考慮了基于市場需求預(yù)測過程的庫存模型。企業(yè)僅有一次訂貨機會,它持續(xù)不斷地預(yù)測市場需求并選擇合適的時間點訂貨。假定市場需求預(yù)測過程服從幾何布朗運動,不考慮訂貨成本,Wang等證明最優(yōu)訂貨時間為某一固定時點與預(yù)測過程無關(guān)。Tong等[18]進一步考慮企業(yè)不存在訂貨次數(shù)約束和市場需求預(yù)測過程為布朗或幾何布朗運動,證明企業(yè)的最優(yōu)庫存策略為Basestock策略。

        文獻[17]和文獻[18]均假定在每一時點預(yù)測值調(diào)整量分布的參數(shù)已知。但實際中分布的精確參數(shù)值是未知的,得到的是根據(jù)市場需求信息數(shù)據(jù)估計的參數(shù)(如均值和標準差等)。本文假定預(yù)測過程為布朗運動,企業(yè)可以根據(jù)收集的數(shù)據(jù)獲得市場需求的預(yù)測值及隨時間變化時預(yù)測值調(diào)整量的方差,運用貝葉斯方法預(yù)測市場需求。建立了基于貝葉斯預(yù)測更新的報童模型,分析數(shù)據(jù)對預(yù)測市場需求的影響,并給出了企業(yè)最優(yōu)庫存策略。通過敏感性分析說明采購成本和市場需求信息對庫存策略的影響。

        1 問題描述、符號說明及假設(shè)

        企業(yè)計劃在未來某個時刻銷售某種商品。通過選擇不同供應(yīng)商或運作流程企業(yè)可以在整個計劃時期內(nèi)不同時間點訂貨。由于不同供應(yīng)商產(chǎn)品之間有差異,生產(chǎn)工藝流程不相同和存在訂貨成本等原因,假定企業(yè)僅有一次訂貨機會,訂貨量Q>0。整個計劃時期由N+1個時點組成,企業(yè)所有能夠訂貨的時間點對應(yīng)時點1到時點N,在時點T=N+1時,銷售季節(jié)開始,銷售開始并迅速完成。產(chǎn)品銷售價格給定為r。在時點i訂貨時,訂貨成本為Ai≥0,單位采購成本為ci且采購成本隨著提前期的縮短而增大,即0<c1<c2<...<cN<r。為了簡化模型假定銷售季節(jié)結(jié)束后剩余產(chǎn)品價值為零,不考慮折現(xiàn)影響(這些情形簡單且不影響問題性質(zhì)和結(jié)論)。

        企業(yè)連續(xù)不斷的收集市場需求信息。N+1個時點將計劃時期分為N個時段。在各時點市場需求均值為θi。在各時段上根據(jù)收集的市場需求信息得到相鄰時點間市場需求的調(diào)整量為 εi,遞推關(guān)系滿足 θt+1=θt+εt。 εt為正態(tài)分布,均值為零,標準差為σt,相互獨立且與預(yù)測值和決策過程無關(guān)。若當前時點為i,在未來當t≥i時,εt為隨機變量,在過去當t<i時,εt為隨機變量的實現(xiàn)值,是一個確定值。當前時點為t時,市場需求均值為θt=θ1+ε1+ε2+...+εt-1。而在時點 t=T 時,θT即為真實的市場需求,下文中記真實的市場需求θT為符號D。企業(yè)根據(jù)以往的歷史數(shù)據(jù),可以估計出所有 σi,i=1,2,...,N的大小。在當前時點t,根據(jù)已知的市場需求信息數(shù)據(jù)可以得到市場需求預(yù)測值dt。企業(yè)不知道參數(shù)θt的具體值,但可以根據(jù)σt和dt值利用貝葉斯方法估計參數(shù)θt。在前一時點t-1,根據(jù)已有數(shù)據(jù)獲得了-θt-1的后驗分布(-代表后驗分布),結(jié)合已知調(diào)整量εt-1的分布,可以得到-

        θt的先驗分布(用-代表先驗分布)。先驗分布沒有包含時點t-1至?xí)r點t間收集的市場需求信息。企業(yè)根據(jù)收集的市場需求信息在時點t重新對市場需求做出預(yù)測得到dt。根據(jù)新的預(yù)測值dt采用貝葉斯方法可以得到更精確

        2 模型構(gòu)建和求解

        2.1 市場需求D和θt的分布

        在開始時點1,由于時點1以前沒有市場需求預(yù)測值,因此 θ1=d1,θ1可視為方差為0的正態(tài)分布 N(d1,0)(其中N代表正態(tài)分布)。假設(shè)當前時點為t(t>1)。在當前時,參數(shù)θt未知。企業(yè)獲得的信息預(yù)測市場需求值為dt。根據(jù)貝葉斯理論,可得更精確的θt分布(后驗分布),其均值和標準差為[5]:有:(1)在前一個時點t-1獲得-θt-1的后驗分布為正態(tài)分

        在當前時點 t,預(yù)測值 di,i=1,2,...,t已知,所有σi,i=1,2,...,N 也已知。根據(jù)遞推關(guān)系可以求得 θt的后驗分布 N(-μt,-σt2)。因此在時點t預(yù)測市場需求D為正態(tài)。如果企業(yè)不在當前時點訂貨,則需要在時點t預(yù)測未來時點θt+1的后驗分布,根據(jù)遞推關(guān)系式,-μt+1=ρt+1dt+1+(1-ρt+1)-μt。但其中未來dt+1為隨機變量。在時點t預(yù)測市場需求可以有兩種方法,一種如前述直接預(yù)測時點T的市場需求。另一種將預(yù)測過程視為兩部分之和,從時點t至未來時點t+1和從未來時點t+1至?xí)r點T。第一部分為調(diào)整量εt服從正態(tài)分布N(0,εt),第二部分為在時點t+1預(yù)測市場需求dt+1。兩種方法實質(zhì)一樣,因此兩部,遞推關(guān)系

        從上述預(yù)測過程可以看到:(1)在每一時點預(yù)測更新后,預(yù)測精度提高。獲得市場預(yù)測數(shù)據(jù)dt后,θt后驗分布的標準差為先驗分布的 ρt倍,且 ρt<1;(2)當預(yù)測獻比重1-ρt增大。說明當前時點t離銷售季節(jié)開始時越近,預(yù)測的精度就會越高,且當前時點的預(yù)測值對預(yù)測的結(jié)果影響更大。(3)由遞推關(guān)系(1)可知,對 θt預(yù)測時,每一個時點i(i<t),預(yù)測值di都對均值 μt有貢獻,權(quán)重大由于 ρj均為0至1之間,因此過去時點i離當前時點t越遠(i值越?。?,數(shù)據(jù)di占 μt的權(quán)重就越小,對預(yù)測的貢獻較小。

        2.2 模型的求解

        (1)時點 N

        在時點N最優(yōu)庫存策略為basestock策略,當-μt>SN

        (2)任意時點t

        在未來市場需求預(yù)測值為隨機變量,因此企業(yè)可能在當前或未來任意時點訂貨并停止決策。模型為較復(fù)雜最優(yōu)停止問題[19],沒有通用的遞推計算方法。將采用數(shù)學(xué)歸納法證明對于所有的時點i均存在唯一的Si滿足Ri(Si)=FRi(Si),且Θ(-μi)函數(shù)為單調(diào)遞增函數(shù)。當i=N時,根據(jù)上文假設(shè)成立。假設(shè)i≥t+1時假設(shè)均成立,若當前時點為t時企業(yè)不訂貨,則有:

        定理1:企業(yè)最優(yōu)庫存策略為basestock策略,在當前時點t存在且唯一的Sdt,其值與當前或未來的市場需求預(yù)測值di,i=t,t+1,...,N無關(guān)。若當前市場需求預(yù)測值dt>Sdt時,最優(yōu)庫存策略為訂貨,訂貨量為 -μt+zt

        由式(5)和式(2),Θ(-μt)為單調(diào)遞增函數(shù)且導(dǎo)數(shù)大于正常數(shù)ct+1-ct。Θ(-μt)=0必定存在唯一解St,證畢。根據(jù)遞推式(1),可以得到對應(yīng)預(yù)測值dt的訂貨點為:若當前市場需求預(yù)測值dt≤Sdt時,企業(yè)繼續(xù)等待,直到下一時點進行新的決策。

        2.3 采購成本和市場需求信息

        這里分析采購成本和市場需求信息對企業(yè)決策的影響。探討當前時點為t時,參數(shù)ci(采購成本)和σi(市場需求信息)變化時對企業(yè)決策的影響。參數(shù)ci增大時,若i>t時,Rt(-μt)值不變,F(xiàn)Rt(-μt)減小,Θ(-μt)值增大;若i=t時,類似可得 Θ(-μt)值會減小;若i<t時,過去的ci對 Θ(-μt)值無影響。由Θ(-μt)為單調(diào)遞增函數(shù)且Θ(St)=0,可得相應(yīng)的St和Sdt變化趨勢。參數(shù)σi增大時,若i≥t時,未來時點i+1的變化可理解為,時點i+1向前移動(遠離銷售季節(jié)開始時間T),而保持其余時點不動。此時Rt(-μt)值不變,F(xiàn)Rt(-μt)減小,Θ(-μt)值增大;當i<t時,由遞推式(1)知Rt(-μt)和FRt(-μt)同時減小,Θ(-μt)變化不能確定。匯總結(jié)果見表1。

        表1 敏感性分析

        表1體現(xiàn)了采購成本和市場需求信息對企業(yè)決策的影響。當參數(shù)ci增加時,若當前時點為t<i,則未來期望利潤減小,企業(yè)更愿意在當前時點訂貨,St和Sdt減小。若當前時點為t=i,則當前期望利潤減小,企業(yè)更愿意在未來時點訂貨,St和Sdt增大。而在過去,采購成本ci無影響,St和Sdt不變。當參數(shù)σi增大時,當市場需求信息的調(diào)整量εi發(fā)生在當前時點t(t≤i)之后,則當前期望利潤不變,未來期望利潤減小,企業(yè)更愿意在當前時點訂貨,St和Sdt減小。若εi發(fā)生在當前時點t(t>i)之前,則當前和未來期望利潤同時減小,St和Sdt變化趨勢不能確定。

        3 結(jié)束語

        本文基于貝葉斯預(yù)測更新的報童模型,分析企業(yè)如何根據(jù)數(shù)據(jù)運用貝葉斯方法進行決策。企業(yè)可以在計劃時段內(nèi)任意時點訂貨。離銷售季節(jié)開始越近,市場需求預(yù)測精確度越高,但采購成本會增加。根據(jù)搜集的數(shù)據(jù)建立市場需求的預(yù)測過程,分析數(shù)據(jù)對預(yù)測市場需求的影響。當市場需求預(yù)測的調(diào)整量為正態(tài)分布且存在訂貨成本時,建立了基于貝葉斯預(yù)測更新的報童模型。證明在當前時點t存在且唯一的Sdt,其值與當前或未來的市場需求預(yù)測值di,i=t,t+1,...,N無關(guān)。若當前市場需求預(yù)測值高于Sdt時,企業(yè)最優(yōu)庫存策略為當前時點訂貨;否則企業(yè)最優(yōu)庫存策略為繼續(xù)等待,收集更多市場需求信息在未來某個時點訂貨。分析了采購成本和市場需求信息對企業(yè)決策的影響。未來進一步可以研究更復(fù)雜供應(yīng)鏈環(huán)境中的預(yù)測更新問題,如供應(yīng)商和零售商協(xié)調(diào)問題。

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