When airlines sell the same seats on an air flight at different fares, demand for a fare class depends on demand for other fare classes due to demand dependency. Demand dependencies occur when customers will buy other fare class tickets if the originally requested fare were unavailable, or when customers postpone their purchase decisions in anticipation of reopening of the lower fare in the next period. Demand dependency as a result customer buying behavior has a considerable profit implication, which was ignored in many earlier studies. We investigate the impact of demand dependency on the optimal booking limits and the expected revenues under a single-period and a two-period setting. We show how to find optimal booking limits of the problem and provide numerical examples to illustrate the impact.
The ability to determine the optimal frequencies and offsets for independent and unrestricted ordering cycles for multiple items can be very valuable for managing storage capacity constrained facilities in a supply chain. The complexity of this problem has resulted in researchers focusing on more tractable surrogate problems that are special cases of the base problem. Murthy et al. (European Journal of Operation Research 2003) developed insights leading to solution of the original problem and present a heuristic for offsetting independent and unrestricted ordering cycles for items to minimize their joint storage requirements. However, their study cannot find optimal solution due to the Greedy Heuristic solution procedure. In this paper, we present a complete procedure to find the optimal solution for the model with a integer programming optimization approach and genetic algorithm. Numerical examples are included to compare each model with that of Murthy et at. Research of this type may prove useful in solving the more general problem of selecting order policies to minimize combined holding, ordering, and storage costs.
In supply chain, most partners except the top level suppliers have inbound and outbound logistics. For example, toll manufacturing companies get unprocessed materials from a requesting company and send the processed materials back to the company after toll processing. Accordingly, those companies have inbound and outbound transportation costs in their total logistics costs. For many cases, the company may make the schedule of distributions by considering only the due delivery dates. However, the inbound and outbound transportation costs could significantly affect the total logistics costs. Thus, this paper considers the inbound and outbound transportation costs to find the optimal distribution plans. In addition, we have considered the inventory holding costs as well with transportation costs. From the experimental results, we have provided the optimal strategies for the distributions of replenishment as well as deliveries.
In this study, we consider an assembly line operated under a base-stock policy. A product consists of two parts, and a finished product transfers to a warehouse in which demands are satisfied. Assume that demands arrive according to a Poisson process and processing times at each production line are exponentially distributed. Whenever a demand arrives, it is satisfied immediately from an inventory in the warehouse if available; otherwise, it is backlogged and satisfied later by the next product exiting from production lines. In either case, an arriving demand automatically triggers the production of a part at both production lines. These two parts will be assembled into a product that eventually transfers to the warehouse. We obtain a closed form formula of approximation for delay time or lead time distribution of a demand when a base- stock level is s. Moreover, it can be applied to the optimal base-stock level which minimizes the total inventory cost. Numerical examples are presented to show our optimal base-stock level's quality.
This paper considers an (r, Q) policy for operation of a multipurpose facility. It is assumed that whenever the inventory level falls below r, the model starts to produce the fixed amount of Q. The facility can be utilized for extra production during idle periods, that is, when the inventory level is still greater than r right after a main production operation is terminated or an extra production operation is finished. But, whenever the facility is in operation for an extra production, the operation can not be terminated for the main production even though the inventory level falls below r. In the model, the demand for the product is assumed to arrive according to a compound Poisson process and the processing time required to produce a product is assumed to follow an arbitary distribution. Similarly, the orders for the extra production is assumed to accur in a Poisson process are the extra production processing time is assumed to follow an arbitrary distribution. It is further assumed that unsatisfied demands are backordered and the expected comulative amount of demands is less than that of production during each production period. Under a cost structure which includes a setup/ production cost, a linear holding cost, a linear backorder cost, a linear extra production lost sale cost, and a linear extra production profit, an expression for the expected cost per unit time for a given (r, Q) policy is obtained, and using a convex property of the cost function, a procedure to find the optimal (r, Q) policy is presented.
This paper the profit maximizing order quantity model to the symmetric oligopoly consisting of sellers of a homogeneous product who compete with each other for the same potential buyers. Buyers are classified by type, each selecting an optimal purchase quantity in response to the nonlinear quantity discount pricing schedule given by the sellers. Symmetric equilibrium and the economic quantities that sellers must determine are analysed in a Cournot framework, which explicitly depend on the number of sellers. Economic implications are obtianed from the optimality conditions based on themarket share paraments which are used to characterize the competitior's marketing strategy.
The family disaggregation model of hierarchical production planning (HPP) is the problem of (0 -1) mixed integer programming that minimizes the total sum of setup costs and inventory holding costs over the planning horizon. This problem is hard in a practical sense since optimal solution algorithms have failed to solve it within reasonable computation times. Thus effective familoy disaggregation algorithm should be developed for HPP. The family disaggregation algorithm developed in this paper consists of the first stage of finding initial solutions and the second stage of improving initial solutions. Some experimental results are given to verify the effectiveness of developed disaggregation algorithm.
This paper addresses sensitivity analysis for a deterministic multi-period production and inventory model. The model assumes a piecewise linear cost structure, but permits backlogging of unsatisfied demand. Our approach to sensitivity analysis here can be divided into two basic steps; (1) to find the optimal production policy through a forward dynamic programming algorithm similar to the backward version of Zangwill [1966] and (2) to apply the penalty network approach by the author [1986] in order to derive sensitivity ranges for various model parameters. Computational aspects are discussed and topics of further research are suggested.
Production lot sizing problem for a system with exponentially decaying inventory is considered. From the exact cost function developed under conditions of constant demand and no shortages permitted, an approximate optimal solution is derived. The formula is compared with those of the exact solution obtained from numerical procedure and other existing approximate solution. Finally some notable properties of the formula are investigated and shown to be consistent.
A multi-product multi=facility production planning model is in which known demands must be satisfied. The model considers concave production costs and piecewise concave inventory costs in the introduction of production capacity constraints. Backlogging of unsatisfied demand is permitted. The structure of optimal production schedules is characterized and then used to solve an illustrative numerical problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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