1、隨著消費(fèi)者的需求多樣化，生產(chǎn)技術(shù)的日新月異，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，產(chǎn)品更新?lián)Q代速度加快，使得市場(chǎng)需求存在不確定性;另外在生產(chǎn)及運(yùn)輸?shù)倪^程中存在各種系統(tǒng)誤差和意外事件，致使采購的產(chǎn)品中存在缺陷產(chǎn)品;此外，企業(yè)的決策目標(biāo)也日趨多樣化，不再僅僅根據(jù)期望利潤的情況進(jìn)行決策。這些嶄新的現(xiàn)實(shí)問題都將為企業(yè)的最優(yōu)訂購決策問題帶米挑戰(zhàn)，為此，本文將研究具有不確定性需求的，存在缺陷產(chǎn)品的，考慮不同決策目標(biāo)的最優(yōu)訂購決策問題。
　　本研究主要內(nèi)容如下：⑴

2、建立了隨機(jī)需求下含缺陷產(chǎn)品的報(bào)童問題的期望值模型、CCP模型和DCP模型，開發(fā)集合隨機(jī)模擬技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的混合智能算法，利用算法獲得具體算例中各個(gè)模型的最優(yōu)訂貨量，并分析了缺陷率、需求的隨機(jī)性對(duì)最優(yōu)訂貨量的影響。⑵建立具有缺陷產(chǎn)品的模糊報(bào)童期望值模型，證明其期望利潤的凹性，給出最優(yōu)訂購量的解析式。同樣的，運(yùn)用不確定規(guī)劃理論建立基于模糊報(bào)童問題的CCP和DCP模型，開發(fā)集合模糊模擬技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)路和遺傳算法的混合智能算法，進(jìn)行算例