[发明专利]基于多阶段销量分布预测的补货方法和装置

说明书

本申请实施例公开了一种基于多阶段销量分布预测的补货方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括依据预设的离散分位点确定产品的连续分位点曲线；根据所述产品的期望收益、进货成本、库存成本、缺货成本和剩余收益确定所述产品的最大化利润模型，并依据所述最大化利润模型进行求解得到最优化条件公式；依据所述连续分位点曲线和所述最优化条件公式得到最优补货量，本方案考虑了销售的不确定性，对补货量的确定进行了优化，降低了计算复杂性，使得补货量具有更强的鲁棒性。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种基于多阶段销量分布预测的 补货方法和装置。

背景技术

产品由于保质期的限制，如生鲜产品其保质期较短，需要每天进行补货， 通常第二天可以送达，提前期一般为半天到一天，一般需要在每天中午之前考 虑当天销量和下一天销量的不确定性，针对每一个产品决定最优补货量以期达 到利润的最大化。

现有技术中，在进行最优补货量的决策时，预测销量期望值之后乘以系数 作为补货量的方案，未考虑销售过程的随机因素；预测销量分布后取确定分位 点作为补货量的方案，不能对最大化利润进行建模；最大化利润建模仅针对单 阶段的利润优化，不能考虑多阶段销量的不同分布预测而对多阶段的利润进行 优化。

发明内容

本申请提供了一种基于多阶段销量分布预测的补货方法、装置、计算设备 及存储介质，考虑了销售的不确定性，对补货量的确定进行了优化，降低了计 算复杂性，使得补货量具有更强的鲁棒性。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于多阶段销量分布预测的补货方法， 包括：

依据预设的离散分位点确定产品的连续分位点曲线；

根据所述产品的期望收益、进货成本、库存成本、缺货成本和剩余收益确 定所述产品的最大化利润模型，并依据所述最大化利润模型进行求解得到最优 化条件公式；

依据所述连续分位点曲线和所述最优化条件公式得到最优补货量。

可选的，所述依据预设的离散分位点确定产品的连续分位点曲线包括：

对预设的离散分位点进行线性差值计算得到连续分位点或者对离散分位点 进行曲线拟合得到连续分位点；

依据所述连续分位点得到连续分位点曲线。

可选的，所述根据所述产品的期望收益、进货成本、库存成本、缺货成本 和剩余收益确定所述产品的最大化利润模型，并依据所述最大化利润模型进行 求解得到最优化条件公式包括：

建模其中，v_t(s)为收益函数，s为状态变量，即当前库存量，a_t为阶段t的补货量，A_t为决策空间q≥0，r_t(s，a_t) 为阶段t的当期收益，p(j|s，a_t)为在状态s和决策a_t下，下一阶段期初库存为j 的概率，对于决策过程包括t₁、t₂天的两阶段决策，令

确定期望利润目标函数，其中，t₂天的期望利润其中，c为单位进货成本，p为单位销售价格，s为单位剩余价值，h为单位库存成本，v为 单位缺货成本，s₁、s₂分别为t₁、t₂天的期初库存；

根据补货量公式对期望利润目标函数进行解析得到最优化条件公式

可选的，所述依据所述连续分位点曲线和所述最优化条件公式得到最优补 货量包括：

将最优化条件公式中的分布函数做离散化处理，应用数值算法得到最优补 货量。