供应链优化模型

　　供应链优化模型是指在有约束条件或资源有限的情况下寻找最优决策方案使用的模型。从供应链模型的发展来看，经历了从简单模型到复杂模型、从单阶段模型到多阶段模型，从单产品模型到多产品模型、从国家模型到国际模型、从确定型模型到随机型模型的发展过程。

　　按分析和研究的方法不同分类，供应链优化模型又可以分为排队论模型

　　(queuing theoretic models )、对策论模型(game theoretic models)、网络流模型(network flow models)和策略评价模型(option valuation models)等。

　　排队论模型主要用于研究生产企业在平稳生产状态下的情况，如各个设备或车间等的输出率等，并对资源分配进行优化，如合理安排各个设备的加工任务、合理安排人员的加工任务等，以达到提高生产效率的目标，例如利用M/ G/1排队系统研究生产批量和生产准备时间的关系等问题。

　　对策论模型主要用于研究供应商与制造商之间、制造商与销售商之间的相互协调，如研究制造商和销售商之间的协调，确定制造商和销售商各自的对策，确定产品价格、订货时间等，使他们都能获得比原来更好的收益。

　　网络流模型主要用于研究供应链中成员的选择、布局以及供应链的协调问题。网络提供了一种描述供应链结构的方法，用网络流模型来表示一个供应链有其独特的优点，它能很方便地表示供应链中各种活动的先后次序。

　　策略评价模型主要用于研究供应链在不确定情况下的管理和协调问题。对跨国企业而言，经常会有不确定事件发生，如汇率波动、政府政策改变或新技术的发明等。企业会采取各种策略对此作出反应，如调整供应链成员的数量、采用不同的生产技术等。策略评价模型一般是随机动态规划模型，目标是使各个时期的期望费用总和最小或总收益最大。

　　这些模型中，有的运用了整数规划或混合整数规划法，建立了全球供应链模型；建立了全球制造与分销的资源优化供应链模型；建立了面向供应链优化的动态需求计划模型。也有的将整数规划与线性规划方法相结合，如提出基于资源配置的供应链设计模型。

　　由于供应链所涉及的问题很多，在一个模型中同时考虑所有的因素几乎是不可能的，要建立一个比较接近实际情况而又可以求解的供应链模型是很困难的。从上面的介绍可以看到，一部分研究人员仅提出一个模型框架，并没有对具体模型进行研究，甚至没有任何数学公式表示。而且在现有一些模型中，有些重要的因素没有考虑或很少考虑。例如，很少考虑供应链中信息流、现金流，很少考虑供应链重组等。