3
Математика
Литература:
1. Berk E., Arreola-Risa A. Note on «Future supply uncertainty in EOQ models» // Naval Res. Logist, 1994. Vol. 41,
No. 1. P. 129-132.
2. Parlar M., Berkin D. Future supply uncertainty in EOQ models // Naval Res. Logist., 1991. Vol. 38, No 1. P. 107-121.
3. Parlar M., Perry D. Analysis of a (Q, r, T) inventory policy with deterministic and random
yields when future supply
is uncertain // Eur. J. Oper. Res., 1995. Vol. 84, No 2. P. 431-443.
4. Parlar M., Perry D. Inventory models of future supply uncertainty with single and multiple suppliers // Naval Res.
Logist., 1996. Vol. 43, No 2. P. 191-210.
5. Snyder L. V., 2014. A tight approximation for an EOQ model with supply disruptions // Int. J. Production Economics.,
2014. Vol. 155, P. 91-108.
6. Tomlin B. T. On the value of mitigation and contingency strategies for managing supply chain disruption risks //
Manag. Sci., 2006. Vol. 52, No 5. P. 639-657.
5. Заключение
В ходе исследования на численном эксперименте было установлено, что приближенная модель (3)-(5) может при-
меняться вместо модели (1)-(2).
Преимущество приближенной модели в том, что можно найти решение в аналитической форме, что позволяет ис-
следователям находить аналитические
результаты, недостижимые для моделей, которые могут
быть решено только
с помощью численным методов.