16、库存管理:从构成到应对不确定性

库存管理:从构成到应对不确定性

1. 财务约束对库存投资的影响

财务约束对库存投资有着广泛的影响。Fazzari 和 Peterson 认为企业可能会将短期资金转用于长期资本投资,但这存在一些问题。
- 短期资金的利率通常较高。
- 银行当局对短期资金的这种转用有严格控制。
- 拟议投资的预期现值可能低于当前生产和销售业务的盈利能力。

此外,企业会利用股息支付和固定资本投资公告等信号来表明自身状况良好,即便产品市场不利,管理层也可能增加固定资本投资。有些库存具有长期性质,需由长期资金来源提供资金。若固定资本计划僵化,企业要么增加销售以产生更多短期资金,要么减少生产以降低对资金的需求,来减少库存,但这两种选择可能都不是高效的。在不完善的资本市场中,信贷的数量限制而非利率影响库存投资,因为利息成本在库存持有总成本中占比小,企业还能将大部分增加的成本转嫁给消费者,所以库存持有不受影响。

2. 库存的构成

库存一般由原材料、在制品或最终产品组成。考虑库存构成很有必要,因为管理层可根据外部市场条件和企业内部组织刚性来调整其构成。

2.1 运营周期概念

运营周期包括四个阶段:
- 原材料和其他投入的采购。
- 生产过程中的期望产出水平。
- 商品的营销和销售。
- 生产过程中投入的营运资金的回收。

为使这些阶段可操作,开发了以下概念:
| 概念 | 公式 | 含义 |
| — | — | — |
| t1 | 平均原材料和库存/平均每日材料消耗量 | 原材料和零部件库存等待的天数 |
| t2 |

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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