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报童模型的推导过程

2025-09-21 01:30:24

问题描述:

报童模型的推导过程,有没有大神路过?求指点迷津!

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2025-09-21 01:30:24

报童模型的推导过程】报童模型是运筹学和库存管理中的经典模型,主要用于解决在需求不确定的情况下,如何确定最优订购量以最大化利润或最小化损失的问题。该模型最初由Erlang提出,后来被广泛应用于零售、物流、生产等领域。

一、模型概述

报童模型的核心问题是:在已知商品的销售价格、采购成本、以及可能的残值(即未售出商品的回收价值)的前提下,如何确定一个最优的订购数量,使得期望利润最大。

模型假设:

- 需求是随机变量,服从某种概率分布(如正态分布、均匀分布等)。

- 每单位商品的采购成本为 $ c $,售价为 $ p $,残值为 $ v $。

- 报童只能订购一次,且不能退货或补货。

二、模型推导

1. 定义变量

符号 含义
$ Q $ 订购数量
$ D $ 实际需求(随机变量)
$ p $ 单位售价
$ c $ 单位采购成本
$ v $ 单位残值
$ \pi(Q) $ 当订购量为 $ Q $ 时的利润函数

2. 利润函数

当实际需求 $ D \leq Q $ 时,只卖出 $ D $ 个商品,剩余 $ Q - D $ 个商品按残值处理:

$$

\pi(Q) = pD - cQ + v(Q - D) = (p - v)D + (v - c)Q

$$

当实际需求 $ D > Q $ 时,全部卖出 $ Q $ 个商品,无法满足需求:

$$

\pi(Q) = pQ - cQ = (p - c)Q

$$

因此,利润函数可表示为:

$$

\pi(Q) =

\begin{cases}

(p - v)D + (v - c)Q, & D \leq Q \\

(p - c)Q, & D > Q

\end{cases}

$$

3. 期望利润

由于需求 $ D $ 是随机变量,我们需要计算期望利润:

$$

E[\pi(Q)] = E[(p - v)D + (v - c)Q \cdot I(D \leq Q)] + E[(p - c)Q \cdot I(D > Q)

$$

其中 $ I(\cdot) $ 是指示函数。

简化后得:

$$

E[\pi(Q)] = (p - v)E[D \cdot I(D \leq Q)] + (v - c)Q \cdot P(D \leq Q) + (p - c)Q \cdot P(D > Q)

$$

进一步整理:

$$

E[\pi(Q)] = (p - v)E[D \mid D \leq Q] \cdot P(D \leq Q) + (v - c)Q \cdot P(D \leq Q) + (p - c)Q \cdot P(D > Q)

$$

4. 最优订购量

为了最大化期望利润,对 $ Q $ 求导并令其等于0:

$$

\frac{d}{dQ} E[\pi(Q)] = (p - v)f(Q) + (v - c)P(D \leq Q) + (p - c)(-f(Q)) = 0

$$

整理得:

$$

(p - v)f(Q) - (p - c)f(Q) + (v - c)P(D \leq Q) = 0

$$

$$

(p - v) - (p - c)]f(Q) + (v - c)P(D \leq Q) = 0

$$

$$

(c - v)f(Q) + (v - c)P(D \leq Q) = 0

$$

$$

f(Q) = \frac{v - c}{p - c} \cdot f(Q)

$$

最终得到:

$$

P(D \leq Q^) = \frac{p - c}{p - v}

$$

这就是经典的 报童模型最优订购量公式,也称为 临界比率(Critical Ratio)。

三、关键结论总结

内容 说明
目标 在不确定性下,选择最优订购量以最大化期望利润
假设 需求随机,不可退货,单次订购
关键变量 采购成本 $ c $,售价 $ p $,残值 $ v $
临界比率 $ \frac{p - c}{p - v} $,用于确定最优订购量
最优条件 $ P(D \leq Q^) = \frac{p - c}{p - v} $

四、示例说明(以正态分布为例)

假设需求 $ D \sim N(100, 25) $,$ p = 10 $,$ c = 6 $,$ v = 2 $

则:

$$

\text{临界比率} = \frac{10 - 6}{10 - 2} = \frac{4}{8} = 0.5

$$

查找标准正态分布表中累积概率为 0.5 的对应值为 0,因此:

$$

Q^ = \mu + z \cdot \sigma = 100 + 0 \cdot 5 = 100

$$

即最优订购量为 100 件。

五、总结

报童模型通过数学推导,明确了在不确定需求下如何做出最优决策。它不仅适用于报纸销售,还可推广到其他具有类似特征的库存问题。掌握该模型有助于企业在资源有限的情况下实现收益最大化。

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