臺灣博碩士論文加值系統

近年來的論文，如Ben-Daya與Raouf提出連續型態的存貨模式，此模式的總趕工成本以負指數函數表示，但是忽略了錢的時間價值。在本研究中，推展了上述模式，加入現值，並分別考慮其時距為有限與無限。本文運用微積分求極值之法，證明了當時距為無限時，在給定的條件下，我們所擴展的模式，其函數型態為凸函數，可找出最適的訂購量與前置時間，使總成本為最小，並輔以例子說明運用數值分析法求得最佳解；唯時距有限時，難以嚴謹的證明其函數型態為凸函數，我們則以例子說明其函數型態，對訂購量而言，為嚴格遞增函數，可仿無限時距的方法解之。

In a recent paper, Ben-Daya and Raouf discuss a continuous review inventory model in which the total crashing cost is denoted by a negative exponential function where the time value of money is neglected. This study extends the above inventory model by adding the time value of money and taking into account the finite and infinite time horizons. In this paper we use calculus to find the extreme value and prove that the model which we extend belongs to a convex function when time horizon is infinite and parameters are given range. Therefore, we can locate the optimal order quantity and lead time to minimize the total relevant cost. Besides, we add examples in which we use numerical analysis to find the optimal solution. It is difficult to prove the model to be a convex function when time horizon is finite, but we can use examples to illustrate the model to belong to a strictly increasing function for the order quantity and we can imitate the method of the infinte time horizon to seek the optimal solution.

摘 要II
ABSTRACTIII
誌 謝IV
圖目錄VI
表目錄VII
第一章 緒 論1
1.1 研究動機1
1.2 研究目的2
1.3 研究章節與流程4
1.4名詞定義6
第二章 文獻探討9
第三章 建構數學模式與推導12
3.1符號說明12
3.2模式假設13
3.3模式建立與推導14
第四章 模式驗證與說明20
4.1 模式範例20
4.2 敏感度分析28
第五章 結論與建議32
參考文獻33
附錄35
作者簡介37
圖目錄
圖一：研究流程5
圖二：時距無限，L＝0， ＝0.1時Q與 (0)關係圖24
圖三：時距無限，L＝1， ＝0.1時Q與 (1)關係圖24
圖四：時距T＝10，L＝0， ＝0.1時Q與 (0)關係圖25
圖五：時距T＝10，L＝1， ＝0.1時Q與 (1)關係圖25
圖六：時距無限，L＝0， ＝0.05時Q與 (0)關係圖26
圖七：時距無限，L＝1， ＝0.05時Q與 (1)關係圖26
圖八：時距T＝10，L＝0， ＝0.05時Q與 (0)關係圖27
圖九：時距T＝10，L＝1， ＝0.05時Q與 (1)關係圖27
表目錄
表一 相關存貨模式之看法11
表二：(3.2)式 二階導數值 21
表三： ＝0.05時各種解摘要23
表四： ＝0.1時各種解摘要23
表五：需求量D變動的敏感度分析( ＝0.1)28
表六：訂購成本A變動的敏感度分析( ＝0.1)28
表七：安全因子k變動的敏感度分析( ＝0.1)29
表八：需求量標準差變動的敏感度分析( ＝0.1)29
表九：h變動的敏感度分析( ＝0.1)30
表十： 變動的敏感度分析( ＝0.1)30
表十一： 變動的敏感度分析( ＝0.1)31
表十二： 變動的敏感度分析31

中文部份：
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