1、“.....以年度期望费用表示，记为其中，是两个决策变量。该函数中计入三项费用，即订购费，缺货损失费和储存费。因此有,现在分别讨论三项费用的计算方法。订购费已知每次的订购费为，每年总期望需求量为，每次订购量为，则每年的期望批次数为。因此，该式对于缺货以后补上的情况是没有问题的，但对于缺货不再供应的情况，可能偏高些，不过当很大时，最终的解可以使其误差降到最低，因此，在缺货不再供应的情况下，也可以用这个公式近似表示。缺货损失费从储存状态图可以看出，缺货情况只能出现在交货时间这段时间里，这段时间里开始有存货，假定这段时间内的需求量为，显然，当时，缺货量为，当时，缺货量为。在任意周期内缺货量的期望值为周期数的期望值为，单位缺货损失为......”。

2、“.....储存费用为在计算储存费用是，为了简化讨论，我们假定需求消耗是线性的将计划期各周期的储存状态平均化，据此可以画出相应的忽略的市场的需求也是随机的，是个函数，而不是条直线，而且考虑到了进货需要定的时间，并不是瞬时完成的。更加贴近实际，更有借鉴价值。参考文献张立新，李海霞，牟红青进货策略及检验不允许缺货的库存管理问题储存状态图，见图，并加定单位存储费用为。这相当与个确定性储存模型，因此可以很方便的计算出储存费用。上式对于缺货以后补上的情况，没有多大的出入。但在缺货不再供应的情况下，储存费比上式高些。这是因为在第二次补充前，剩余的储存量发生了变化，即当时，剩余储存量为当时，剩余储存量为，因此期望剩余量为所以，在缺货不再供应的情况下，其储存费用为,最后可得总的费用函数......”。

3、“.....缺货不再供应的情况，求解模型将，分别对，求偏导，并令其等于零，最后可得使费用极小的情况下的与的表达式为,缺货以后补上的情况为,缺货不再供应的情况为，这是我们能够得到的最终结果。显然要直接通过这些式子求解和是困难的，通常采取的办法是直接迭代法，其迭代的步骤为先假定,求得将代入式求出应用，求得,然后利用，求得,并且按照顺序求出，如此下去，直至和值不再发生变化时，所得的最终值就是最优订货量和再订货点。在按照上述迭代的过程中，其中的计算比较困难。在实际问题中，时间内的需求量，多数服从正态分布。下面我们给出服从正态分布情况下的求法模型的评价本模型考虑到并改进了前几问所用模型的倍数出现的次数多，取。在此处遇到销售量为的情况作为天数分段条件，并去除过小天以下的数据根据......”。

4、“.....所以以大约天为个进货周期，共进了约次货。问题二的分析与模型的建立问题的分析在进货时有以下两种情况情况如图所示，允许缺货状态下库存量与周期的关系其中为在市场需求下的库存量存量随周期变化的直线，其斜率表示为市场需求，的斜率表示为含缺货情况下在个周期内的平均需求。若将缺货的数据去掉，就会接近于情况如图所示当到达周期时存货有剩余时库存量与周期的关系此时若将日销售量进行累加，便可得到历史销售总量可以得到的函数，可以说是由很多个情况和情况组合而成模型建立与分析用最小二乘法得的线性回归方程以为例斜率日需求量截距可知在同周期内，销售的增加量即为库存的减少量，所以该直线的斜率就是的斜率。由于与不致主要因为缺货导致，所以将源数据中缺货的数据删除......”。

5、“.....得到直线的斜率就是日市场需求量。于是我们得到以下计算思路判断缺货的点此处以分段点的销售点作为缺货的点将缺货时的销售点的数据剔除。对剔除后的数据右下角的代表了个周期的缺货量如果改变周期，使周期减小为，则效果如图所示可见在没有改变存货量的情况下，缺货量变为。由题意可知，。根据三角形相似定理可得根据模型，单位周期内缺货量可由总缺货量除以进货次数得到单位周期进货量可有总进货量除以总进货次数得到。公式化简得代入数据分别求得天天天模型的评价与推广对于该题，刚刚上述采用建立的模型以不适用，应做适当优化更符合生活实际分析模型假设这个问题是个多周期的库存问题，就般问题而言，可以假设如下的条件补充库存有个交货时间，指发出订单到货物到达的这段时间，记为，是个固定不变的，亦可以是随机的，若是随机的......”。

6、“.....般取年内，总需求两的期望为。其中，在交货时间这段时间内，需求量，密度函数为，均值为，显然有补充策略是当存储水平下降到个订货点时，就开始订货，订货量为，每次订货的费用为元虽然订货期提前了个时间，但由于需求是随机的，这段时间内仍有可能缺货。对于这段时间内出现的缺货，可以带到货后次补上，亦可以不在供应，但无论哪种情况，都假定缺货损失费用为每件元。分析根据以上的四个条件来分析储存系统，首先假设存储状态从开始，然后随机的下降，等到下降到订货点时，开始订货，经过时间假设时间固定不变后，补充个批累加，得到历史销售总量的函数。对函数用最小二乘法进行拟合，取其斜率作为日市场需求。模型的求解求解对于，删除点并线性回归后的图像可知，的市场需求量为个每天。求解对于，删除点并线性回归后的图像可知......”。

7、“.....求解对于，删除点并线性回归后的图像可知，的市场需求量为个每天。问题三的分析与模型建立分析现有进货策略下，该店的缺货状况。总缺货量求出无缺货损失情况下总销售量，再用求得的总销售量减去实际销售量即为缺货量。总缺货时间将实际销售量带入无缺损条件下的总销售量函数，求出所需时间，再用实际时间减去所需时间就可得到总缺货时间。商品分析求解已知无缺货损失情况下总销售量的函数件缺货数量大约为件。天商品分析求解已知无缺货损失情况下总销售量的函数件缺货数量大约为件。天。商品分析求解已知件无缺货损失情况下总销售量的函数件缺货数量大约为件。天。问题四的分析与模型建立如图所示，允许缺货状态下库存量与周期的关系当和比较大时，图立即补充，补充是瞬时完成的为方便起见，将，视为连续量......”。

8、“.....设货物在天后到达，交货时间是随机的模型假设订货费储存费缺货费模型建立每天的平均费用，模型的创建与求解问题的分析与模型建立总费用订货费库存费缺货费，即的进货策略可能性通过对的折线图观察，发现经常出现连好几天销售量为的情况，如连续若干天销售量为的可能性很小，所以我们推测是由于缺货所导致。遂提出以下猜想类商品只以周期进货，进货周期为个定值，与库存量无关。猜想的验证根据假设为周期个数取自然数，为实际周期我们通过试探的值来找到真实的进货周期。将天分割，若连续若干天销售量为，则可以假设是缺货所导致，此时将天数分割，得到若干。在此处遇到销售量连续天以上为的情况作为天数分段条件，分段并统计每段天数。得到以下图形已去除起始的数据和最后的数据根据观察最小为，此处我们选取。由......”。

9、“.....用最小二乘法做线性回归方程令截距等于之后得到以下直线其中近似等于，可以说假设是成立的。在实际上其实是最大进货周期，实际进货周期。根据实际来看，进货周期越短，进货量越少，越易出现库存量为的情况反之则越少出现库存量为的情况，库存量为则销售量为。根据折线图可以看出销售量出现的概率不是特别大，所以取时的情况。的进货策略可能性同理对，以大约天为个进货周期，共进了约次货，建模分析出现销售量为的几率很大，但实质上也是以个周期进货的，只不过进货周期比较小，每次进货数量少，对外显示销售量为的情况多。考虑到以及的倍数出现的次数多，取。在此处遇到销售量为的情况作为天数分段条件，并去除过小天以下的数据根据，用最小二乘法做线性回归方程得到以下直线模型求解斜率截距进货次数总天数计算得取......”。