Dynamic inventory allocation problems with stochastic demand

Abstract

Bu çalışmada iki farklı dinamik envanter denetimi problemi rastsal talep modellemesiyle gözönüne alınmıştır. Her iki problemin de amacı tedarikçinin kazancını en iyilemektir. İlk prob-lem, sonlu zamanda mevsimsel ve tek tip ürünlü envanter denetimi problemidir. Çalışmada önesürülen modelde tedarikçii çok çeşitli müşteri gruplarından gelen talebi karşılayıp karşılamamakararını verir. Bir defada tek bir müşteri tipinden toplu halde talep gelebilir ve tedarikçi, müşteritipine, kalan zamana ve envantere göre bu talebin tamamını ya da sadece bir kısmını karşılamahakkına sahiptir. Bu problem bilinen bir kazanç yönetimi problemidir, fakat bu çalışmadaönceki çalışmalardan farklı olarak sistemdeki parametrelerin değişiminin en iyi kurala etkisi in-celenmiştir. İkinci problem ise bir dinamik fiyatlandırma problemidir. Bu problemde, tedarikçimevsimsel ve tek tip ürün satar, fakat sattığı ürünlerkalite bakımından farklılık gösterir. Prob-lemdeki kilit nokta tedarikçinin mevsimin başından sonuna kadar ürünlerinin kalitesini tamolarak gözlemleyememesi, ya da anlayamamasıdır. Ürünlerin kalitesinin tedarikçi tarafından tamolarak bilinmemesi, tedarikçinin mevsim başında varsayılan kalite dağılmını, geçmiş satıslarıve zaman içerisinde müşterilerin ürünlere biçtikleri değeri gözlemleyerek yenilemesini gerektirir.Kalite dağılımı yenilendikçe ürünlerin fiyatı da yenilenir, daha gerçeğe uygun bir hal alır. Böylecemevsim boyunca elde edilecek kazanç en iyilenmeye çalışılır. Bu problem literatürde var olanmevsimsel ürünlerin dinamik fiyatlandırılması problemlerinden farklıdır çünkü farklı kaliteki tektip ürünler göz önüne alınmıştır. Bu açıdan, bu çalışma bildiğimiz kadarıyla literatürde bir ilkolma özelliğini taşır.

This thesis presents two dynamic inventory allocation problems with stochastic demand.The objective in both of these problems is to maximize the seller's total expected revenue overa finite horizon. In the first problem, the seller has a discrete-time, single-product inventorycontrol problem in which he maximizes the total expected revenue by selecting a dynamic rulethat controls the allocation of capacity to requests from different demand classes. This problemis a well-studied revenue management problem in the literature; however, our work differs fromthe earlier studies. Besides showing the basic structural properties of the problem, we investigatehow the varying system parameters affect the optimal policy, and highlight the effects of therandom problem parameters, such as the probability distributions of demand, on the optimalpolicy. The second problem is the seller's pricing problem of perishable products with randomquality. To the best of our knowledge, our work is the first attempt of solving the pricing problemof perishable products with random quality. In this problem, the seller dynamically chooses theprice to maximize the total expected revenue by adjusting the current distribution of the productquality according to the number of the remaining inventory at some point in time during theselling season. We present the numerical results aiming to illustrate the behavior of the modeland to assess the impact of the varying problem parameters on the optimal revenue and theoptimal prices. We compare the static pricing strategy with the dynamic pricing strategy underthe same settings, and prove that updating the cumulative distribution function of the productquality significantly increases the seller's total expected profit.