This thesis deals with the inventory problems when the values of parameters involved such as holding cost, shortage cost, ordering cost as well as demand rate are not known.
Optimal inventory policies for ($t_p$,S) and (S,Q) systems are developed for the following two cases; the probability density function for each parameter is known and only the range of each parameter is known.
Two different measures are defined, and for each measure the minimization of the expected values and the minimax value criteria are adapted respectively.
For (S,Q) system, the results are shown to be consistent with those from EOQ. Some numerical examples are included.
재고 모형에서 각 모수(재고유지비용, 주문비용, 재고고갈비용)에 대한 추정치를 사용하게 되는데 현실적으로 이러한 모수들을 추정할 수 없거나 추정하는 데 대한 비용이 너무 비싸 정확한 추정치를 구한다는 것이 비경제적인 경우가 자주 발생하게 된다.
이와 같은 상황에서 현실적으로 타당할 만한 재고 모형을 개발하여 최적 재고 정책을 찾아내는 것이 본 연구의 목적이다. 여기서는 수요 또한 모수에 포함시켜 각 모수의 범위를 알 경우에 최대 후회의 최소화 원칙에 의한 재고 정책과 각 모수의 확률 분포를 알 경우에 기대 후회의 최소화 원칙에 의한 재고 정책을 유도하였다.(여기서 후회라 함은 예측치에 의해 발생된 비용과 모수의 참 값에 의해 발생된 비용간의 차이 혹은 비율로 고려하였다.) 여기서 후회의 척도로서 비용간의 차이를 사용하는 것과 비용간의 비율을 사용하는 것의 선택여부에 따라 결과가 달라지게 되는데, 선택기준은 다분히 주관적인 것으로서 여기서 다룰 만한 성격의 문제가 아닌 것으로 생각된다. 또한 의사결정에서 기대 후회의 최소화 정책은 반드시 최대후회의 최소화 정책을 우위 한다. 이러한 객관적인 사실들은 각 모형들의 사례에서도 충분히 발견할 수가 있으며 이러한 모형의 현실적 실용성은 무척 다양할 것으로 기대된다.
