服装供应链运营过程中存在很多不确定因素,如市场需求变化、天气变化等。这些因素使得服装供应链系统更加难以管理。为了更好控制服装供应链系统,为服装企业节省更多的成本,获得更高的利润率,本文从分析服装供应链动态行为的基础上,进行了如下研究:1采用经典控制理论建立了服装供应链的动态控制模型。在模型中充分考虑了服装供应链中原材料供应商、半成品库存、终端库存等各方面的因素,使得供应链的动态行为更加贴近实际经营中供应链的行为。在此基础上,采用仿真的方式研究了库存误差调整参数Ti、在制品库存误差调整参数Tw、生产延迟Tp、市场需求预测平滑指数Ta等参数的影响。通过仿真获得了不同参数变化下的库存行为的变化情况,最后介绍了通过劳斯定理来判断供应链模型是否稳定的方法。通过仿真结果分析,可知调整库存误差调整参数Ti可以使库存动态行为变化最明显,进而有效地获得优化的库存动态性能。2在服装供应链总体动态行为分析的基础上,本文更加深入地研究了服装供应链综合库存系统在价格波动情况下的动态行为。供应链综合库存系统将供应链销售物流中渠道库存和终端库存作为一个整体考虑。在本文中假设价格波动由零售商促销活动的价格折扣策略产生。当零售商库存和渠道库存达到一定水平以后,为了提高服装的销量、调节库存水平,零售商就要采取价格折扣策略进行促销。促销引起的需求波动由渠道库存和终端库存共同决定。在本文中为了更好地研究综合库存系统的动态行为,分别给予渠道库存和终端库存相应的权重。然后,通过李雅普诺夫定理求出了系统稳定域的决策参数的范围。通过仿真的方式研究了不同价格折扣参数、终端库存权重、决策参数对于综合库存系统各个部分的行为的影响,获得不同特征行为的相应的决策参数的取值范围。3最后本文提出了综合供应链系统的优化方法。该优化方法采用人工智能方法——模糊控制,进行建模。本文采用偏差控制的方式,通过调整供应链中的库存偏差获得合适的库存误差调整参数Ti,进而获得最优的供应链动态性能。然后采用比例因子的方式对调整结果进行微调,使管理人员的经验能够符合新的情况。比例因子调节的方式使得模糊控制具有更大的灵活性和具有较强的适应性。