随着新零售理念的提出,线上线下零售市场之间的竞争日益激烈,对于大型零售卖场而言,在提升企业服务水平的同时,不断降低运营成本,进而提供更具吸引力的价格,无疑是他们所应关注的核心问题。通常来说减少库存是降低运营成本的有效手段之一,然而库存短缺往往会导致顾客的购买体验受到影响与客户满意度的下降。另一方面零售商作为供应链中与客户直接接触的环节,需要持续提升服务水平来刺激消费。因此,只有高水平的库存管理方法才能激励公司在管理库存时实现库存数量和服务水平之间的最佳平衡。产品的订货管理作为库存管理中重要的环节之一,与库存管理密切相关,因此对于零售企业订货策略的研究有着十分重要的现实意义。本文的创新点在于从目标函数的角度考虑服务水平,建立了以服务水平最大化与总成本最小化为目标的双目标数学规划模型,设计了非支配排序遗传算法Ⅱ求解,并与传统的考虑服务水平约束的订货优化模型做了对比分析。主要研究内容如下:本文以经营产品种类众多且各异的大型零售卖场为例,研究从约束与目标两个方面来考虑服务水平的多产品订货策略问题。通过分析多产品多周期的订货优化问题,发现大多数学者对于服务水平的研究都是基于定量订货法与传统的安全库存公式来进行的,很少会从其他角度来思考。基于此,本文首先以定期订货法为基础建立考虑门店库存容量、库存平衡、服务水平等约束以总成本最小化为目标的混合整数规划模型。然后在AMPL集成开发环境下对模型进行求解,验证了模型的合理性,考虑到AMPL存在求解规模与时效性等方面的问题,进而设计遗传算法对模型进行求解验证,并对服务水平与订货周期做了灵敏度分析。接下来采用两阶段聚类分析法将算例中的多产品分类并对分类结果进行分析。为了对服务水平进一步优化,建立以总成本最小化和服务水平最大化为目标的双目标数学规划模型,设计非支配排序遗传算法Ⅱ对模型进行优化求解,通过算例分析体现模型的应用。本文所设计的订货优化模型可以为库存管理相关决策者在进行订货管理的时候提供一定的参考。