定期盘点库存系统是一种有效且易于实施的库存管理方法，已在企业实践中得到广泛应用，但是库存水平、库存成本和最优库存策略的计算往往需要采用仿真与启发式算法，计算效率较低。本书考察一类定期盘点的(s,S)策略下的库存系统和Tailored Base-Surge策略下的双源库存系统，使用Maclaurin级数与Pade逼近，以及无穷维的线性方程组，提出有效的数值算法用以精确计算和表达上述库存系统的库存水平和库存成本。在此基础上，结合基于梯度的方法和启发式方法优化上述系统的库存管理策略。本书提出的数值及优化方法非常高效，并且能够精确地计算出目标系统的库存水平、库存成本和最优库存策略。

博士，副教授，博士生导师。2002年-2014年就读于复旦大学管理学院管理科学系，分别于2006年和2014年获得管理学学士和博士学位，2012年-2013年于美国乔治梅森大学访问一年，2014年至今任教于浙江工业大学管理学院信息管理与信息系统系。主要从事供应链管理，数字经济运营管理，智能优化算法，收益管理，库存管理等领域的研究，主持国家自然科学基金项目2项，浙江省自然科学基金项目2项，作为子课题负责人研究国家自然科学基金重点国际合作项目1项，研究成果在INFORMS Journal on Computing、IEEE Transactions on Automatic Control、Omega、Annals of Operations Research、IISE Transactions、Operations Research Letters、系统工程理论与实践、系统工程学报等国内外知名期刊上发表。