本书面向供应链环境下的高维库存优化问题，构建基于动态规划的降维分解理论框架。在多级串联库存系统与多类随机需求场景中，库存动态优化问题通常可被建模为高维动态规划模型，其状态空间维度随节点数量增加而呈指数级增长，传统动态规划方法因而面临维度灾难的计算瓶颈。现有分析和求解方法多采用近似动态规划或启发式算法，以牺牲一定求解精度为代价提升计算效率。针对这一问题，本书从系统结构特征出发，探讨高维动态规划问题的降维分解范式，将原高维优化问题转化为一系列低维子问题的递推求解过程，从而实现计算复杂度由指数级向多项式级的显著降低，为库存动态优化提供兼具理论严谨性与工程可行性的解决思路。

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上海交通大学 学士 2005.09 -- 2009.06 香港科技大学 博士 2009.09 -- 2013.07香港城市大学 博士后研究员 2013.08 -- 2016.06 中国科学技术大学 特任副教授 2016.07 -- 2019.01 中国科学技术大学 副教授 2019.01 -- 2022.11 中国科学技术大学 特任教授 2022.11 -- 今运营管理A permutation-dependent separability approach for capacitated two-echelon inventory systems , Operations Research , 2022 , 70(4)1953-1968 Optimal policies for a multi-echelon inventory problem with service time target and expediting , Manufacturing & Service Operations Management , 2022 , 24(4)2310-2327 Managing supply chains with expediting and multiple demand classes , Production and Operations Management , 2019 , 28(5)1129-1148 Capacity allocation with multiple suppliers and multiple demand classes , Pro中国运筹学会随机服务与运作管理分会，理事 中国“双法”研究会服务科学与运作管理分会，理事 工业工程与管理，编委 国家自然科学基金，函评专家 香港研究资助局，外审专家 OR，MSOM，POM，NRL，IJPR等期刊审稿人

目录
前言
第1章 基础 1
1.1 动态规划简介 1
1.2 凸优化简介 4
1.3 库存简介 7
第2章 一维分解法 11
2.1 研究背景和意义 11
2.2 文献回顾 13
2.3 建模分析 15
2.4 主要结论 29
2.5 仿真 29
2.6 拓展 35
2.7 延伸讨论 39
第3章 二维分解法 58
3.1 研究背景和意义 58
3.2 文献回顾 60
3.3 建模分析 62
3.4 最优策略与算法 69
3.5 仿真 75
3.6 拓展 80
第4章 基于序列的降维分解法 86
4.1 研究背景和意义 86
4.2 文献回顾 87
4.3 建模分析 89
4.4 主要结论 92
4.5 拓展 96
第5章 总结与展望 100
5.1 基于一维分解法 100
5.2 基于二维分解法 100
5.3 基于序列的降维分解法 101
参考文献 102