随着科技和经济的快速发展,消费者对产品的需求逐渐趋向于个性化和多样化,许多在以前看来是耐用品(手机、电脑、数码产品等)的产品也呈现出易逝的特征,即销售周期短、需求量波动大、销售周期末未出售产品残值低等。另外,又由于消费者对产品的需求逐渐多样化,对单一产品的依赖性和忠诚度也在不断降低。因此,这种易逝品的市场需求的不确定性变得越发强烈。那么,对生产和经营这类易逝品的经销商来说,如何对产品及其组件订购规模进行决策,以应对不确定的市场需求是至关重要的,甚至决定了一个企业能否得到发展,成为关系到企业生死存亡的一个重要问题。所以,这种易逝品经销商为了更好的满足市场需求、提高客户满意率和占有更大的市场份额的同时,也为了使自己能够获取更大的收益,就必须科学合理的对产品及其组件做出订购决策,以便更好地应对市场的不确定需求。因此,本文对可替代易逝品组件的订购规模决策问题进行了研究,具体研究内容和研究结果如下:研究了单类易逝品的组件订购最优决策问题。在市场对产品需求随机的情况下,以经销商获利期望最大为目标,使用市场需求满足率作为随机约束条件,提出了单类易逝品组件订购规模的离散随机优化模型,分别讨论有随机约束条件和没有随机约束条件下的经销商的最优组件订购量决策问题,用边际分析法证明了最优解的存在性及其满足的一系列性质,并设计了问题最优解的求解算法。研究了两类可替代的易逝品的组件订购最优决策问题。面对随机的市场需求,考虑了经销商在老产品缺货的时候,可以使用混合产品或新产品来满足消费者需求。通过对单类易逝品组件订购规模的离散随机优化模型进行扩展,以经销商的获利期望最大为目标,提出了替代策略下的经销商的新老两类产品组件订购规模的离散随机优化数学模型,给出了问题最优解的一系列性质,在这些性质的基础上,设计了问题有随机约束条件和没有随机约束条件下最优解的搜索算法。最后,利用MATLAB对算法进行了开发实现,通过仿真数据实例的实验计算,验证了本文中建立的模型和算法。通过对计算实验结果的分析,得到了如下非常有意义的管理学启示(Management insight):面对随机的市场需求,当老产品缺货的时候,经销商采用替代策略,一方面可以提高其期望收益和客户满意度,另一方面也有利于新产品能够快速地替换老产品占领市场、加速老产品退市,这对加速企业产品创新起着积极的推动作用。