在消费者需求由商品本身延伸到消费体验全过程的背景下,消费者对日化品配送的时效性要求越来越高,商品配送效率已成为日化品公司竞争的核心要素。公司为了及时满足波动性的消费者需求,往往会通过在全国各地设立区域仓及分拣点储存商品的措施来实行库存下沉策略,使得商品尽可能的靠近消费市场。因此,研究公司如何通过构建恰当的补货及调拨策略来进行库存管理,是当前迫切需要得到解决的问题。基于区域仓与分拣点所构成的二级分布式库存管理系统,D日化品公司当前对部分商品采用的补货策略是基于周期盘点的库存策略,只有在检查周期时才有可能触发各个分拣点内商品的补货。但由于消费者需求异常波动等原因,商品库存的消耗速率有时变化的非常大,使得有的分拣点库存消耗快,有的消耗慢,各分拣点之间存在着库存分布不均的现象,即局部的库存积压与缺货问题。针对这些问题,本文从D公司的现实情况出发,结合集中控制的分布式库存策略,以区域仓为协调中心,在考虑需求的变动性、补货提前期、多周期等条件下,建立了D公司原有的补货模型及优化后允许在缺货的情况下进行紧急横向调拨的混合模型,并通过导入历史四个月的需求数据,利用遗传算法来求解与分析上述模型。最后,通过仿真构造出五组需求数据,从库存情况、总补货量、缺货情况、总成本、需求的及时满足率这几大方面来对比两种库存模型的实施效果,验证了在缺货的情况下允许各个分拣点间进行紧急横向调拨的混合模型的优越性,并就影响混合策略的重要因素进行了简要的分析。本文包括图22幅,表11个,参考文献50篇。