本書的目標
由于供應鏈中采購、銷售、制造、裝配、倉儲、運輸、交付等活動耗費巨大，所以管理者希望通過改善這些活動來減少成本，供應鏈管理應運而生。在某些管理者眼中，供應鏈就像“必要的惡魔”。因此，管理者反復思考如何通過降低庫存水平、利用運輸規模經濟優勢、優化網絡設計、減少需求波動性等來減少成本。總的來說，假如這些改進并沒有導致較長的提前期、較高的缺貨頻率以及其他降級服務，那么對于企業客戶而言這些改進是隱形的。
然而，20世紀末供應鏈的作用開始發生改變，一些企業發現供應鏈雖然會增加成本，但也能提高競爭力。例如，通過卓越的供應鏈管理，戴爾公司能夠完全根據用戶的需求來定制計算機，并在接到訂單幾天后交付，這樣的做法打破了客戶只能從有限的產品中選購計算機的模式。類似地，沃爾瑪利用龐大的供應鏈管理系統，可以降低產品上架的成本，從而以更低的價格為客戶提供更好的產品，這使得沃爾瑪成為全球最大的零售商。亞馬遜的供應鏈不僅快速可靠，而且功能豐富；它能為客戶提供多樣的配送方案、方便的追蹤查詢以及靈活的退貨政策；健全的供應鏈體系使得亞馬遜能滿足消費者的即時需求，以及先體驗后購買的訴求。
隨著供應鏈管理的盛行，有關供應鏈管理的研究也逐漸成為焦點。在過去的30年里，發表了大量引入數學模型來評價、分析、優化供應鏈的相關論文。供應鏈管理成為運籌學領域最熱點的應用之一，同時也是最成功的案例之一。但近年來，供應鏈的研究已經不僅僅是對運籌學的應用，更發展出了其獨立的方法論，這些方法現已應用于醫療、健康、能源、金融、服務等行業，而不僅限于供應鏈領域。
本書的目的在于整理供應鏈理論的基礎，并介紹經典模型的最新發展情況。我們關注的重點是供應鏈理論的基本模型以及算法——它們是構成供應鏈理論體系的基石。我們相信，了解這些模型對讀者進行研究具有一定的指導作用，并能為模型的擴展提供幫助。另外，我們也討論了一些近期的模型，以展示經典模型的擴展和應用。這些模型提供了研究供應鏈理論的例子——怎樣將基礎理論組合成更加復雜、有趣、有用的理論。
將供應鏈理論作為一個整體來研究，能讓我們對該領域有一個全局的概念，而這是我們僅僅通過研究特定內容的文獻很難得到的。為此，我們將盡量突出供應鏈模型之間的聯系，如不同的供應鏈模型在概念上的相似性、庫存與選址模型的結合，以及庫存理論和博弈論是如何聯系起來得到供應鏈協調模型的。供應鏈理論基礎前言本書的讀者群
任何對供應鏈的數理研究有興趣的人都適合讀這本書——無論你來自工業工程、運籌學、數學、管理學、經濟學、計算機科學還是金融學學科；無論你是學生（尤其是研究生）、教師、研究人員還是供應鏈理論的從業人員；無論你是剛接觸供應鏈理論，并希望對該理論有一個淺顯而嚴謹了解的學者，還是對該領域已非常熟悉，但希望對基礎模型進行重溫的學者——總之，既然你拿著這本書，它就很有可能適合你。
供應鏈理論的特點之一，是它運用了運籌學、數學、計算機科學的多種工具。在本書中，你會看到數學規劃模型（線性規劃、整數規劃、非線性規劃、隨機規劃、魯棒優化）、對偶理論、優化技術（拉格朗日松弛、列生成、動態規劃、線性搜索以及利用有限差分進行優化）、啟發式及近似算法、概率論、隨機過程、博弈論、仿真以及凸理論，等等。
閱讀這本書，并不需要你在上述領域都是專家——我們就不是。我們假設你對基礎優化理論已經非常熟悉——你知道如何建立線性規劃及其對偶形式、如何進行分支定界、如何進行簡單的線性搜索（如二分搜索）等最基本的優化理論；理解概率的分布，并知道如何計算隨機變量的期望值和函數；有一定的微積分基礎，即可以計算導數和積分（包括那些涉及多個變量的導數和積分）。另外，我們希望你接觸過馬爾可夫鏈，但并不需要你非常精通。至于其他的知識，我們都將根據內容需要，從最基礎的部分開始學習。附錄C中收錄了期望的計算公式、損失函數、幾何級數以及一些較復雜的導數和積分，在某些問題上對你來說可能有參考價值。由于拉格朗日松弛在本書的幾個章節中都起著重要作用，我們在附錄D中對其作了簡單的闡述。
閱讀這本書最重要的先決條件是要具備完善的數學知識。我們在書中討論了許多數學證明，并要求你在習題中給出自己的證明，如果你對此沒有太多經驗，它將成為你學習這本書時最具挑戰的部分。為此，我們在附錄B中列出了數學證明的寫作指南，希望能幫助你熟悉證明的寫作基本法則以及一些細節上的語法風格。不過，證明的寫作更像是一門藝術而非科學，附錄的作用也僅限于此，只有多加練習才能掌握這門藝術。
本書的結構
本書意在涵蓋供應鏈理論的大部分內容，但這也意味著在某些內容上我們不能深入探討。本書的大部分材料來自早期的一些論文，我們引用這些論文時非常謹慎，以便讓讀者深入了解相關內容。我們也盡可能地列出了重要的相關參考資料和述評文章，以便讀者在感興趣的話題上得到更多的資料。
本書主要由兩部分組成。第一部分（第2～9章）介紹了集中式供應鏈模型，在這種情況下，所有的決策變量都受單個決策者控制。最經典的供應鏈模型，如庫存優化模型和設施選址模型都是集中式模型。與之相反，第二部分（第10～12章）中的分散式模型涉及的參與者具有相互獨立、相互沖突的目標，且他們可以自主選擇決策變量以優化自身目標。決策權的分散會導致很多結果，牛鞭效應（第10章）是其中的一個實例。第11章和第12章的模型則致力于減輕決策權分散所帶來的負面影響。
本書的章節如下:
第1章（導論）給出了供應鏈管理的概述以及貫穿全書的定義。
第2章（預測和需求建模）討論了經典預測方法以及現在常用于需求預測的三種方法——Bass擴散模型、先行指標法以及選擇模型——近年來，在預測需求時更多使用這些方法。我們將后面的三種方法稱為“需求建模”，以區別于經典的預測技術，同時強調它們也適用于預測之外的其他問題。
在第3章（確定性庫存模型）和第4章（隨機性庫存模型）中，我們討論了許多經典的單庫存模型。對于大多數模型，我們將討論如何制定目標函數以及如何選擇庫存參數使目標函數最優——精確地或啟發式地采用顯性形式或利用算法。同時，我們分別證明了有以及沒有固定成本情況下的基本庫存策略及(s,S)策略的最優性。
在第5章（多級庫存模型）中，我們討論了多級庫存模型，包括隨機服務模型（包含連續系統的ClarkScarf模型及ShangSong近似）和保證服務模型（又稱戰略性安全庫存選址問題）。
第6章（庫存優化中不確定性的處理方法）是在經典庫存模型的基礎上，根據不同類型的不確定性（尤其是供應的不確定性），采取不同的方式減輕不確定性對庫存系統的影響，而非簡單地持有更多庫存。
在第7章（設施選址模型）中，我們討論了設施選址模型，展示了經典的無容量固定成本的設施選址問題的某些細節，包括整數規劃問題的建模和拉格朗日松弛法的求解等。另外，我們還討論了更能體現當今供應鏈復雜程度的多級選址模型。
在第8章（不確定性下的設施選址）中，我們考慮如何將不確定性融入設施選址模型中，具體討論將庫存納入選址決策的模型、隨機和魯棒設施選址模型以及具有中斷威脅的設施選址模型。在研究如何對這些問題進行建模的同時，也討論了模型的求解方法（大多數情況下是拉格朗日松弛法）。
第9章（過程柔性）介紹了生產制造過程的柔性評估模型和優化模型。
在第10章（牛鞭效應）中，我們討論了稱為牛鞭效應的需求波動放大現象。牛鞭效應可能是由供應鏈管理者非理性或次優的行為所導致的，也可能因為理性的優化行為而發生。我們將采用數學模型證明牛鞭效應是后者導致的。
當供應鏈參與者試圖優化自身的目標時，通常會得到一個對整個供應鏈最理想的解決方案。在第11章（供應鏈合同）中，我們將討論由目標不同的參與者所組成的供應鏈的內部協調合同。
第12章（拍賣）介紹了供應鏈中常用于定價的拍賣數學模型。
本書最后有4個附錄，其中附錄A包含了需要用到多個章節的內容才能解決的習題；附錄B提供了有關數學證明寫作的簡短指南；附錄C列舉了貫穿全書的有用的公式；附錄D則對拉格朗日松弛法進行了簡要的概述。
本書的資料可以由導師進行合理地排序及取舍。庫存理論（第3～5章）的相關內容是本書后續內容的核心，故建議應首先按本書的順序進行學習。然而，并非所有庫存章節的內容都在其他章節中使用，若有需要可跳過其中大部分章節。3.2節的經濟訂貨批量模型、4.3節的(r,Q)政策以及4.2.2節的報童問題是庫存理論最基礎的內容——當然，對這些理論很熟悉的讀者，也可跳過不學。另外，不確定性下的設施選址問題（第8章）依賴于前面章節的知識，不建議提前學習。本書的其他內容，都可根據讀者的興趣或需要有選擇地或打亂順序進行學習，而且導師和學生可根據其偏好、興趣及專長來隨意對內容進行重新改編。
除第1章外，每一章的后面都附有習題，附錄A則收錄了需要用到多章節內容才能解決的習題。這些習題能幫助讀者理解、詮釋并進一步擴展書中所討論的模型和算法。有些習題只需按照書中所示簡單運用模型算法解決，而大多數習題則需要讀者給出定理的證明、擴展模型或進一步深入探索書中的內容。有些習題所需要的數據集過大，無法在書中給出，可參見本書網站http://coral.ie.lehigh.edu/～larry/sctheory。
網站中也包含了此書的勘誤表，如果你在書中發現了勘誤表未提到的錯誤，請通過發送電子郵件至larry.snyder@lehigh.edu告訴我們。
我們為老師提供的教師手冊中含有對習題的完整解答。如有需要，可通過信件、傳真、電子郵件等方式向我們索取。我們的聯系地址是Jackie Palmieri, Assistant Editor, John Wiley & Sons, Inc., 111 River Street, MS 801,Hoboken, NJ 07030, USA，傳真(201) 7488888，電子郵箱jpalmier@wiley.com。
致謝
我們要感謝很多人。首先，我們要感謝的是這本書的編輯Susanne SteitzFiller，以及Melissa Yanuzzi、Jackie Palmieri等所有Wiley編輯團隊的伙伴，是他們不斷給予支持并最終實現了本書的出版。
感謝在研究生期間教導我們的老師們，特別是我們的指導教授和導師Mark Daskin和David SimchiLevi，第8章的許多結論都來自于當時我們與Mark的合作。Mark Daskin和David SimchiLevi是杰出的科研人員、優秀的教師及寬厚熱心的指導者，更對教材的編寫有著豐富的經驗——沒有他們，我們不會成為教授。
感謝我們在里海大學和伯克利大學的同事，以及現在或曾經教過的博士生，尤其是Zümbül Atan、Gang Chen、Leon Chu、Tingting Cui、Tianhu Deng、agrl Latifoglu、Shan Li、HoYin Mak、Lian Qi、Ying Rong、Amanda Schmitt、Ye Xu以及Lezhou Zhan。本書的問世，得益于他們的研究合作（體現在書中的材料里），以及許多與他們在研究教學方面富有成效的討論。
本書由我們在里海大學和伯克利大學的研究生供應鏈課程講義發展而來。許多學生曾經接觸過這些講義的早期版本，他們的提問、建議以及困惑幫助我們發現并改正書中的錯誤，并最終改進整本書的表達。其中，Tingting Cui、HoYin Mak、Scott DeNegre、Kewen Liang、Gokhan Metan、Cory Minglegreen、Jack Oh、Jim Ostrowski以及Ye Xu的深刻見解，成為了本書中某段更好的闡述、某道有趣的習題或是對某道題更為精妙的解答。
Tolga Seyhan為本書的籌備工作、圖表的繪制、索引的編寫、資料的收集以及細節方面等都提供了寶貴的幫助。還要感謝Pete Ferrari幫助我們構建了BIBTEX數據庫，TeXnology公司的Amy Hendrickson與我們分享了她在LATEX方面的專業知識，以及Andrew Ross在隨機過程方面為我們的疑問所做出的耐心解答。
最后也是最重要的，感謝我們的家人Suzanne、Irene、Matilda、Michelle、Jeffrey以及我們的大家庭在這段時間對我們的支持、鼓勵和愛。
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