存储模型是一类重要的数学模型，要根据市场需求量状况、存储费用、订购费用、供货方的生产能力和供货时间、缺货的损失代价等，进行综合分析判定，从而确定使费用最小或盈利最大的计划．
该类模型类型丰富，层次分明，多种模型体现了有机的统一．其数学理论方法涉及简单的优化分析、综合的规划分析、随机优化分析等，特别是在计算离散数量的和时，用到了将离散和转换成定积分计算，并进而转换成计算几何图形面积的方法，在目标函数的构建上，利用平均值作为优化目标的建模方法等．
存储模型从大的方面可以分成两大类：确定进货周期和随机进货周期．确定进货周期存储模型指的是，确定一个周期时段，到了时间就进货，一般都要等该次进的所有物品都用完以后，马上进货或者过一段时间再进，这就是不允许缺货与允许缺货的模型；或者是规定在本次进的货用到一定的数量后再进货，这在本质上是一样的．这种模型的一个重要条件是要求准确知道单位时间的固定需求量，依此确定一个周期内的进货量，以及多长时间完成一个周期．确定进货周期的模型还有一种情形，就是进货的过程不是一次完成的，而是有一个时间过程，这也有两种情况，一是周期开始时每个单位时间进一批，边进边用，单位时间内进货的数量大于使用的数量，因此，积累达一定的数量后，就不再进货，开始消化使用，一直到全部用完，然后开始下一个周期的循环．另一种是开始可以缺货，过一段时间再开始逐步进货，进货后先补足前面的欠账，然后开始和前面的这个过程相同的过程，见后面的模型．(www.xing528.com)
而随机进货周期存储模型，除了需求量是随机变化的外，其他条件基本上相同，但是计算存储费用需要用到累积存储量，严格分析需要利用多元随机分布，简化分析则可用一个周期内单位时间内的需求量的平均值，这样就转化成之前的确定需求量的存储模型；还可以这样处理，假设购进一批货后，一次性地销售，剩下的存储起来，直到本周期结束．然后，考虑两种情形，一种是余下的货物全部退回，一种是余下的货物作为下一个周期的初始存货，以此决定再次的进货量，对于所有的这种周期下的费用或者盈利考虑平均值，以达到优化的目标．
本章介绍了一系列各不相同的存储优化模型，从中可以体会数学模型的丰富性和多样性．这些模型有着本质上的共性，就是针对物品的使用量和获得方式、物品的使用方式、物品的使用时间即周期这三大要素，体现了各种不同环境下的需求．
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