专利保护下闭环供应链碳减排及协调决策

考虑政府征收碳税及再制造专利保护,建立原制造商和第三方再制造商不同决策情形的博弈模型,探讨碳税、碳减排对制造/再制造决策的影响.研究结果表明:碳税使原制造商收益受损,当再制造产品接受度大于再制造碳排放比率时,碳税使再制造商利润增加;碳减排使新产品产量增加,原制造商利润增加;碳减排使再制造专利许可费提高,不利于废旧产品回收,再制造商利润不一定增加;集中决策下废旧产品的回收率和供应链总利润均高于分散决策,当满足碳税促进再制造的条件时,集中决策具有更好的环境绩效;针对分散决策的效率损失,原制造商收取适当专利许可费,再制造商分担部分减排成本,能够实现闭环供应链的协调.最后,运用数值仿真验证以上结论,并进一步分析碳税和碳排放比率对减排率的影响.     

基于质量与价格竞争的再制造系统均衡决策研究

针对竞争型制造商与单一零售商构成的再制造系统,考虑新产品与再制造产品的质量和价格竞争,基于博弈理论构建利润最大化的质量-定价决策模型.通过对分散化决策和制造商联合决策2种模式下再制造系统的决策均衡解的分析,得到相关的结论.利用算例验证并分析散化决策模型中关键参数变化对均衡解及决策成员利润的影响,研究了制造商联合决策模式对再制造系统决策效率的影响.     

相对公平关切下考虑产品设计的再制造合作模式与供应链协调

将相对公平关切和产品可再制造性设计同时纳入由一个制造商和一个再制造商构成的供应链中,构建外包和授权两种再制造合作模式下供应链的决策模型,研究制造商的再制造合作模式选择问题,分析最优再制造合作模式下再制造商相对公平关切和产品可再制造性设计对供应链生产定价决策及利润的影响,并设计相应的协调策略.研究结果表明:外包再制造是制造商的最优再制造合作模式;在外包再制造供应链中,再制造商的相对公平关切虽会降低制造商利润,但能提高供应链系统利润;产品可再制造性设计对再制造商总是有利的;外包价格契约能够实现外包再制造供应链的协调.     

基于EPR制度的企业再制造决策

考虑生产者延伸责任制度在我国再制造产业的实施,构建由一位制造商与一位再制造商组成的闭环供应链动态博弈模型,以成员企业的回收努力水平、废旧产品购买量、产品产量等为决策要素,分别探讨无政府参与的自由回收、基于回收率奖惩的政府规制以及政府规制下的基金调控3种模式下制造商与再制造商的最优决策,分析政府规制与基金调控对企业决策和环境绩效的影响.研究表明:制造商的回收策略与废旧产品的转移价格密切相关;基于回收率奖惩的政府规制对回收再制造活动具有积极的推进作用;再制造基金调控在一定程度上能够激励再制造商提高生产能力,有利于专业分工局面的形成,但不适于在再制造产业成熟阶段实施.研究结论对生产者延伸责任制度下企业再制造策略选择、政府环境规制设计具有一定的参考价值.     

产品质量和WTP差异下的制造/再制造生产决策

在需求与价格、质量相关的假设下, 提出再制造产品的3 种生产模式, 给出最优生产决策. 研究结果表明, 随着再制造产品支付意愿(WTP) 的提高, 第2 阶段新产品产量都将下降, 再制造产品和第1 阶段新产品产量在Model O和Model OI 模式下上升, 在Model I 模式下不变; 产品质量的上升会使所有产品的产量都下降, 导致原设备生产商(OEM) 的收益下降, 而独立的再制造商(IR) 的收益在一定范围内上升, 但其获利所需最低WTP值也将上升. 数值仿真验证了各参数对生产决策及利润的影响.

     

OEM再制造下双边资金约束闭环供应链生产与合作融资策略

构建由资金约束零部件供应商和负责废旧零部件再制造的资金约束原始设备制造商(OEM)组成的闭环供应链,并考虑3种融资策略:单独银行贷款(SBF)、银行贷款+供应商延迟支付(BF-with-SDP)、银行贷款+OEM提前支付(BF-with-OAP),前者属于不合作融资,后两者属于合作融资.利用数值分析探讨不合作/合作融资下的再制造生产策略和OEM再制造下的合作融资策略.研究发现:合作融资更有利于促进制造/再制造生产和提升供应链整体绩效;为应对融资偏好冲突,供应商需主动寻求与OEM构建满足激励相容约束的契约; BF-with-SDP和BFwith-OAP策略间的具体选择依赖于担保比例的高低;相较于BF-with-OAP策略, BF-with-SDP策略更能实现促进再制造生产、提升供应链绩效、降低银行违约损失风险的协同.     

考虑政府补贴及环境设计的再制造闭环供应链生产决策

在外包及授权再制造模式下,研究考虑政府补贴及制造商环境设计的再制造闭环供应链生产决策问题.构建4种闭环供应链决策模型,分析政府补贴及环境设计水平对制造商与再制造商竞合关系、闭环供应链绩效以及环境的影响.研究发现,制造商可以通过调节单位再制造外包费或专利许可费实现与再制造商共享政府补贴,因此政府不同补贴策略不会对闭环供应链最优生产决策及绩效产生影响.政府补贴与消费者对再制造产品的认知程度,并不总是有利于提高制造商环境设计水平,但均有助于促进再制造产品销售.制造商总是有动机进行环境设计,而再制造商只有在环境设计能为再制造产品带来更多成本节约时,才有动力接受制造商的环境设计方案.相比于授权再制造,制造商及再制造商均在外包再制造下获得更多的利润.另外,政府补贴与环境设计并不一定总能起到减少产品环境总影响程度的作用.     

考虑风险规避的闭环供应链差别定价协调模型

针对再制造成本不确定条件下考虑制造商风险规避特性的新产品与再制造产品差别定价协调问题, 采用均值—方差方法衡量该问题的最优定价决策。在分散化决策下, 采用Stackelberg博弈理论研究价格差敏感系数和制造商风险规避度对闭环供应链定价策略的影响, 然后以集中化决策作为研究基准, 指出分散化决策存在双重边际效应。为消除利益损失, 提出一种收益共享一风险共担契约来协调闭环供应链, 研究表明, 该协调契约能有效实现风险规避下闭环供应链的协调。最后运用数值分析方法对无协调和有协调时的闭环供应链定价策略进行比较研究, 并进一步探讨价格差敏感系数和制造商风险规避度对闭环供应链定价策略以及协调性能的影响。     

基于博弈论的再制造逆向物流定价决策

针对再制造逆向物流定价决策问题,探讨在垄断回收模式和竞争回收模式下,受多因素(行业竞争、规模经济、政府补贴、废旧品再制造等)影响的由两个制造商和两个回收商组成的逆向物流系统;建立基于Stackelberg博弈的再制造逆向物流定价决策模型;求解关于决策变量和目标函数的子博弈精炼Nash均衡解,并进行模型参数约束分析、影响因素灵敏度分析、两种回收模式的比较分析以及数值分析.研究结果表明,竞争回收模式比垄断回收模式对各方参与者更为有利,提高废旧品的回收率、再制造率以及政府补贴有利于逆向物流系统的发展.     

再制造率随机的闭环供应链产品差别定价策略

考虑闭环供应链的差别定价问题, 制造商回收废旧产品, 并生产新产品和再制造产品, 再制造率随机. 采用Stackelberg 博弈方法, 研究集中决策和分散决策下相应产品的最优定价, 给出供应链各成员的最优利润. 结果表明:若制造商对产品延迟定价, 则集中决策下回收价格高于分散决策, 而销售价格均低于分散决策; 当零售商的保守利润不低于一定值时, 集中决策下总利润不低于分散决策, 制造商可以采用改进的两部定价契约协调供应链.

     

基于阈值的案例决策方法及其在创新设计中的应用

通过分析案例决策(CBDT)的经验理性,提出了可用于创新设计的案例决策方法,首先分析偏好反转的内在机理,指出CBDT中的案例对决策结果存在的潜在影响;然后提出一种判别无关案例和启发性案例的方法以及基于阈值的案例决策方法;最后通过摩托车发动机的产品创新设计的心用案例,说明了所提出方法的决策步骤.该方法与案例推理(CBR)方法相比,对于创新设计具有更好的实用价值和现实意义.     

基于优势关系的多属性决策问题研究

针对属性权重未知的多属性决策问题,指出决策对象与理想对象之间的优势度与其属性值的概率测度及属性值大小之间有等价关系;借鉴博弈决策中的极大极小算法,提出用属性值的优势关系确定属性权重,并利用优势关系对决策对象进行排序并择优:最后,对属性值为区间数的多属性决策实例进行了分析,同时将该算法与离差最大化算法的异同点进行了对比,表明了算法的有效性.     

基于灰色聚类的群决策方法研究

采用非线性变换对区间灰数形式的决策信息进行规范化处理,并由决策者问差异度最小构建优化模型,确定指标权重.考虑到在决策者较多的情况下对决策者进行聚类处理可以提高决策质量,给出了决策者决策信息的灰色关联度的计算方法,并基于灰色关联度提出了对决策者进行分类的灰色聚类算法.在此基础上,提出了对聚类后各决策者类的决策信息集结的决策模型.最后通过一个实例说明了所提出方法的可行性和有效性.     

不同理性双寡头R&D竞争分析及混沌控制

利用动力系统的分支理论研究具有不同理性层次的双寡头R&D竞争模型.讨论了该模型均衡点的存在性与稳定性,并进行了数值仿真.仿真结果表明:考虑到企业的个人理性要求,现实中的模型稳定点数量町能比理论上的少,而Nash均衡点是模型的唯一稳定点:R&D投入调整速度的变化对模型的稳定性有较明显的影响;运用延迟反馈控制法可使陷入混沌状态的模型晕新稳定在Nash均衡.     

线性时滞系统前馈-反馈次优控制: Taylor 级数法

研究线性时滞系统最优控制的前馈反馈近似设计问题.基于Taylor级数法,将系统的二次型最优控制问题转化为线性代数方程组的求解问题,给出了系统前馈反馈次优控制律的存在唯一性条件和Taylor级数表示形式.仿真算例验证了方法的有效性.     

基于细胞自动机的移动机器人路径规划算法

针对移动机器人全局最优路径规划问题,提出一种基于细胞自动机的路径规划算法.该算法首先将移动机器人的起点、目标点和空间障碍物定义为一组离散的细胞状态,建立环境的细胞自动机模型;然后由机器人移动的曼哈顿距离设计演化规则;最后根据演化后的细胞状态搜索最优路径.对简单和复杂环境下的机器人路径规划问题进行了仿真实验,实验结果验证了该算法的有效性.     

融合微粒群的多种群协同进化免疫算法

提出一种融合微粒群的多种群协同免疫优势克隆选择算法(PMCICA).该算法将生态学中的协同进化思想引入人工免疫算法中,各子种群内部通过免疫优势克隆选择操作加快了种群收敛速度;所有子种群共享经过改进微粒群优化的高层优良库,实现了整个种群信息共享与协同进化.针对旅行商问题(TSP)的多个实验结果表明,该算法在收敛速度与最优解等方面均取得了较好的效果.     

基于Lotka-Volterra 模型的双群协同竞争粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛的问题,提出了基于Lotka-Volterra模型的双群协同竞争粒子群优化算法(LVPSO).LVPSO算法借鉴种群生态学中著名的Lotka-Volterra双群协同竞争模型,讨论了两种种群协同竞争方案,通过群内和群间竞争增加粒子的多样性,提高了种群摆脱局部极值的能力.对5个典型基准测试函数进行优化实验表明,LVPSO在收敛速度和优化精度方面均有良好的表现.     

一种用于多故障诊断的改进二元决策图算法

在将故障树转化为二元决策图(BDD)的构件连接法规则中,加入了两项新的规则以保证最终的合成BDD具有唯一的结构.通过比较具有相同结构重要度的割集概率,从而确定需要检测故障源的排序.该方法可用于对具有独立底事件的数字系统进行多故障诊断.由于无需确定底事件顺序和最小割集,该方法比传统故障树诊断方法具有更高的效率,并且更适合于在计算机上实现.     

基于相对熵的多属性决策排序方法

针对逼近理想解排序法(TOPSIS)的不足,从相对熵的概念出发,提出了求解多属性决策问题的新思路.利用被评价方案与理想方案和负理想方案的相对熵,定义了一种新的与理想方案的贴近度.据此给出一种新的排序方法--相对熵排序法,并将此法与TOPSIS方法、夹角度量法和投影法进行对比.结果表明,在传统的TOPSIS方法、夹角度量法和投影算法排序都失效的情况下,相对熵排序法能够准确地给出方案的排序.