随机需求多渠道供应链Stackelberg协调博弈分析

研究具有随机需求和涉及产品转移成本的,由一主导制造企业、电子零售商和传统零售商构成的多渠道供应链协调问题。通过建立Stackelberg博弈模型,分析了集中决策和分散决策模式下多渠道供应链中成员间的价格竞争和产品转移成本对企业生产计划与定价决策的影响;构建了多渠道供应链协调的激励惩罚机制。研究表明,通过该激励惩罚机制可使零售商的最优订货量与集中决策下的最优订货量相等,而通过与支付转移契约的组合运用可实现多渠道供应链的完全协调。     

季节性商品两级供应链契约设计与协调模型研究综述

在季节性商品销售环境下,讨论了单节点成员两级供应链契约设计与协调模型研究状况。在此基础上,讨论了多供应商对单零售商、单供应商对多零售商、多供应商对多零售商等不同供应链结构下的契约设计与协调模型研究现状。综述了复杂决策环境对契约设计与供应链协调的影响。总结了目前的研究现状,并提出了今后的研究方向。     

价格弹性需求下基于最小订购量的契约及供应链收益分析

针对由单个制造商和多个销售商组成的两级供应链,基于价格弹性需求,研究最小订购量契约的设定方法及其对供应链各方收益造成的影响.发现在最小订购量契约下,销售商的最优订购策略为一种分段函数的形式.在此基础上,设计了一种精确求解最优最小订购量的算法,并给出了最小订购量契约下制造商收益变化的上界以及整个供应链收益变化的下界.     

需求不确定下物流服务供应链协调

为解决需求不确定条件下的物流服务供应链的协调问题,提出了一种竞争联盟的协调方法.首先研究了由单一物流服务集成商和单一物流服务提供商组成的两级物流服务供应链系统,建立了市场需求受价格敏感的随机变量条件下的集中协调、Stackelberg主从协调、竞争联盟协调的数学模型,并分析了不同协调方法的最优解的实现条件.最后通过数值实验与比较分析,证明了竞争联盟协调方法能实现集中协调供应链的绩败水平,且优于Stackelberg主从协调方法.     

基于RFID技术的供应链投资决策及协调

为探讨—对多供应链企业投资无线射频识别技术决策问题,以单生产商和两零售商组成的两级供应链为研究对象,考虑零售店内商品错放对最优订货量的影响,采用逻辑证明和数值分析的方法,分别建立了分散式决策和集中式决策供应链的收益模型,剖析了商品错放率对链上成员定价的影响。分析了无线射频识别技术消除商品错放对供应链收益的影响,结果表明分散式和集中式供应链可承担的无线射频识别标签的单位成本阈值相同。进一步设计了数量折扣—两部定价契约,实现了分散式决策供应链投资无线射频识别技术的协调,并发现单独的数量折扣合同不能实现供应链的协调。通过算例验证了结论。     

考虑社会责任的闭环供应链决策与协调

为研究社会责任承担对闭环供应链决策和盈利性的影响,进而协调考虑社会责任承担的闭环供应链,构建了由单一制造商和单一零售商组成的闭环供应链,分别在集中决策和制造商作为Stackelberg博弈领导者的分散决策模式下研究了闭环供应链的定价、社会责任承担水平和回收率决策,进一步分析了社会责任承担效应对决策变量和利润的影响,探讨了两部定价契约和收入共享契约对分散决策下闭环供应链的协调作用,并通过算例进行论证。研究表明:与集中决策相比,分散决策存在利润损失,零售价、社会责任承担水平、回收率和供应链利润均与社会责任承担效应正相关,两部定价契约和收入共享契约均可实现闭环供应链的协调,而收入共享契约的灵活性更强。     

基于随机需求与回收的逆向供应链奖惩机制

针对由制造商、加工商和回收商构成的三级逆向供应链系统,基于博弈理论建立了需求与回收双重不确定环境下以制造商为领导者的Stackelberg模型。设计了制造商与加工商、加工商与回收商之间的目标奖惩合同,结合实践提出了逆向供应链运作中四种不同的成员问的奖惩激励方式,比较分析了各种奖惩方式对系统最优决策的影响。采用数值仿真讨论了各类参数与逆向供应链成员期望利润之间的关系。研究结论对逆向供应链的运营实践具有很好的现实指导意义。     

弹性需求下带有分摊运费的供应链协调策略

研究了弹性需求条件下,由单一零售商和单一供应商组成的两级供应链的协调订货问题.该协调运用了共同补给期和分担运输费用的双重策略,分别从订货周期及年需求量的角度协调供应链订货.在Stackelberg博弈的框架下,首先从实际出发,引入了零售商最优转让折扣率,再从供应商的角度建立了协调模型,然后讨论了求解算法,并利用数值试验方法,通过仿真研究说明了该协调策略的有效性和可行性.     

考虑产出随机的采购策略选择与供应链协调

新冠肺炎疫情或地震、洪涝灾害发生后,紧急提供相关物资或物料的供应商在交易中可处于主导地位,即使其供应数量在客户允许的范围内波动,客户也可接受.订单式生产模式下,针对由制造商与供应商构成的二级供应链,考虑各企业产出具有随机性,分别基于灵活采购策略及固定采购策略构建集中及分散情形下的优化模型,分析不同采购策略下订购/投产量决策及绩效的差异性,针对灵活采购策略提出了收益共享、风险共担及产出不足惩罚协调机制,针对固定采购策略提出了批发价折扣、收益共享及风险共担协调机制.研究表明,制造商的最优订购量在灵活采购策略/集中情形下最大,固定采购策略/集中情形下次之,两种采购策略/分散情形下最小且相等;相比于固定采购策略,灵活采购策略下供应商最优投产量更接近制造商订购量.从绩效角度分析,灵活采购策略更有利于供应链整体及供应商,而固定采购策略更有利于制造商.最后,给出了选择不同采购策略的内外部条件,且从加强信息共享、提高战略互信及防止道德风险等方面提出了改善措施.     

价格随机条件下双向信息不对称的回购契约

为了解决突发事件导致价格随机的回购契约在双向信息不对称的条件下是否还能协调供应链的问题,将AGV(d’Aspremont&Gerard-Varet)机制和回购契约相结合,构建双向信息不对称下的回购契约信息激励模型,设计了一种新的转移支付以保证供销双方的期望收益,并设计出一组回购契约菜单。通过仿真算例证实了模型的有效性和合理性。结果表明：双向信息不对称时,商品最优交易量随着供销双方成本信息的增加而减小,销售商获得的转移支付随着其成本的增大而减小,随供应商成本的增大而增大。供应商获得的转移支付随着其成本的增大而增大,随销售商成本的增大而减小。信息完全对称时,供销双方的事前与事后收益非常接近。回购契约能够协调具有双向信息不对称的供应链。     

基于熵的直运型供应链库存协调研究

为解决不对称信息下直运型供应链库存协调问题,提出了一种基于信息熵的库存协调方法。首先,研究了由一个供应商和一个分销商组成的直运型供应链系统,给出了库存保管成本信息不对称下的库存协调补偿机制,并从供应商角度提出了优化模型。模型中含有一个与供应商所掌握信息量相关的参数。为选择恰当的模型参数,提出了运用极大熵准则,确定库存保管成本分布概率的基本方法。最后,给出了一个应用示例。计算结果表明,协调后供应商和分销商的利润都有一定程度的增加。     

基于RFID技术的易逝品供应链库存协调

针对易逝品供应链节点企业库存数据不准确的问题,考虑采用射频识别技术和不采用射频识别技术两种情形,建立了集中决策下供应链系统以及分散决策下零售商、供应商的订货（生产决策）模型;分析了分散决策下节点企业的最优策略。通过分析和比较采用射频识别技术前后的最优收益,确定了射频识别技术在供应链中的应用条件和应用策略;进一步建立了推进射频识别技术应用的供应链协调模型,给出了上下游企业达到协调的条件。最后通过算例分析,验证了射频识别技术应用策略与供应链协调策略的有效性。     

考虑消费者退货决策的两阶段电子商务供应链制造商回购策略

为了优化两阶段电子商务供应链,避免由于信息不对称导致的供应链效率低下,研究了一类在生命周期中采用C2B-B2C两阶段模式进行销售的电子商务供应链模型,分别对第一阶段消费者根据零售商退货补偿价格制定的退货决策、第一阶段消费者退货决策对第二阶段零售商的最优订货量与最优利润的影响进行了分析,发现C2B-B2C电子商务供应链两阶段具有不同的零售商的最优退货价格。对零售商最优退货价格的分析发现,制造商能够通过回购和对退货进行再制造来调节零售商最优退货价格,实现两阶段的协调。在此基础上对不同类型的制造商回购合同进行分析,结果表明,差异化回购合同能够更有效地协调两阶段供应链;另外,在产品非易逝且消费者愿意接受再制造产品的前提下,制造商提供再制造的差异化回购合同能够更好地增进供应链的整体利润。     

A multiagent supply chain planning and coordination architecture

A supply chain is a worldwide network of suppliers, manufactures, warehouses, distribution centers and retailers through which raw materials are acquired, transformed and delivered to customers. In recent years, a new system approach for managing the supply chain at the tactical and operational levels has emerged. It views a supply chain as composed of a set of intelligent (software) agents, who are responsible for one or more activities and interacting with other related agents in planning and executing their responsibilities. This paper presents a multiagent architecture of supply chain integration. Agents coordination using extended contract net protocol is discussed. Two types of bidding approaches, i.e., the customizing-type and webbing-type are introduced into the multiagent supply chain system. Finally, a heuristics and two programming models for the planning and coordination of demand-driven supply chains are suggested.     

基于依赖关系的供应链优化协调

为提升供应链的整体绩效,设计适当的协调机制,使局部决策与整体目标相一致,基于协调理论,提出了资源共享、物流和时序三类供应链依赖关系,并通过相关的供应链优化模型将三类依赖关系形式化为关联约束。利用供应链模型的加可分性结构,基于拉格朗日松弛技术和次梯度算法构造一种优化协调机制,该协调机制通过松弛关联约束将模型分解为成员独立的子问题,并通过次梯度算法迭代更新拉格朗日乘子以协调成员局部决策。此外,相应于次梯度算法的实现方式,提出两种分布协调结构。     

A two-stage supply chain with order cost reduction and credit period incentives for deteriorating items

In the proposed model, we consider the scenario of a supply chain with a single vendor and a single buyer for a single product, taking into consideration the effect of deterioration and credit period incentives. We also consider the situation in which the vendor and the buyer decide upon an investment in ordering cost reduction and coordinate their inventory policies to minimize their joint average annual cost. We study and analyze the benefits of order cost reduction and credit period incentives in a coordinated supply chain. The numerical examples with an exponential ordering cost function are used to evaluate the benefit of the proposed coordinated strategy.     

Integrating production and transportation scheduling in a two-stage supply chain considering order assignment

This study is concerned with the integration of production and transportation scheduling in a two-stage supply chain environment while considering the assignment of orders to the suppliers. The first stage contains m suppliers distributed in various geographic zones, and the second stage is composed of l vehicles with different speeds and transportation capacities that transport n jobs from the supplier to a manufacturing company. In addition, it is assumed that each job occupies a different vehicle size and could be processed by some permissible suppliers. After modeling the problem as a mixed integer programming problem, a genetic algorithm named dynamic genetic algorithm (DGA) is proposed to solve it. Since this problem has not been mentioned in the literature, DGA performance was evaluated by comparing its outputs with optimum solutions for small-sized problems and to the random search approach for larger problems. Additionally, the performance of the DGA was compared with that of a similar problem from the literature. The results of these comparisons show that the DGA is an excellent approach. In addition, the impact of grouping technology initialization is examined, showing that the quality of the solution was not improved and that there was an increase in the CPU time.