区间规划下的高残值易逝品供应链网络设计

从闭环供应链的核心企业出发,基于高残值易逝性产品生命周期理论,构建了不确定环境下的双渠道闭环供应链网络模型。采用了区间机会约束方法处理模型中的参数不确定性,分析不同置信水平条件下的目标值,发现该模型具有一定的稳健性。模型仿真结果能为决策者在设施选址、产品定价、回收时间、产品销量等方面提供参考。     

考虑延迟交货风险的易逝品供应链回购契约研究

考虑供应商延迟交货对终端顾客需求的影响,基于回购契约建立考虑延迟交货的供应链订货模型,并分析了延迟交货风险和需求风险的分担.研究表明:在供应商延迟交货的情况下实现协调的回购价格低于无延迟的情形;在实现协调的条件下,对于供应商而言,回购价格高而延迟交货罚金低的回购策略更有利;对于零售商而言则相反.供应商和零售商都愿意承担更多的需求不确定风险而承担较少的延迟交货风险.算例分析进一步验证了该研究结论.     

基于购买行为的随机生命周期易逝品库存策略

研究需求和商品生命周期均为随机的零售商库存管理问题,提出按照购买行为特征对需求进行分类,在不同类型的客户之间进行库存分配并允许缺货的库存策略.通过构建动态规划模型,求解出零售商最优库存策略,包括补货策略和库存分配策略.与先到先服务策略相比,该策略能显著提升零售商的利润,减少商品损坏的损失.     

基于LA型供应商的易逝品供应链价格补贴契约

针对由单个损失厌恶型供应商和单个风险中性型零售商组成的供应链系统,在前景理论框架下,研究了存在缺货损失下的基于批发价格契约和价格补贴契约的易逝品供应链协调问题。首先分析了分散化供应链系统在批发价格契约下供应商和零售商的最优决策,并将供应商的最优生产量与集中化供应链系统下的最优生产量进行了比较;从理论上严格证明了当供应商的最优生产量小于集中化供应链系统下的最优生产量时,供应商不能通过批发价格契约使得自己的生产量为集中化供应链的生产量。然后分析了在缔结政府提供的价格补贴契约下供应商和零售商的最优决策。研究结果表明,损失厌恶型供应商在批发价格契约下的最优生产量可能偏离系统最优生产量,这时政府可以通过价格补贴契约来协调整个供应链。     

两阶段需求相关的动态易逝品最优订货策略

以动态市场环境下的易逝品为研究对象,针对两阶段需求相关、每次订货时带有固定的订购费用以及未满足需求部分延期供给等实际现象,建立了动态易逝品销售商两阶段订货决策模型.对模型的最优解进行了理论分析,并提出了寻求两阶段订货策略的简单方法.以朗科优盘经销商的采购实例来说明该模型的应用价值.最后,通过探讨订货决策与需求波动、两阶段需求相关系数以及延期供给率等因素的关系,得出了一些重要的管理启示.     

消费者等待和转移购买行为下的易逝品定价策略

针对消费者等待和转移两种购买行为下的易逝品销售市场,构建两阶段双寡头零售商降价和匹配定价模型,讨论模型的简化运算方式,分析两种行为构成比例对零售商决策的影响,并进一步论证降价和匹配定价策略的有效性.研究表明,消费者异质购买行为下,等待和转移消费者的构成比例是零售商决策的重要因素,对零售商的期望收益具有双向影响;当消费者...     

考虑参照价格效应的易逝品定价与订购策略

在考虑消费者参照价格效应的基础上,构建一个易逝品的定价与订购联合决策模型,其中产品的需求不仅依赖于销售价格还与该产品在消费者心目中的参照价格相关,变质率为常数,系统不允许缺货.分别讨论了对称参照价格效应和非对称参照价格效应两种情况下零售商的最优定价与订购决策问题,证明并得到关于模型结构的一些性质,进而设计了问题的求解算法.通过数值方法分析了参照价格效应参数和变质率对系统最优解的影响,以及两种情况下最优解之间的关系.结果显示:当面对具有参照价格依赖的消费者时,采用适当的营销策略来提高消费者的参照价格对零售商总是有利的;对高变质率产品而言,零售商可保持一个较稳定的订购策略,更多地关注产品的定价策略;面对损失厌恶型消费者,随着消费者参照价格的逐渐提高,零售商的定价与订购策略均应缓慢地改变,而不宜急剧变化.     

高科技易逝品的三层联合定价与订货决策

研究高科技产业背景下三级供应链系统中原材料供应商的最优定价决策、制造商和零售商的最优定价和订货决策. 围绕高科技易逝品的售价和零部件购买价格随时间递减的特点, 分别建立以零售商和供应商为主导的三层联合定价和订货模型, 并设计了三层粒子群算法对模型进行求解. 数值实验验证了所提出算法的有效性. 对模型特点的分析结果表明, 零售商主导下的三层供应链系统能更好地提高整个供应链的效率.

     

共存环境下汽车类型选择与生产—分销优化模型

针对纯电动汽车与传统汽车共存情况下的汽车类型选择与生产—分销联合优化问题进行了研究。考虑了价格、配套设施完善程度以及技术水平对消费者选择纯电动汽车的影响,根据购买纯电动汽车和传统汽车不同的消费者剩余得到相应的需求函数;在工厂生产能力有限的前提下,建立以盈利最大化为目标函数的0-1混合整数非线性优化模型,利用粒子群优化算法求解确定纯电动汽车及传统汽车的销售价格、生产规模、运输量、存储位置等决策变量。通过一个算例说明了模型的实际应用价值,该研究为汽车生产商的生产—分销优化提供了重要参考依据。     

易腐品多周期闭环物流网络鲁棒优化模型

针对不同周期的易腐品需求与退货不确定性问题,构建了易腐品多周期闭环物流网络,并设计了对应的混合整数线性规划（MILP）模型,以实现最低系统总成本、最佳设施选址以及最优配送车辆运输路径的决策。为有效规避不确定参数的影响,采用基约束鲁棒方法,将模型中的部分清晰约束转换为鲁棒对应式。以上海市果蔬农产品企业为实例,通过遗传算法对模型进行求解。结果表明,相对单周期而言,多周期系统具有动态性、系统成本更低的优点,同时通过不确定预算参数的变化分析,验证了鲁棒模型的可行性与有效性,进而为不确定环境下构建多周期闭环物流网络及降低系统成本提供了借鉴。     

有新鲜度限制的易腐品生产-配送协同调度

为提高按订单生产模式下快速易腐品的生产/配送效率,在兼顾企业运营成本和顾客对产品新鲜度要求的情况下,以总配送成本最小和交付产品总的新鲜度最大为目标,建立了具有最低新鲜度限制的易腐品生产-配送协同调度双目标优化模型,并设计了基于双子串编码的带精英策略的非支配排序遗传算法。首先,描述了客户时间窗和交付产品新鲜度,定义了多产品情形下的客户产品平均新鲜度,建立了生产-配送协同调度双目标模型。然后,对约束条件和两个目标函数进行了转换,采用双子串的染色体编码方式,以及带精英策略的非支配排序遗传算法的算子结构和进化框架对问题进行求解。最后,基于算例分析,对所设计的算法与基于Pareto的模拟退火算法的计算结果进行对比。实验结果表明,两个目标存在效益悖反现象,且所设计的算法能够获得有效的Pareto前沿解集;对产品最低新鲜度的敏感性分析表明,在使用车辆数量较少时,最低新鲜度限制约束对总配送成本和交付产品总的新鲜度有显著影响。     

模糊环境下多周期多决策生鲜闭环物流网络

针对生鲜品因易腐易损性而产生的高频次物流配送及不确定需求与退货量的问题，提出了模糊环境下多周期生鲜闭环物流网络系统，以实现最小系统成本、最优设施选址与最佳配送路径的多决策安排。为求解系统对应的模糊混合整数线性规划（FMILP）模型，首先将生鲜需求量和退货量设定为三角模糊值，其次运用模糊机会约束规划方法将模糊约束等价变换为清晰式，最后利用遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法搜索案例的最优解。实验结果表明，多周期闭环系统比单周期更能兼顾多决策规划，同时三角模糊量的置信水平变化对企业最优运作有着显著影响，进而为相关决策者提供借鉴。     

基于多重网络的复杂产品工程变更传播影响评估

针对传统复杂产品工程变更传播的影响评估过程中,未综合考虑零部件间多种关联关系对变更传播的共同作用的问题,将多重网络理论应用于复杂产品建模中。首先,将复杂产品零部件及其功能、行为、结构关联关系抽象为多重网络,从而探究不同关联关系对工程变更传播的影响机制;然后,利用改进的全面距离指标对网络中各节点重要度进行评估;最后,使用易感-感染-易感模型对复杂产品工程变更传播影响进行定量评估。以某型号柴油发动机的工程变更传播影响评估为例,验证所提出方法的有效性。结果表明：多重网络模型可以对拥有不同类型关联关系的复杂产品进行充分描述;改进的全面距离指标较好地提升了对同核度节点重要度的区分能力;高重要度零部件发生变更会使得工程变更在整个产品范围内发生雪崩式传播。     

基于ART 的RBF 网络结构设计

针对径向基函数(RBF)网络隐层结构难以确定的问题,基于自适应共振理论(ART)网络良好的在线分类特性,提出一种RBF网络结构设计算法。该算法将ART网络的聚类特性用于RBF网络结构设计中,通过对输入向量与已存模式的相似度比较将输入向量进行分类,确定隐含层节点个数和初始参数,使网络具有精简的结构。对典型非线性函数逼近的仿真结果表明,所提出的结构具有快速的学习能力和良好的逼近能力。     

A tri-level programming model based on Conditional Value-at-Risk for three-stage supply chain management

For the problem of supply chain management, the existing literature mainly focuses on the research of the single-stage supply chain or the two-stage supply chain that consists of a manufacturer and a retailer. To our best knowledge, little attention has been paid to the study of a more extensive supply chain that consists of a material supplier, a manufacturer and a retailer, which is a more practical and interesting case. Therefore, based on the Conditional Value-at-Risk (CVaR) measure of risk management, this paper proposes a tri-level programming model for the three-stage supply chain management. In this model, the material supplier and the manufacturer maximize their own profit while the retailer maximize his/her CVaR of expected profit. Further, we show that the proposed tri-level programming model can be transferred into a bilevel programming model, which can be solved by the existing methods. Numerical results show that the proposed model is efficient for improving the risk management of the three-stage supply chain.     

枢纽成本约束下的零担物流轴辐式网络设计

针对考虑枢纽建造成本和货物流的不确定的枢纽新建方案问题,引入全寿命周期理论,建立以轴辐式运营网络总成本最小化为目标的混合整数线性规划模型,并提出改进的最大最小后悔值的不确定性决策方法。通过算例来分析投资年限、枢纽干线折扣系数和不确定枢纽建造成本对零担物流（LTL）轴辐式网络的设计的影响。实验结果表明, 采用改进的不确定性决策方法得到的最优方案的运营成本比5个场景的运营成本平均降低了2.17%,表明基于改进的最大最小后悔值的不确定性决策方法,能够降低整个零担物流轴辐式运营网络总成本。     

基于BP神经网络的迭代学习初始控制策略研究

针对传统迭代学习控制(ILC)在面临新的环境或控制任务时学习时间长、收敛速度慢的问题,提出基于BP神经网络的迭代学习初始控制策略。通过BP神经网络拟和经验数据,对以往控制经验加以充分利用,避免了对初始控制输入量的盲目选择。仿真验证了方法的可行性和有效性。     

基于贝叶斯网络的在线商品评价质量评估

随着电子商务领域的迅速发展,在线商品评价规模日益庞大,评价质量参差不齐,用户难以筛选有用评价信息做出购买决策,因此如何有效识别高质量评价信息成为重要议题。以在线商品评价的有用性投票为基础定义评价质量,使用贝叶斯网络表示在线商品评价的相似性及不确定性,通过对在线商品评价信息进行多维度特征统计,构建在线商品评价质量评估模型,使用概率推理机制对在线商品评价质量进行分类预测,并给出评价质量分类置信度。在真实数据集上验证模型有效性及高效性。     

基于神经网络模型的产品属性情感分析

针对基于词向量的神经网络模型在产品属性情感分析中效果不佳的问题,提出一种集成离散特征和词向量特征的开关递归神经网络模型。首先,通过直接循环图为语句建模,采用开关递归神经网络模型完成产品属性情感分析任务;然后,在开关递归神经网络模型中集成离散特征和词向量特征;最后,分别在流水线、联合、折叠三种任务模型中完成属性提取和情感分析任务。以宏观F1分数作为评估指标,在SemEval-2014的笔记本电脑和餐馆评论数据集上做实验。开关递归神经网络模型的F1分数为：48.21%和62.19%,超过普通递归神经网络模型近1.5个百分点,因而开关递归神经网络能够有效捕获复杂特征,提升产品属性情感分析的效果。而集成离散特征和词向量特征的神经网络模型的F1分数为：49.26%和63.31%,均超过基线结果0.5到1个百分点,表明离散特征和词向量特征互相促进,另一方面,也表明仅仅基于词向量的神经网络模型仍有提升空间。三种任务模型中,流水线模型的F1分数最高,表明应将属性提取和情感分析任务分开完成。