基于WCVaR的易逝品生产分销网络优化策略

针对需求信息概率分布部分已知下的易逝品生产-分销网络,引入最坏条件风险值(WCVaR)对易逝品的生产-分销网络进行风险度量。在考虑产品生产、物流量分配、运输路径选择等因素对生产成本、运输成本、存储成本以及缺货损失影响的基础上,建立满足一定服务水平下最坏情景网络风险值最小的优化模型,并通过最小化生产-分销网络的尾部风险损失实现易逝品生产-分销网络最佳优化策略。模型数值仿真结果表明:相比稳健优化,WCVaR方法不仅能处理更具波动的不确定,而且具有更优的稳定性;当需求变量为混合分布时,WCVaR优化模型可较好解决生产-分销网络不确定优化问题。     

基于预算约束的多产品报童风险模型研究

对条件风险价值(conditional value-at-risk,CVaR)准则下多产品报童模型进行研究.建立了以产品利润的CVaR值之和最大化为目标,具有预算约束的多产品报童模型.根据产品边际预算CVaR值的单调性,采用二分搜索算法对模型进行求解.应用算例分析零售商的预算与风险厌恶程度对最优订购策略的影响,得到结果:随着预算及风险厌恶程度的增加,零售商订购产品的种类增加;零售商的期望收益是风险厌恶程度的减函数.     

基于改进QPSO算法的逢低买入最优定价研究

研究逢低买入拍卖中最优定价问题。由于逢低买入拍卖中卖方期望收益函数异常复杂,常规函数极值法具有极大局限性,无法获得最优价格策略,提出一种带极值扰动算子的QPSO（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization）算法对模型进行优化和数值计算。算例表明该算法可以快速有效地找到最优价格策略,且具有较好的全局收敛能力。     

再制造系统中废旧产品回收策略

针对再制造系统中以整体再制造为主要利用方式的废旧产品,考虑废旧产品的质量和用户心理回收价格等因素,建立了无约束混合整数规划的单周期回收模型。该模型的目标是得到一个包括回收价格、回收数量和再制造成本阈值的最优回收策略,以达到周期内期望利润最大化。通过数值仿真方法分析了潜在待回收的废旧产品数量、质量、废弃处理成本以及用户心理回收价格对最优回收策略的影响。研究表明,稳定的回收来源能够促使回收价格和回收数量的提高;再制造商的期望利润是单位废弃处理成本的减函数,且随着待回收废旧产品的质量越好而越高;另外,单纯从经济效益出发,再制造商具有较高的再制造意愿,缺乏动力提供高回收价格来提高回收数量。     

再制造产品最优定价策略研究

从独立再制造商角度出发,建立了以期望利润最大化为目标,需求服从泊松分布和保留价格服从指数分布的最优定价模型,由此得到了再制造产品的最优定价方程。在此基础上,分析了最优价格的性质,结果表明,最优价格随着报废产品处理成本的增加而减少,随着顾客保留价格分布参数的增加而减少。最后应用算例进行了验证,并给出了一系列的管理原则。     

基于回收和再制造渠道选择的制造/再制造生产决策

为了揭示回收和再制造渠道选择对制造/再制造决策的影响,分析了不同再制造渠道结构下再制造产品对顾客的新产品感知价值的促进或抑制作用,重构了3种不同回收和再制造渠道结构下新产品和再制造产品的需求函数,建立了相应的制造/再制造优化模型,得到了其最优生产和定价决策,并给出了3种回收和再制造渠道结构下原始设备制造商(OEM)利润占优的条件。研究结果表明,在M模式下,再制造产品对顾客的新产品感知价值的抑制作用会降低新产品和再制造产品的销售价格及新产品的生产数量,且OEM的利润会随抑制作用的增加而持续下降;在S模式和C模式下,再制造产品对顾客的新产品感知价值的促进作用会使OEM和独立的第三方再制造商(IO)分别提高新产品和再制造产品的销售价格,由于OEM在S模式下能够控制废旧产品的回收数量,其生产的新产品数量会增加,且OEM、IO和再制造系统的利润会随着促进作用的增加而持续增加;在C模式下,OEM为了缓解再制造产品对新产品市场的竞食,会减少新产品的生产,其利润随着促进作用的增加先增后减;当抑制和促进作用较小时,OEM应该选择进行再制造。当抑制和促进作用较大时,若自身回收渠道较为完善,OEM应该选择自己回收,并交由IO来完成再制造。