资本成本不确定的供应链的多目标运作鲁棒模型

考虑了由一个制造商和一个供应商构成的多产品、多阶段供应链在资本成本不确定条件下的运作情况。采用区间不确定性描述资本成本的波动,利用鲁棒线性规划方法,建立了供应链运作的多目标鲁棒优化模型,数值算例的结果表明,将鲁棒性运用于供应链的协调运作及供应链成员的目标利润最大的目标中去,能够减少资本成本的不确定性对目标值的影响,得到了资本成本不确定供应链在最坏条件下的最优鲁棒运作策略。     

有限需求信息下基于回购契约的供应链鲁棒协调策略

研究了仅知需求均值和区间信息条件下,基于最小最大后悔值准则的供应链回购契约协调问题。针对未知需求具体分布形式的两级供应链系统,在回购契约框架下,建立了以鲁棒决策和最优决策下的供应链及其成员绩效之差为目标函数的供应链协调模型。在仅知需求区间和均值信息条件下,采用鲁棒优化方法求解了最小最大后悔值准则下的集成供应链鲁棒订货策略和分散供应链鲁棒契约协调策略及其绩效偏差。分析了不同服务水平和契约参数条件下,由于信息缺失而未能实现最优运作的供应链及其成员绩效损失情况。最后,进行了数值计算,验证了通过鲁棒优化方法得到的供应链回购契约协调策略的鲁棒性和有效性。结果表明,基于回购契约的供应链鲁棒协调策略能够有效抑制需求不确定性对系统及其成员运作绩效的影响,同仅知需求区间信息相比,额外获得需求均值信息能够有效改进供应链运作绩效。     

具有遗憾值约束的鲁棒供应链网络设计模型研究

考虑不确定性环境,研究战略层次的供应链网络鲁棒设计问题,目标是设计参数发生摄动时,供应链性能能够保持稳健性。基于鲁棒解的定义,建立从上游供应商选择到下游设施选址-需求分配的供应链网络设计鲁棒优化模型;提出确定遗憾值限定系数上限和下限的方法,允许决策者调节鲁棒水平,选择多种供应链网络结构;通过模型分解与协调,设计了供应链节点配置的禁忌搜索算法。算例的计算结果表明了禁忌搜索算法具有良好的收敛特性,以及在处理大规模问题上的优越性;同时也反映了利用鲁棒优化模型进行供应链网络设计,可以有效规避投资风险。     

需求不确定环境下闭环供应链的鲁棒运作策略设计

建立了顾客需求不确定环境下一类同时具有再分销、再制造和再利用的闭环供应链动态运作的鲁棒优化模型。该闭环供应链由一个制造商和一个供应商构成,废旧产品的回收及对废旧产品的再处理均由制造商完成。闭环供应链的运作是动态的且满足诸如供应链成员之间协调、各成员运作收益最大等多个目标。采用具有已知概率的离散情景描述顾客需求的不确定性,利用基于情景分析的鲁棒线性优化方法建立供应链的运作模型。设计了一个数值算例,其结果验证了运作策略的解鲁棒性和模型鲁棒型。     

供应链鲁棒性问题的研究进展

供应链鲁棒性问题的研究,对于全球化物流供应链、供应链风险运作及对国内企业安全等问题有理论价值和应用价值。分析了供应链系统的外部联接、突发事件和内部运作不确定性的2种表现形式;讨论了供应链鲁棒运作管理,特别考虑了供应链中供应、产品、需求和信息管理的鲁棒性;探讨了供应链鲁棒优化策略以及供应链鲁棒性研究的若干前瞻性问题。     

电子市场环境下供应链运作的鲁棒优化模型

本文研究了电子市场环境下的供应链运作问题,提出了不确定环境下的鲁棒优化模型.这一研究的实质是在外界需求最差条件下,如何得到电子市场中供应链最优供应量的策略.文中采用区间方法,设计供应链运作的鲁棒最优策略.进一步,在电子市场不确定环境下,进行了鲁棒策略仿真工作,结果表明鲁棒策略能为决策者提供最坏情况下供应商提供产品数量的鲁棒解决方案.     

质量预防水平不确定下供应链质量控制鲁棒设计模型

研究了由一个制造商和一个购买商构成的多产品、多阶段供应链质量控制鲁棒运作问题.将制造商、购买商质量收益最大和制造商交付量等于购买商订货量三个运作目标整合成目标函数,以制造商和购买商的质量运作能力限制为基本约束条件,采用基于区间分析法描述制造商质量预防水平不确定性,建立目标规划模型,并进行优化求解.模型能够实现供应链协调运作和制造商、购买商的利润目标,并且在制造商质量预防水平不确定的情况下具有鲁棒性.数值算例的结果表明,制造商质量预防水平在一定范围内波动不改变供应链的质量控制运作策略,仅对其运作性能产生一定影响,即所提出的质量控制模型是鲁棒的.     

不确定环境下两阶段应急供应链网络建模与优化求解

为制订有效的应急供应链网络规划方案,提升应急组织救援效率、实现资源物质合理配置,考虑供应和需求的不确定性,采用多运输方式联合的配送模式,以最小化网络响应时间、成本和碳排为优化目标,构建两阶段应急供应链混合整数规划模型,同时,基于鲁棒优化理论构建可调节鲁棒优化模型,增强网络应对不确定因素的能力,通过线性对偶理论对含不确定参数的约束进行转化;为提升模型的求解效果,提出一种优化布谷鸟搜索（optimize cuckoo search,OCS）算法,引入基准实例,以验证OCS算法求解多目标函数的优越性和适用性;最后,利用武汉新冠疫期期间应急物资配送数据,研究带有不确定参数的应急供应链网络决策问题,并通过敏感性分析证明鲁棒控制系数对不确定扰动的有效抑制作用。     

交叉销售下基于支持向量聚类的数据驱动多产品库存鲁棒优化模型

针对单周期环境下考虑交叉销售的多产品库存决策问题,在市场需求不确定条件下,建立了带有预算约束的交叉销售多产品库存鲁棒优化模型。针对不确定市场需求,采用支持向量聚类(SVC)方法构建了满足一定置信水平的数据驱动不确定集。进一步,运用拉格朗日对偶方法将所建模型等价转化为易于求解的线性规划问题。最后,通过数值计算对比分析了SVC不确定集下及传统不确定集下的零售商利润绩效,并评估了SVC数据驱动鲁棒优化方法导致的绩效损失,进而分析了预算及交叉销售系数对零售商利润绩效的影响。结果表明,SVC数据驱动鲁棒优化方法具有良好的鲁棒性,能够有效抑制需求不确定性对从事多产品销售的零售商利润绩效的影响。特别地,需求分布信息的缺失虽然会给零售商带来一定的绩效损失,但损失值很小,表明文中提出的基于SVC的数据驱动鲁棒优化方法可以为管理者在需求不确定性环境下制定库存策略提供有效决策借鉴。     

基于似然估计的零售商库存鲁棒均值-风险模型

针对具有风险厌恶的零售商,建立了权衡期望利润和条件风险值（CVaR）的均值-风险库存优化模型,给出了离散需求分布不确定条件下能实现帕累托最优但具有较高保守性和非帕累托最优但具有较低保守性的两种鲁棒对应。针对不确定需求分布,在仅知历史需求样本数据情况下,应用统计推断理论构建了满足一定置信水平的基于似然估计的需求概率分布不确定集。在此基础上,运用拉格朗日对偶理论,将上述两种鲁棒对应模型转化为易于求解的凹优化问题,并证明了其与原问题的等价性。最后,针对实际案例进行了数值计算,分析了不同系统参数和样本规模对零售商最优库存决策及其运作绩效的影响,并给出了零售商期望利润和条件风险值两个目标权衡的帕累托有效前沿。结果表明,采用基于似然估计的鲁棒优化方法得到的零售商库存策略具有良好鲁棒性,能够有效抑制需求分布不确定性对零售商库存绩效的影响。而且,历史需求样本规模越大,鲁棒库存策略下的零售商运作绩效越接近最优情况。进一步,通过对比发现,两种鲁棒对应模型虽然保守性不同,但在最终库存策略上保持一致。     

供需同时不确定关系型供应链契约设计与决策

在同时面临随机产出（random yield）和随机需求的供应链中,引入基于现实应用设计的具有声誉效用机制和信任机制的承诺契约,同时考虑紧急采购,建立多重不确定关系型供应链决策模型。分析该类型集中式供应链（CSC：centralized supply chain）和以Stackelberg博弈为基础的分散式供应链（DSC：decentralized supply chain）的最优供应、采购策略存在性及其条件,应用逆向推导法探讨供需双方的博弈过程;通过绝对和相对指标分析供应链及其成员的绩效;结合理论推导和数值试验对承诺契约参数、供应链及其成员最优策略和期望收益做关于供需不确定性、紧急采购价格的敏感性分析。     

不同权力结构和联盟策略下风险规避型闭环供应链决策

本文旨在探讨不同渠道权力结构和联盟策略下风险规避型闭环供应链的决策问题。考虑到产品需求和废旧产品回收的不确定性及决策者的风险规避特性,在制造商主导、零售商主导及制造商和零售商势力均衡三种情形下,分别构建了制造商和零售商联盟与不联盟时的闭环供应链博弈模型,获得了六个博弈模型下的均衡解,对比分析了不同模型下产品定价、废旧产品的最优回收价格和供应链及其成员的期望收益。研究结果表明,在制造商和零售商不联盟的情形下,决策者的风险规避程度增加能够缓解双重边际效应,供应链期望收益与风险规避程度正相关,而在制造商和零售商联盟的情形下,供应链期望收益与风险规避程度负相关;制造商和零售商不联盟时,制造商和零售商势力均衡的渠道权力结构对消费者最有利,而制造商和零售商联盟时,制造商和零售商势力均衡的渠道权力结构对消费者最不利;制造商和零售商权力结构不对等时最优价格决策之间的关系与制造商和零售商的风险规避程度有关;供应链期望收益在制造商和零售商势力均衡下最大,制造商期望收益在制造商主导的渠道权力结构下最大,零售商期望收益在零售商主导的渠道权力结构下最大。     

Bounds of Relative Regret Limit in p‐Robust Supply Chain Network Design

This research studies the p‐robust supply chain network design with uncertain demand and cost scenarios. The optimal design integrates the supplier selection together with the facility location and capacity problem. We provide a new framework to obtain the relative regret limit, which is critical in the robust supply chain design but is assumed to be a known value in the existing literature. We obtain lower and upper bounds for relative regret limit and obtain a sequence of optimal solutions for series relative regret limits between the upper and lower bounds. An algorithm for p‐robust supply chain network design is provided. A series of numerical examples are designed to find the properties of the bottleneck scenarios. A scenario with low probability and a low optimal objective function value for the scenario has a greater chance of being a bottleneck. To focus only on the influence from the relative regret, we also introduce three separate new objective functions in p‐robust design. The proposed new theories and approaches provide a sequence of options for decision makers to reduce the marketing risks effectively in supply chain network design.     

On the Preference to Avoid Ex Post Inventory Errors

The value of demand information underlies many supply chain strategies that aim at better matching supply and demand. This study reports on the results of a laboratory experiment designed to estimate the behavioral value of demand information. Relative to the commonly assumed benchmark of a rational risk‐neutral decision maker, we find that decision makers are consistently willing to pay too much for the option to eliminate the risk of supply not matching demand. Contrary to intuition, we show that risk aversion does not explain this result. We posit that demand information provides behavioral value because it mitigates regret from ex post inventory errors.     

供需不确定下基于MOI和VMI模式的供应链协同比较研究

为分析供应链运作机制对降低随机供应商产出和随机需求的影响,对比研究了两供应商-单制造商系统在MOI和VMI两种模式下的供应链协同模型。MOI模式下,制造商管理并持有库存,提出了供应风险共享的协同机制;VMI模式下,供应商管理并持有库存,提出了收益共享与额外惩罚的协同机制。分析了集中决策、MOI和VMI模式下的最优批量决策,证明了VMI模式下存在唯一的纳什均衡。研究还发现,VMI模式更容易协调供应链,有效降低供需不确定的影响。MOI模式下的供应链可实现帕累托改进,但不能实现协调;而当参数满足一定关系时,VMI模式下供应链的期望利润可达到集中决策。     

基于决策者风险规避特性的供应链需求信息共享价值分析

在随机需求条件下,利用条件风险估值(conditional value-at-risk,CVaR)的风险度量准则建立了供应链的需求信息共享决策模型,着重分析了零售商的风险规避程度以及市场需求的不确定性信息对供应链各决策者以及供应链整体信息共享价值的影响。研究结果表明,需求信息共享价值与零售商的风险规避程度、市场不确定性大小以及市场不确定信息所预测的市场需求变化情况有关。数值分析结果表明,零售商越害怕市场的不确定性风险,需求信息共享越有利于提升分散供应链的运作效率;但当市场信息反映出未来的市场需求是消极且零售商接近风险中性时,供应链的需求信息共享价值反而小于零,此时没有进行信息共享的必要。     

产需不确定下基于零售商风险规避的三级供应链组合契约模型

针对产需不确定下单一供应商、制造商和风险规避的零售商组成的三级供应链系统，建立了分散和集中情况下的最优决策模型。通过设计风险共担和GL组合契约实现了三级供应链的协调。讨论了风险规避零售商的最优订购决策，分析了风险规避对供应链期望效益的影响。比较了风险规避和风险中性两种情况下零售商的最优决策。探讨了组合契约的协调问题及契约参数之间的关系。研究表明供应链的期望利润随着产需不确定的增加而减少，风险规避下零售商的期望利润低于风险中性时的期望利润，零售商的期望利润随着风险规避程度的加大而减少，零售商最优订购量随风险规避程度的增加而变化。最后数值算例验证了模型和契约协调的有效性。     

部分信息下生鲜农产品采购外包问题研究

针对生鲜农产品的固有属性导致的采购风险，以及企业将一些业务如物流、采购等外包给第三方物流企业（3PL，Third Party Logistics），从而专注于自身核心业务发展的现实，建立了零售商和3PL的博弈模型，对比分析了部分需求信息下3PL采购和零售商采购对零售商和3PL的最优决策、利润，以及供应链系统利润的影响。研究表明，当正向需求风险较大时，3PL对生鲜农产品实际需求的判断较准确；当需求风险较小时，零售商对生鲜农产品实际需求的判断较准确。研究还发现，在绝大部分情况下，3PL采购对供应链系统是不利的。只有当正向需求风险很大，或生鲜农产品损耗率非常大，或损失分担比例很高时，3PL采购才能够增加供应链系统的利润。然而，在3PL采购提高供应链系统利润的条件下，3PL的利润低于同等条件下零售商采购时的利润。建议此时零售商通过采取返还给3PL一定利润的方式来促使3PL同意参与采购管理，以增加零售商、3PL和供应链系统的利润，提高供应链的竞争力。     

考虑风险规避的资金约束供应链最优信用契约设计

本文针对零售商的资金约束问题，研究了风险规避的供应商如何通过设计信用契约影响零售商的融资结构。构建了包含供应商、零售商以及银行在内的供应链融资模型，给出了供应商的最优信用契约决策、零售商的最优库存决策以及银行的最优利率决策。进一步分析了供应商的风险规避程度对最优信用契约决策的影响。研究表明：当供应商的风险规避程度低于某个临界值时，供应商偏好提供全额信用，从而零售商的融资结构为单一的交易信用融资；而当供应商的风险规避程度高于该临界值时，供应商偏好提供部分信用，从而零售商的融资结构为组合融资。最后，通过数值算例验证了本文的结论。本研究一定程度上丰富了现有供应链金融的理论研究，为供应链核心企业与银行的决策提供了依据与参考。