动态供应链网络的 H ∞ 控制

牛鞭效应的抑制与消除问题是供应链管理的重要课题． 针对具有多个生产商和分销商的供应链网络,建立具有需求不确定性的闭环供应链网络动态模型,利用鲁棒 H∞控制策略和线性矩阵不等式方法,处理供应链网络的鲁棒运作问题． 通过设计依赖于库存状态的反馈控制器,抑制闭环供应链网络中不确定性的影响,使得闭环供应链网络系统运作达到理想的总成本． 最后,通过仿真计算验证所提出方法的有效性．     

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。     

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。     

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。     

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。     

供需不确定条件下基于CVaR的零售商库存鲁棒优化模型

在经典报童模型下考虑供应和需求不确定性,研究了具有风险厌恶的零售商库存优化问题。采用条件风险值（CVaR）对库存绩效进行度量,构建了基于CVaR的零售商库存运作模型;在此基础上,考虑上游供应商供货能力和下游市场需求不确定性,并采用一系列未知概率的离散情景进行描述,给出了供需不确定条件下基于CVaR的零售商库存鲁棒优化模型。进一步,采用区间不确定集对未知情景概率进行建模,给出了基于最大最小准则的鲁棒对应模型。针对同时考虑供需不确定性导致的模型非凸性,采用标准对偶理论将其转化为易于求解的数学规划问题。最后,通过数值计算分析了不同风险厌恶程度和不确定性程度对零售商库存决策以及库存绩效的影响。结果表明,供需不确定性的存在虽然会导致零售商库存绩效损失,但损失值较小。特别地,依据文中模型得到的鲁棒库存策略在多数情况下能够保证零售商获得更优的库存绩效。此外,不确定性和风险厌恶程度的增加虽然会影响零售商库存决策和运作绩效,但在同等风险厌恶态度下,随着不确定性程度的增加,基于文中方法得到的鲁棒库存策略仍能确保零售商获得理想的库存绩效,表明文中所建模型在应对供需不确定性方面具有良好的鲁棒性。     

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。     

考虑不确定履约率的全局鲁棒供应组合决策研究

生产和采购的全球化为供应链企业带来了更多的复杂性与不确定性。收集全面信息和使用有效的工具是控制决策风险、减少不确定性危害的有效途径。在供应商选择与订单分配管理中,供应商履约率是影响企业供应组合决策的主要因素,如何对其进行定量刻画是迫切需要解决的问题。已有的研究通常是由期望方法或鲁棒方法来刻画履约率。然而,期望履约率法往往忽略了履约率的波动性,从而造成需求损失;而鲁棒履约率法通常存在过于保守、退化过于迅速两个缺点,使企业承担不必要的成本。本文研究供应商选择与订单分配决策问题,使用全局鲁棒优化的两个不确定集合来刻画供应商履约率,同时给出了这一问题的确定性鲁棒表达和一种多项式时间求解算法。最后,通过仿真实验证实本文的全局鲁棒优化模型可克服期望模型和一般鲁棒模型的缺点。本文提出的算法能有效求解本文全局鲁棒优化等价确定性问题,为企业的供应商选择和订单分配决策提供更为灵活精确的辅助工具。     

需求不确定环境下多个零售商竞争的鲁棒随机优化模型

在需求不确定环境下构建了由一个制造商和多个零售商组成的供应链系统,考虑不同产品的可替代性,建立了多个零售商竞争的随机优化模型。利用鲁棒优化方法研究了需求不确定环境下多个零售商竞争的绝对鲁棒优化问题、偏差鲁棒优化问题和相对鲁棒优化问题。最后通过数值算例比较分析了不同产品替代率下的绝对鲁棒优化解、偏差鲁棒优化解及相对鲁棒优化解。     

基于EVA与经营风险偏好的供应链鲁棒优化模型

在由一个制造商和多个外部供应商构成的多产品、多阶段供应链中,将经济增加值（EVA）作为体现价值创造的绩效指标,并考虑决策者的经营风险偏好,采用已知概率的离散情景描述资本成本与需求的波动情况,利用鲁棒随机规划方法,建立了以价值创造为目标的供应链鲁棒优化模型。应用分析的结果表明,模型能够将供应链的绩效与风险管理结合起来,减少资本成本与需求不确定对目标值的影响,得到具有鲁棒性的最优解,而且越是风险厌恶型的决策者越会为了保持较低的经营风险而放弃较大的EVA值。同时,决策者可选择不同的权重系数侧重于解鲁棒或模型鲁棒,保证供应链运作的鲁棒性,实现价值创造的目标。     

军队技术人才培养规划的鲁棒优化研究

本文针对军队发展带来技术人才需求的动态变化,通过将技术人才各方面素质需求的不确定性离散成三种不同情景,采用鲁棒优化方法构建了军队人才培养的鲁棒优化模型,以军队信息化建设人才需求为背景,以某部人才队伍为研究对象进行了实证求解,并比较了基于单一情景的规划结果与鲁棒优化模型的结果。研究结果表明,鲁棒优化模型对于军队人才培养规划制定具有更好的稳定性和可行性。     

闭环供应链结构问题研究进展

闭环供应链是近年来企业界和学术界普遍关注的焦点。本文综述了闭环供应链结构的研究现状及进展,分析了一般供应链结构的构建原则,分析了闭环供应链系统的基本特征和类型．探讨了闭环供应链网络设计的原则和方法,最后指出了闭环供应链结构问题未来的研究方向。     

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。     

再制造不确定的MR闭环供应链系统建模与仿真研究

为了探讨再制造逆向物流对供应链成员企业以及系统整体的影响,利用控制理论对原产品生产商和下游零售商组成的MR两级闭环供应链系统进行研究,建立随机再制造环境下的系统动态模型,探讨分散决策下生产商与下游零售商之间的闭环供应链运作问题。通过计算机仿真研究MR系统的动态行为和运行规律,分析再制造战略对原产品生产商和下游零售商生产运作的影响,探讨逆向物流的不确定性、回收率以及提前期因素对MR系统经济收益的影响。研究结果表明,当原产品生产商从事废旧产品回收再制造时,其新产品生产环节会因逆向物流的不确定性出现明显波动,这种负面影响会波及到下游零售商,但是相对生产商本身而言,再制造对下游零售商的影响较轻微。从经济层面看,提高产品回收率、降低再制造环节的不确定性可以达到改善系统绩效的目的,尽可能保持新产品生产过程与再制造过程的同步有助于提升成员企业以及系统的总利润。     

再制造闭环供应链回收系统设施选址模型研究

研究一类由顾客、销售商、(再)制造商组成的再制造闭环供应链回收系统的最优选址问题,利用混合整数线性规划方法建立再制造闭环供应链回收系统设施选址模型,并利用Lingo11.0软件对模型进行数据仿真,得到设施选址的最优成本、数量、位置及物流分配路径。最后,通过情景分析法研究回收率与再制造率的不确定性对再制造闭环供应链回收系统设施选址决策的影响。     

政府补贴下制造商回收的多期闭环供应链网络均衡

为刻画闭环供应链系统运作的动态性和复杂性特点,本文在综合考虑环保约束和政府补贴等因素的基础上,建立了制造商回收模式下的多期闭环供应链网络均衡模型,其中假设市场需求在不同规划期内动态变化,渠道成员通过库存和旧产品的回收连接相邻规划期。运用变分不等式理论分别刻画了制造商层、零售商层和需求市场层的最优行为和均衡条件,进而推导整个多期闭环供应链网络均衡模型。通过投影收缩算法对数值算例进行求解和灵敏度分析,研究结果表明:再制造转化率的提高有利于各渠道成员和消费者利益的改善;尽管资源再生厂向制造商收取未再利用旧产品的处理费能够迫使其提高回收力度,但却导致零售商和闭环供应链收益的损失;政府应实施补贴机制并促进渠道成员之间的协作来改善闭环供应链网络的绩效。这些结论将为现实中闭环供应链节点企业的动态决策以及政府部门制定补贴政策提供支持。