供应链时滞系统模型及其牛鞭效应的H∞控制

在供应链管理时滞连续系统模型基础上，建立了一个供应链管理多层时滞离散系统模型，采用供应链上游库存、订货、销售、生产波动方差之和与下游客户层需求量波动方差之和的比例描述牛鞭效应，分析了多层时滞系统牛鞭效应．提出顾客末端需求波动最差条件下的H∞控制方法，以抑制牛鞭效应．这一方法本质就是供应链末端需求波动最差情况下制定供应链管理的最优决策，并且以一个供应链多层时滞系统为对象进行了供应链牛鞭效应的H∞控制仿真实验．     

一类基于库存切换的供应链不确定模型及其鲁棒H_∞控制

建立一类新的具有参数和外部需求不确定的供应链库存切换系统模型,它包括三个生产库存子系统和一个库存信号切换向量.为了抑制供应链系统库存切换过程中产生的运作波动以及参数和外部需求不确定产生的牛鞭效应,应用鲁棒H∞控制方法给出了供应链切换系统的控制律.进行了控制律计算和系统仿真,结果验证了所设计的系统控制律的有效性.     

动态需求下集群式供应链牛鞭效应的H∞控制

在动态需求环境下,考察一供应链的零售商的库存补充渠道来自于其它多供应链的零售商,将跨链间库存合作与时变鲁棒控制系统相结合,建立了多级集群式供应链跨链间库存合作下的库存模型和牛鞭效应量化方法,用鲁棒控制理论来寻求“最差”需求下的最优订货。通过对比仿真实验表明,实施H∞控制和跨链间紧急库存补充策略可以有效减小库存以及生产（或订货）波动,达到抑制牛鞭效应的目的,同时可以大大减小订货间隔期,并提高市场响应能力和客户服务水平。     

一种库存比例积分控制器及其系统动力学仿真

将比例积分控制原理应用于供应链库存控制的研究,设计了一种两级供应链环境下的库存比例积分控制器,并利用系统动力学方法构建了两级供应链库存比例积分控制器的动态仿真模型,最后通过实例仿真得出了实现牛鞭效应、库存水平、库存波动、缺货的协调控制的控制增益组合,并给出了系统内部结构上的解释.结果表明,在合适的控制增益组合下,供应链库存比例积分控制器能有效的缓解供应链系统中的牛鞭效应、降低库存水平及库存波动幅度、减少缺货的发生等.     

基于反馈控制的牛鞭效应自补偿对多级库存系统的影响

在时变需求条件下,多级库存问题中需求变异放大的现象给供应链上下游企业的供需匹配带来了极大的挑战.本文考虑一个单条供应链在信息共享条件下采用订至点补货策略的情形,在随机需求下,研究了一个四级供应链系统中的牛鞭效应及其抑制方法.基于反馈控制理论构建了一个四级库存系统的动态控制模型,并通过拉普拉斯变换推导出了系统的传递函数.在四级库存反馈控制模型的基础上,设计了一个牛鞭效应自补偿机制,使供应链进销存系统的需求变异维持在原有水平.数值试验及仿真进一步对牛鞭效应自补偿算法的效果进行了验证.试验结果表明,加入自补偿算法后供应链各级结点企业的订货量波动明显减弱;剩余库存量的波动大幅下降;供应链整体牛鞭效应约为信息共享条件下的三分之一,仅约为信息不共享条件下的四分之一.     

H∞鲁棒控制下动态供应链系统牛鞭效应优化

为解决网络化制造(networked manufacturing,NM)模式下供应链系统运作中存在的不确定性扰动, 运用H_∞鲁棒控制方法抑制供应链系统牛鞭效应, 保障系统稳定运作.构建了由状态变量和控制变量描述的NM模式下的动态供应链时变偏差系统模型,采用线性矩阵不等式(LMI)方法获取H_∞鲁棒控制策略,并通过系统反馈控制器u_k设计,有效减小客户不确定需求引起的生产、订货和库存波动. 最后,结合实例分析表明在抑制率为ζ时,本文提出的鲁棒控制策略可以有效抑制不同形式客户需求引起的牛鞭效应,实现供应链系统鲁棒镇定.     

基于Robust优化的多链库存系统动态切换模型及仿真

以两个单链合作为出发点,基于合作的方式不同创建了多个子系统,并以此建立了多供应链不确定切换系统模型。为了抑制多供应链系统在链间合作过程中产生生产运作波动和牛鞭效应,运用鲁棒优化理论给出了多供应链系统的切换控制算法,以及基于计算机的控制实现方法。结合多模型切换系统运作过程,仿真并对比分析了该多供应链多模型切换系统控制在有无切换两种情形下系统的订货波动变化大小和牛鞭效应变化大小。仿真结果表明多模型切换控制方法应用于复杂多供应链库存管理系统,可以抑制牛鞭效应,同时提高系统市场快速响应能力和集群整体需求放大性。     

供应链中牛鞭效应的分形特征研究

将牛鞭效应的形成过程描述成系统内部的非线性机制,并应用非线性理论对牛鞭效应的产生机理进行了深入研究.研究结果表明,牛鞭效应与“蝴蝶效应”具有同样的自激放大机制.在受到零售商需求信息处理偏差的扰动下,供应商的订货决策会自激放大这些扰动.同时,制造商的周期性低价促销,也会使零售商的订货决策随产品价格的波动而自激放大产品需求,形成牛鞭效应.这种需求变异放大现象的外在表现则是系统对初始值敏感依赖的非线性机制作用下出现的系统自相似结构.为此,本文采用G-P算法计算得到需求信息处理和价格波动下牛鞭效应的关联维数.结果表明,需求信息处理和价格波动下牛鞭效应具有分形特征.     

基于零售商与消费者预测行为的牛鞭效应

考虑一个供应商和一个零售商组成的两级供应链,零售商运用移动平均和指数平滑技术预测提前期需求,分析价格波动下消费者的价格预测行为对牛鞭效应的影响。分析表明:①零售商平滑的需求预测有助于减小牛鞭效应;②消费者的价格预测行为有助于减小牛鞭效应,一方面,消费者越关注历史价格的波动,越有助于减小牛鞭效应;另一方面,消费者观察到更长期的历史价格可以进一步减小牛鞭效应。比较了两种预测技术下的牛鞭效应,同以往学者研究结论不同,移动平均预测下的结果可能比指数平滑预测下的结果显著。     

考虑补货策略的供需驱动链牛鞭效应分析

通过建立含有供需驱动的供应链,采用最小均方差法预测提前期需求,分析库存平滑补货策略、订货平滑补货策略以及一般线性补货策略下的供应链牛鞭效应。研究结果表明:订货平滑补货策略是弱化牛鞭效应的最优补货策略;对于库存平滑补货策略和一般线性补货策略而言,当库存平滑系数较小或零售商订货提前期较小抑或产品价格调节系数较大时,采用一般线性补货策略能显著抑制牛鞭效应;当零售商订货提前期较大时,采用库存平滑补货策略更能有效缓解牛鞭效应;在同等程度的产品需求与供给波动下,选择一般线性补货策略更有利于牛鞭效应的减小。     

信息共享对牛鞭效应的影响——基于价格敏感需求函数的视角

建立了需求依赖于价格、而价格为一阶自回归过程的需求函数模型,分析了补充订货至目标库存策略和最小均方差预测技术下信息共享对牛鞭效应的影响。研究表明:(1)信息共享有助于抑制牛鞭效应;(2)信息共享对牛鞭效应的抑制作用不受产品市场规模的影响;(3)当产品价格自回归系数较大、产品价格敏感系数较小、价格过程误差波动较小、零售商(批发商)订货提前期较大、或者需求误差波动较大时,信息共享可以显著的抑制牛鞭效应。     

基于不同预测技术的供应链牛鞭效应分析

以H.L.Lee提出的消费需求AR(1)自相关模型为基础,在假定采用订货点库存策略的前提下,分别推导出了零售商采用移动平均法、一次指数平滑法预测及均方误差优化预测市场需求时,生产商所面对的需求波动,建立三种需求预测技术对一个两级供应链牛鞭效应影响的量化模型及仿真模型并进行了验证,分析了不同预测技术对供应链牛鞭效应的影响及适用范围.     

基于时间的VMI整合补货模式的系统成本与牛鞭效应

为了研究基于时间的VMI整合补货模式下补货周期对两级供应链系统中系统成本和牛鞭效应的影响以及系统成本与牛鞭效应的关系，利用系统动力学的方法和工具构建该模式的动态仿真模型。通过实例仿真，定量研究基于时间的VMI整合补货模式中供应商对随机流需求输入的订单响应率波动及系统成本的变化，并通过二次函数的回归分析探讨系统成本与牛鞭效应之间的数学关系。结果显示．随着补货周期的延长．牛鞭效应呈现严格单调递增的变化，系统成本表现出先降后升的变化趋势．系统成本与牛鞭效应之间则是一种二次凹函数的关系，那么可以找到一个合适的补货周期，实现供应链牛鞭效应与系统成本的协调优化控制。     

网络化制造环境下离散供应链系统预测控制策略

针对离散供应链系统中客户需求的高度不确定性，提出最小方差控制方法。该方法相对于传统的预测控制策略，更适合于追踪需求变化减少或消除“牛鞭效应”。首先，将具有z变换的各单元传递函数整合成一个闭环传递函数，以此为整个供应链网络建模，采用白回归移动平均模型描述客户需求趋势，并通过客户需求预测确定两种库存目标水平。其次，建立基于订单策略的目标函数，利用最小方差预测器处理客户需求，提出了供应链的性能指标函数和“牛鞭效应”的分析方程，并通过设定最小方差控制器参数调节超额库存和未交付订货。最后，仿真结果表明最小方差控制在预测市场变化、追踪客户动态需求和保持合理库存水平上是可行和有效的。     

闭环供应链牛鞭效应分析

运用控制理论,通过建立闭环供应链多级库存系统的z域模型,构造了牛鞭效应的传递函数.分析表明:最佳回收策略是全部回收;生产提前期和回收延迟时间对牛鞭效应有影响,且存在最优值.     

电子商务系统中长鞭效应的随机控制

在电子商务系统中,高效、集成的物流配送体系是经贸交易成功实施的重要保证。对一个具有单个配送中心和多个顾客,且只经营一种产品的物流配送体系的长鞭效应问题进行了研究。给出了电子商务下的物流配送模型,它是以库存作为状态变量,以订货量作为控制变量,以需求的不确定需求作为随机扰动的动态系统。并利用状态、控制变量和需求波动的偏差值对系统中的长鞭效应进行了定量化的描述。应用随机控制理论方法,设计了抑制长鞭效应的随机控制策略。最后,以一个石化企业的电子商务系统为对象,进行了抑制长鞭效应的随机控制仿真实验,结果表明电子商务系统的长鞭效应得到了抑制。     

不同信息透明度的非线性再制造供应链动态行为

在APIOBPCS(Automatic Pipeline,Inventory and Order Based Production Control System)订货系统基础上,建立具有非线性约束再制造过程的闭环供应链系统,根据对再制造信息不同程度的掌握将系统分为类、类、类三种类型,信息透明度依次增强。应用控制论和系统仿真方法,在输入需求信息分别是阶跃信号和随机信号的情况下研究再制造提前期、回收比例和最大回收能力的变化对系统动态行为的影响;并对具有不同信息透明度的闭环供应链模型的动态行为进行对比分析。研究结果表明,三类系统的动态行为在非线性条件和线性条件下有显著的区别,非线性约束导致系统产生更大的波动和更高的牛鞭效应值。而且系统的动态性能并不一定随着信息透明度的增强而增强,信息透明度最强的类系统并不严格优于其他两类系统。在不同的参数取值下,三类系统各有优劣。     

自适应报价因子均匀分布时的煤电供应链牛鞭效应及库存偏差

通过构建煤炭企业和竞争型燃煤电厂组成的二级供应链，讨论了电厂采用自适应报价策略竞价时煤电供应链的牛鞭效应。结果发现：无论风电是否并网，报价因子均匀分布时，电厂偏好往期最优报价的决策产生的牛鞭效应比偏好固定报价小，并且此时各电厂的库存接近最优水平，报价决策偏好的一致性有利于削弱牛鞭效应的同时降低库存偏差。     

需求不确定的再制造批量决策

再制造产品需求和再制造率的不确定性,使得再制造生产计划比传统生产计划更加复杂。针对产品的再制造和重新装配过程中的批量计划进行整体优化,在重新装配车间,装配调度策略不仅取决于外部采购零部件的到达情况,同时更加依赖于再制造车间对拆卸后零部件的再制造情况。根据再制造率和顾客需求的不确定性,综合考虑再制造成本、再装配成本、装配前零部件库存成本、装配后产品的库存成本以及缺货成本,以利润最大化为目标,利用利润的两阶段函数给出了再制造零部件和再装配产品的最优批量,并讨论了再装配批量和再制造率、利润和再制造批量之间的关系。     

多产品供应链的牛鞭效应及其减弱方法

讨论两级多产品供应链中需求相关时的牛鞭效应.下游零售商从能力无限制的上游供应商处订货来满足相关的市场需求.当零售商面临的需求平稳时,若零售商采用简单移动平均法预测需求,证明了供应链中的牛鞭效应的存在性,并给出了其量化表达式.进一步提出了在一定条件下可有效消除牛鞭效应的需求预测方法.