能力受限的批量问题与动态定价的联合决策

研究了允许需求延迟，制造商生产能力有限情形下，价格对多产品批量模型的影响。制造商处于垄断地位，具有定价主导权。分析了曩优解的性质乖特征．蛤出了基于拉格朗日松驰的启发式算法，耙原问题转换成若干个单产品无能力受限批量与定价协调问题．在算法中设计了拉格朗日下界问题和上界问题，通过在上、下界问题问的反复速代，得到曩优价格序列和相应的曩优生产策略．实验结果表明，与分散策略相比，显著降低了计算量；制定更为合理的价格，增加了制造商的利润。     

运输能力受限与费用时变批量问题的拉格朗日松弛启发式算法

在多产品、多周期动态批量问题中引入产品的运输成本,每个周期采购的产品通过同一类型的运输工具运输.单位运输工具运载能力受限,每个周期可以使用的运输工具数量有限且单位使用费用时变.根据初始假定建立混合整数规划模型,运用拉格朗日松弛理论,通过约束松弛与模型分解,设计一个启发式算法进行模型求解.通过随机产生的大量实例从计算效果与效率两方面来评价启发式算法.     

政府补贴和消费者绿色偏好供应链策略及协调

在考虑政府补贴和消费者绿色偏好情形下,为探究制造商开通在线渠道的动机,以及不同渠道 结构中供应链成员最优决策和社会福利的变化,构建制造商领导、零售商跟随的 Stackelberg 模型;比较不同 渠道结构下供应链成员的均衡策略,并设计价格折扣和成本分担契约实现供应链协调,最后通过算例对模型 进行验证;研究发现,政府补贴能够提高制造商开通在线渠道的动机;与单渠道相比,双渠道结构能够明显提 高制造商的利润及社会福利;零售商双渠道的利润是否高于单渠道的利润与消费者绿色偏好有关,当消费者 绿色偏好较高时,零售商双渠道的利润才高于单渠道的利润;价格折扣和成本分担契约可以实现整个供应链 系统协调,并且政府补贴和消费者绿色偏好越高时,供应链整体利润改进的幅度越大,此时制造商和零售商 更有合作的意向。     

“双碳”目标下多周期供应链碳减排协调决策研究

针对“双碳”目标下的供应链多周期碳减排问题,提出了单制造商、单零售商组成的多周期情形供应链模型,研究各周期碳减排水平和零售定价之间的协调优化问题。首先,建立单周期Stackelberg博弈模型并在此基础上构建了多周期供应链协调决策的动态规划模型,其次,利用Stackelberg博弈求解各周期产品零售价格与批发价格,之后运用动态规划求解出各周期最优碳减排水平并得出制造商与零售商的多周期最大利润;通过算例分析得出碳减排成本系数和低碳偏好程度等因素对碳减排、定价决策以及制造商、零售商利润的影响。研究发现,制造商各周期的碳减排量与周期剩余数以及低碳偏好程度呈正向关系,与减排成本系数呈负向关系;各周期批发价格、零售价格与消费者低碳偏好程度以及减排成本系数呈负向关系;各周期批发价格与零售价格随着周期推移逐渐增加。     

固定定价与允许需求延迟批量模型的联合决策

研究了在允许需求延迟情形下,定价对生产计划的影响.价格是决策变量,在整个计划期保持不变.每周期的缺货只能延迟而不允许放弃.设计了一种精确算法,交替地进行定价决策和批量决策,可以在多项式时间内求解出最优价格和最优生产计划.实验结果显示,与分散策略相比,联合策略可以制定更加合理的价格,给企业带来了更多的利润.     

允许外包和脱销的变质性产品的能力限制批量模型

文章研究了易变质产品批量问题的清仓模型,在带外包的批量模型的基础上又考虑了脱销时顾客愿意等待的时间和易变质产品的特性,分析单一产品批量问题清仓模型的一些性质,提出一种复杂度为O(T2)动态规划算法.该模型适用于生产能力无限且外包能力无限的情况.     

考虑库存能力约束的批量问题与定价的联合决策

针对多周期离散时间情形,研究了库存能力约束下如何有效地协调定价决策与批量决策,使得企业利润最大化。建立了非线性混合整数规划模型。分析了最优解的特征,详细讨论了子问题的求解方法。提出了基于动态规划的精确算法,可以在多项式时间内求解出联合决策问题的最优定价与最优生产计划。实验结果分析了库存能力与最优利润、最优生产计划之间的关系。     

能力受限批量问题的启发式算法与CPLEX仿真优化

能力受限批量问题多数都是NP-hard问题,解决方法之一就是构造启发式算法获取尽量接近最优解的可行解。目前多数文献通过大规模计算分析来评价启发式算法的性能,但是这种评价方式只能表明该算法针对特定实例的适应性。利用商业优化软件求解同一实例并与算法计算结果进行对比分析,可以体现算法的有效性。针对一种运输能力外包且费用时变的多产品动态经济批量问题,建立混合整数规划模型,通过约束松弛与模型分解,设计出一个基于拉格朗日松弛理论的启发式算法进行模型求解。大量随机实验计算结果以及CPLEX仿真优化结果对比分析表明,在某些实例情况下,启发式算法获取的最优值与CPLEX获取的相当,但是求解时间要明显优于CPLEX,因此选择启发式算法求解此类实例是较优的。     

市场细分下定价与能力受限批量的联合决策

面对激烈的市场竞争,企业常常把市场细分成若干子市场,根据每个子市场的特点,采取不同的定价策略.本文针对市场细分、价格敏感需求且生产能力受限情形,研究了制造商如何协调地进行定价决策和生产决策,使得利润最大化.零库存原理仍然成立,可以把原问题分解为一组具有特殊性质的子问题.每个子问题可以由两个简单模型联合表示:需求分配模型和批量模型.提出了基于动态规划的精确算法,可以在多项式时间内求解原问题的最优生产计划和各周期各子市场最优价格.