需求信息更新后允许调整订货量的供应链协调策略

利用优化方法研究需求信息更新后调整订货量的供应链协调.结果表明,选择适当的契约参数,回购契约和收入共享契约能够使供应链达到协调.     

可追加订购报童问题的模糊机会约束规划模型

研究模糊环境下可追加订购的报童问题.假设需求量、追加定购的价格等均为模糊变量,在本金有限制的条件下,以极大化收益为目标,建立一个模糊机会约束规划,并将模糊随机模拟、神经元网络及遗传算法相结合,给出一个混合智能算法来求解该模型,从而得到最优订购量及追加的最大定购量.最后给出了数值例子.     

三角分布下可追加订购的报童问题最优解

在经典报童问题中，订购是一次性的，这容易导致供货服务水平与无缺货风险贮存成本之间的矛盾。笔者研究可追加订购的报童问题，把收益作为目标函数，在追加订购数量有限制的条件下，建立了数学模型在假设需求满足三角分布下，讨论了最优解的具体求法。     

含随机-模糊参数的可追加订购报童问题

研究了模糊环境下的可追加订购的报童问题.假设需求量为随机变量,而追加定购的价格等为模糊变量.在本金有限制的条件下,以极大化收益为目标,建立了一个随机-模糊混合的规划模型,并将模糊随机模拟、神经元网络及遗传算法相结合给出一个混合智能算法来求解该模型,从而得到最优订购量及追加的最大定购量.最后给出了数值例子.     

顾客策略行为与贝叶斯需求学习下的易逝品定价

面对策略型消费者,为了制定更合适的定价策略,构建了引入贝叶斯需求学习的垄断厂商两期定价模型.首先分析了策略型顾客的最优购买决策,在此基础上运用贝叶斯更新法则建立并分析潜在需求模型和实际购买需求模型;其次建立了需求学习、未进行需求学习和完全信息下厂商的收益最大化模型,得出了相应的最优价格策略,证明了最优价格策略是一条降价路径.研究表明,面对策略型消费者,厂商引入需求学习能明显改善收益,特别是产品上市后受消费者青睐时,厂商引入需求学习的效果更为明显;随着厂商学习主动性的增强,厂商进行需求学习所增加的收益百分数呈递增趋势.     

供应不确定下易逝品定价和订货联合决策模型

为求解面临随机需求的易逝品零售商在供应不确定时对产品订购数量和销售价格同时决策的问题,通过采用最优化方法,建立了相应的数学模型,提出了问题最优解的唯一性条件及求解联合决策问题的迭代算法,并证明了价格是次品率和供货延迟率的增函数,安全库存量是次品率和供货延迟率的减函数,以及在价格给定时,最优订购量和最优期望利润是次品率和供货延迟率的减函数。数值实验结果印证了这一结论,并显示最优利润是次品率和供货延迟率的减函数。结论说明,易逝品零售商在充分衡量供应商的供应能力后,应选择能力高者。     

带有独立补偿销售的报童问题

提出了带有独立补偿销售的报童问题，即第一次销售后如果有剩余，再进行一次降价补偿销售．在假设两次销售时需求满足独立且不同分布的条件下，给出了订购数量与收益关系的数学模型，并对均匀分布情况进行了具体分析．     

一次订购季节性销售的一种扩展报童模型

讨论在一种特殊缺货水平约束下的扩展报童问题, 指出购买者必须同时决定最佳订购时间和最佳订购量. 建立了特殊缺货水平约束下的扩展报童问题的数学模型, 求出了最优解, 并进行了灵敏度分析.     

易逝品买方定价不透明销售模式供应商与中介商的博弈分析

基于不完全信息非合作博弈理论,本文对买方定价不透明销售模式中供应商与中介商的博弈进行了分析,得出了供应商对不透明产品门槛价格设定的贝叶斯均衡解和中介商对不透明产品不透明度设定的策略应对.结论表明,在买方定价不透明销售模式中,在顾客竞价成功的前提下,供应商个数越多,中介商所获得的信息租金越高;但供应商个数增多时,也会加大产品销售的不透明度,导致顾客的报价大幅降低.因此,中介商需要在不透明度大小的设定和自身收益之间进行权衡.     

考虑数量折扣的易逝品两阶段价格机制

研究了有限库存情况下带有全量数量折扣的易逝品动态定价问题.假定顾客的保留价格服从均匀分布,厂商采取两阶段动态定价,并且当第二阶段剩余库存大于零时采取数量折扣策略.首先,考虑厂商未采取数量折扣策略,建立基本模型,给出厂商最优两阶段价格的表达式;其次,基于基本模型给出第二阶段最优数量折扣的表达式.最后,假设第二阶段采取的价格折扣与购买2个单位产品的顾客数量比例为一次函数关系的情况下,利用Matlab进行模拟计算并给出灵敏度分析.结果表明,采取数量折扣策略后,有效地降低了厂商的剩余库存,提高了厂商利润;并且顾客保留价格相差越大,厂商利润增加越明显.     

易腐商品最优广告投入与订货策略的联合确定

传统的易腐品问题及扩展研究都没有考虑到广告的影响,在实际的经销过程中,零售商经常通过广告手段来刺激需求;文章以持续变质的易腐品为研究对象,引入广告投入对单位时刻需求量的影响,建立了在时变需求下最优广告投入与订货策略联合确定的数学模型,扩展了已有的库存模型,更贴近实际;最后给出了应用实例,并分析了模型参数变化对最优策略的影响.     

需求替代下易逝品价格和订购量的联合决策

针对有固定生命周期的易逝品新老系列,假设新产品价格和老产品库存量既定,考虑了需求替代下老产品价格和新产品订货量的联合决策问题.通过建立与产品价格线性相关的随机需求模型,引入无风险库存水平,使用迭代算法,分别给出了仅存在价格驱动以及价格驱动和库存驱动共存的需求替代下新产品的最优订购量和老产品的最优价格.其中,2种需求替代下老产品的最优价格相等,且与老产品的期望缺货量相关;而新产品的最优订货量与老产品的价格相关.通过数值实验,分析了在价格驱动和库存驱动并存的需求替代下,商家因忽视库存驱动的需求替代而损失的利润;并讨论了此时的最优策略和最优利润随各参数的变化情况.