存在银行贷款的模糊资金预算机会约束模型

讨论了企业运用自有资金及银行贷款进行投资时的资金预算问题.与以往的研究不同,假设投资支出、项目年收益以及金融机构贷款都为模糊变量,给出了两种基于模糊变量可信性测度的机会约束项目优选模型,并设计了基于模糊模拟的遗传算法,给出了模型问题的一般求解方法.提供了两个数值例子,用以说明建模思想和算法的有效性.     

现金折扣和资金约束下的零售商延迟支付订货策略

研究了资金受到限制的零售商,该如何根据供应商给予的延迟支付期和现金折扣付款期来确定自己的最优订货策略.论文以EOQ模型为基础,在考虑了资金利息的情况下,建立了零售商的年总费用函数.通过对函数特征的分析,讨论了不同情形下零售商可能的订货策略,并分别使用计算判别和作图判别的方法,给出了各类情形下零售商确定最优订货策略的步骤.     

交易信用与资金约束下两阶段零售商订货策略

在两阶段随机需求环境下,给定供应商向资金约束零售商提供的交易信用融资,分析了零售商的最优订货策略,并与无资金约束下零售商的最优订货策略进行了比较,研究了交易信用对零售商两阶段订货行为的影响.结论表明零售商的自有资金和市场前景是决定其两阶段订货策略的主要因素:当零售商自有资金很高时,交易信用能使零售商实现无资金约束下的最优订货量,否则零售商在市场状态好的第二阶段会出现超额订购现象;当零售商的自有资金很低时,零售商在市场状态不好的第二阶段会出现超额订购现象;当零售商的自有资金和市场前景都适中时,零售商在第一阶段和市场状态不好的第二阶段都会采用保守的订货策略.最后通过算例对结论进行了验证.     

交易信用与资金约束下两阶段零售商订货策略

在两阶段随机需求环境下,给定供应商向资金约束零售商提供的交易信用融资,分析了零售商的最优订货策略,并与无资金约束下零售商的最优订货策略进行了比较,研究了交易信用对零售商两阶段订货行为的影响.结论表明零售商的自有资金和市场前景是决定其两阶段订货策略的主要因素：当零售商自有资金很高时,交易信用能使零售商实现无资金约束下的最优订货量,否则零售商在市场状态好的第二阶段会出现超额订购现象;当零售商的自有资金很低时,零售商在市场状态不好的第二阶段会出现超额订购现象;当零售商的自有资金和市场前景都适中时,零售商在第一阶段和市场状态不好的第二阶段都会采用保守的订货策略.最后通过算例对结论进行了验证.     

基于双边资金约束供应链的均衡组合融资策略

针对上下游企业均发生资金约束的供应链,考虑了两种由交易信用与银行融资组合的融资策略,建立了包含供应商、零售商以及银行在内的动态博弈模型,分别给出了两种组合策略下的最优批发价,订货量以及贷款利率,进一步从供应链成员企业和银行的角度比较了这两种组合融资策略.最后通过数值算例分析了零售商的资金水平对供应链融资系统绩效的影响.研究发现:对于双边资金约束的供应链而言,延期付款与银行融资的组合策略为均衡融资策略;当供应链极度缺乏资金时,对于零售商和银行而言,提前付款与银行融资的组合策略为均衡融资策略,对于供应商而言,延期付款与银行融资的组合策略为均衡融资策略.     

基于CVaR准则的资金约束供应链回购契约协调策略

选取单阶段的风险厌恶且资金约束的供应链系统为研究背景，在随机市场需求假设下，资金约束的零售商采取从银行贷款的融资方式时，应用CVaR风险度量准则计算有资金约束零售商的最优订货量，并讨论作为供应链主导企业的供应商采取回购契约对供应链进行协调时回购契约参数满足的条件。结果表明：风险厌恶因子并不影响回购契约中的回购参数大小的设定，但会影响供应链系统分散和集中决策时的最优订货量；资金约束风险厌恶的零售商所在的供应链系统中，集中决策的订货量和供应链利润仍大于分散决策时的订货量和供应链利润。另外，零售商的初始资金和贷款利率会影响供应商的期望利润，此时供应商可以通过调节回购契约中的回购比例实现供应链的协调。     

基于资金约束零售商的双渠道制造商贸易信贷与提前订货折扣契约选择策略研究

在市场需求不确定情形下,研究了当零售商存在资金约束,而双渠道制造商采用三种不同契约策略时,供应链各主体运作策略和收益.结果指出:当零售商资金不足而制造商为其提供贸易信贷契约时,零售商订货资金不足的困境得到有效解决,零售商和双渠道制造商的利润均高于无任何契约时各主体利润;当零售商资金不足而制造商在其网络渠道提供提前订货折扣契约时,制造商的利润始终高于无任何契约时其所得的利润,而零售商的利润始终不高于无任何契约时其所得的利润;最后,当制造商联合采用两种不同契约时,制造商收益始终高于零售商无资金约束时其所得利润,即供应链中零售商资金约束困境对制造商来说并非始终是有害的,制造商可以通过在双渠道联合采用两种不同契约的方法获得更多的收益.     

竞争环境下面向资金约束供应商的均衡补偿策略

本文针对供应商的资金约束问题,研究了需求不确定条件下,两个竞争的制造商如何通过资金补偿策略改善供应商的资金约束问题.建立了包含两个竞争制造商,一个供应商在内的两阶段动态博弈模型,并给出了制造商的均衡补偿及均衡订货策略,进而分析了制造商的资金机会成本和供应商的资金水平对均衡补偿策略的影响.研究表明:当资金机会成本或供应商的资金水平低于某个临界值时,两个制造商均提供资金补偿;当资金机会成本或供应商的资金水平高于某个临界值时,两个制造商均不提供资金补偿;其余情况下,只有一个制造商提供资金补偿.最后,当供应商不提供批发价折扣时,越多的制造商进行资金补偿,供应商的收益越大.     

顾客退货双渠道供应链中资金约束零售商融资策略

考虑顾客退货情形,研究由一个资金约束零售商和一个资金充足供应商组成的双渠道供应链,其中供应商通过网络直销渠道和零售商向顾客售卖商品.零售商可通过3种融资模式应对资金约束问题:贸易信用、银行贷款以及混合融资(银行贷款和股权融资的混合使用).分别建立了3种融资模式下的Stackelberg博弈模型,研究了供应商与零售商的最...     

一类新的模糊约束满足问题的建模与求解

从模糊理论的角度讨论了软约束满足问题,即把约束中带有不确定性的参数刻画为模糊变量,定义了一类新的模糊约束满足问题(FCSP).然后,利用可信性测度度量该类问题中约束成立的可能性,并以所有约束的联合可信性作为目标函数,从而将FCSP问题转化为无约束优化问题.利用模糊模拟技术来估计目标函数中模糊事件的可信性,在此基础上设计了基于模糊模拟的猴群算法用来对无约束优化问题进行求解,以便获得原FCSP问题的约束一致解.最后,给出了数值例子来说明上述方法的可行性和有效性.     

模糊环境下分销系统的库存决策问题研究

针对由一个中心仓库和多个零售商组成的分销系统,研究模糊环境下该分销系统的库存决策问题,建立了分销系统的总成本与服务水平的集成优化模型.并通过数值算法求解中心仓库和零售商的适当库存决策策略.最后,给出一个算例说明了模型的求解过程.     

模糊供应链批量生产计划问题

描述了模糊单位生产成本、模糊生产能力以及模糊需求下的分布式多工厂供应链批量生产计划问题。根据不同的决策准则建立了模糊期望值模型和模糊相关机会约束规划模型。当模糊变量是三角模糊数时,讨论了模糊规划模型的清晰等价形式,并采用遗传算法给出了求解模型的具体步骤。最后通过一个数值例子验证了方法的有效性。     

易逝品两级供应链中的数量折扣问题研究

在单个供应商和多个零售商构成的易逝品两级供应链中，供应商仅知道零售商需求分布的可能类型．不知道每个零售商的具体需求分布，存在信息不对称；供应商采用数量折扣策略对零售商进行信息甄别，最大化供应商的期望利润．文章建立了基于数量折扣策略且能最大化供应商期望利润的信息甄别模型，分析了模型解的性质，给出了求解方法．最后假设零售商市场需求呈均匀分布，采用遗传算法求出了模型的近优解，算例结果表明数量折扣策略能够最大化供应商的期望利润，不能实现供应链协调．     

一类随机需求下分销系统的主从对策模型及仿真

针对由一个制造商(主方)和一个经销商(从方)组成的分销系统,在一类兼具价格弹性和服务敏感性的随机需求模式下,给出了经销商和生产商利润函数,建立了分销系统主从对策模型,并用数值方法进行求解。最后,通过仿真比较了这类需求模式与仅具有价格弹性的随机需求模式对分销系统绩效的影响,同时也分析了需求波动的变化、经销商目标利润率的变化、价格折扣的变化给模型带来的影响。     

基于不确定规划的供应链网络设计模型与算法

利用不确定规划,根据决策者的要求,对供应链网络设计问题进行建模.并采用由随机模拟、模糊模拟以及遗传算法相结合的混合智能算法来求解,最后给出了生活中的实际例子来说明模型和算法的正确性和高效性.     

求解模糊需求车辆路径问题的两阶段变邻域禁忌搜索算法

模糊需求车辆路径问题(CVRPFD)是对带容量约束车辆路径问题(CVRP)的扩展,属于经典的NP难题,其求解与需求确定CVRP区别较大,较为复杂,具有很强的理论和现实意义.基于先预优化后重调度的思想,提出一种新的两阶段变邻域禁忌搜索算法(VNTS)对其求解:在预优化阶段,基于可信性理论构建模糊机会约束优化模型处理客户点模糊需求,设计VNTS求解预优化方案;在重调度阶段,设计随机模拟算法模拟客户点实际需求,提出一种新的点重调度策略对预优化方案进行调整.算例实验表明两阶段变邻域禁忌搜索算法是一种求解CVRPFD的有力工具,点重调度策略调整效果较佳.     

敏捷供应链质量兼容生产计划模型与算法

描述了敏捷供应链质量兼容生产计划问题,建立了有限企业资源约束条件下的极大化模糊交货期满意度数学模型,设计了一种求解模型的导引变异遗传算法,从而利用信息查询引导变异个体进行可行化随机变异,同时应用惩罚技术和精华选择策略来引导遗传搜索达到可行解空间的最好区域.大量计算结果表明了模型和所提算法的有效性.