基于随机需求的供应链核心企业产品优化问题研究

将供、产、销多个阶段纳入同一决策体系,考虑供应链环境下企业可获资源约束,研究随机用户需求下供应链中核心企业产品优化问题,建立了随机规划数学模型,根据问题的特点设计了矩阵实数基因组编码和随机模拟约束检验的遗传求解算法,通过算例仿真验证了模型和算法的可行性和有效性.     

考虑光伏不确定性的工业园区光-储鲁棒优化配置

研究利用工业园区屋顶资源开发光伏项目并合理配置储能,有助于提升园区的用能经济性。为得到最优光-储配置方案,选取存在冷、热、电三种类型负荷需求的工业园区,在考虑光伏不确定性引起园区购电成本增加的背景下,以运行收益最优作为目标函数建立园区光-储鲁棒优化配置模型。该模型利用鲁棒优化理论中的盒式不确定集对光照强度进行处理,采用对偶优化理论将模型线性化。算例分析表明,合理配置光伏发电装置与储能能够有效降低园区运行成本,鲁棒优化在降低由于光伏出力不确定性带来的园区购电成本增加风险的同时也会增加系统投资成本,以收益的保守性换取更高的确定性。     

市场供求不确定供应链的多目标鲁棒运作模型

提出了由一个制造商和一个供应商构成的多产品、多阶段供应链在原材料市场的供应和消费市场的需求均不确定条件下的多目标鲁棒运作模型.采用已知概率的离散情景描述消费市场需求和原材料市场供应的不确定性.供应链的运作模型为一个多目标规划问题,满足诸如供应链协调运作、所有供应链成员的目标利润尽可能最大、对应于不确定供求的决策的鲁棒性等多个相互冲突的目标.数值算例的结果表明,将鲁棒性运用于这些目标中,能够减少产品需求和原材料供应的不确定性对目标值的影响.     

基于逆优化方法的供应链资源优化配置

针对一般供应链优化模型只能反映具体资源数量的约束作用,没有反映出资源之间配合关系的约束作用,以及模型求解过程中将资源约束作为刚性处理,没有考虑到供应链资源构成中部分资源约束是弹性的问题,建立以供应链整体运营成本最低为优化目标,以供应链上业务过程能力为约束条件的多级供应链优化模型,并在此基础上建立了逆优化方法。对多级供应链优化模型按照逆优化方法求解可使由市场需求决定的生产任务成为供应链优化模型的最优解,进而引导供应链业务流程改进和再造,使供应链适应市场需求。     

复杂制造协同物流网络资源规划的不确定性控制优化

复杂制造协同物流网络作为动态开放系统,其资源规划决策易受网络中随机不确定性因素影响而出现刚性敏感和稳定失效现象,此问题属于参数状态和概率分布均未知的完全不确定型问题.针对这种问题, 提出了带鲁棒控制约束的期望值模型, 并借助蒙特卡罗方法对资源规划决策中相关参数进行了不确定性仿真. 算例结果表明,与不添加鲁棒约束的优化模型相比, 该模型方法能有效控制不确定性因素的负影响, 增加资源规划决策的稳定性和连续性,为解决完全不确定型问题提供了新视角.     

基于模型预测控制的供应链操作优化仿真方案

基于模型预测控制算法为供应链中的操作决策问题建立动态定量的供应链整体系统模型进行研究,结合供应链特点改进目标函数,使得利润最大化同时保证了客户服务最大可能地接近期望水平,提出了一整套供应链滚动操作优化决策方案,为供应链决策者提供一体化的动态决策支持;并进一步针对不确定性市场需求的现实,引入风险值库存管理策略,定量测量和控制需求预测误差带来的库存风险,设计出应用于需求不确定市场环境下供应链滚动操作优化决策方案.基于GAMS的仿真结果证明了算法的有效性.     

战场抢修多需求点多资源二层优化调度模型

在战时协同维修保障过程中,针对各维修任务间经常发生维修资源短缺及资源冲突的问题,在分析连续消耗条件下战场抢修资源调度的特点及决策目标的基础上,建立了在抢修开始时间最早的条件下支援点数目最少的战场抢修多需求点多资源二层优化调度模型,并给出了算法和优化调度方案.算例分析结果表明了模型的合理性和算法的有效性.     

基于多层利益共享的虚拟电厂参与电碳市场分布鲁棒优化模型

风电和光伏的高渗透率增加了新型电力系统对灵活性资源需求.虚拟电厂作为一个特殊电厂聚合了可控分布式电源、新能源、储能、碳处理、负荷等各类资源,“对内协同”可以实现内部资源协同调控,“对外统一”可以参与外部电碳市场获利.基于此,本文创新地提出了虚拟电厂参与电碳多类市场分布鲁棒优化模型.为了刻画风电和光伏的不确定性,构造了基于Wasserstein距离的分布模糊集和基于数据驱动的误差不确定集.为了兼顾经济性和鲁棒性,考虑内部运行成本以及外部参与多类市场收益,构建了最坏分布下期望收益最大的两阶段鲁棒优化模型,并提出模型求解方法.为了保证联盟动态平衡,提出了多层利益分配方法.最后,算例分析表明:在“对内协同,对外统一”的经营模式下,有效激发虚拟电厂内各类资源的潜力,参与多个市场后获取共享利益,实现了多方互利共赢.所提模型具有数据驱动、快速求解、灵活可控、经济实用等优越性.多层利益分配方法能够简便、有效地将共享效益传导至各主体.     

碳限额与交易机制下考虑汇率波动的供应商选择与分配

全球采购背景下,供应商选择成为企业运营决策的关键.为研究碳限额与交易机制以及汇率波动对企业供应商选择策略的影响,本文以包括管理成本、采购成本、运输成本、库存成本以及碳交易成本的总成本最小化为目标,建立随机混合整数规划模型,探讨拥有多个采购站点的一个企业向不同的供应商采购产品的供应商选择和分配问题.研究表明,汇率波动会对供应商的选择产生影响,波动的不确定性对供应商选择决策的影响不同.相较于固定汇率确定性模型,浮动汇率确定性模型可以增加期望利润.另外,无论是否存在汇率波动,采用随机模型代替确定性模型会进一步增加期望利润.同时,碳限额与碳价格也会对供应商的选择决策产生影响.碳限额低时,企业的采购成本会逐渐上升,进而影响企业的采购决策;碳价格上升也会增加企业的采购成本,此时企业的订购量会呈"阶梯状"变化.     

考虑位置效应的电商平台占线品类优化问题

基于电商平台的动态特征,本文研究了一个新的品类优化问题．假设消费者行为服从多项logit (multinominal logit)选择模型,当消费者陆续到达时,平台在满足产品有限库存约束的前提下,从给定产品集合中选择一个子集,并决策对应的展示位置,提供给消费者,以最大化预期收益．以往研究建立的模型一般假设消费者类型到达序列已知或满足某随机分布,但现实中消费者到达序列往往具有高度不确定性且不可随机观测.本文利用占线理论与竞争分析的框架,在消费者类型未来到达序列未知的条件下,以最大化电商平台收益为目标,构建了同时考虑库存约束、品类优化和位置效应的占线决策模型,给出了相应的展示策略.该策略易于求解,能够快速的得到展示方案.从理论上证明了策略的竞争比并分析了问题的竞争比上界,结果说明该策略具有非常好的竞争性能.     

供应链产品转移价格突变分析

需求不确定下,供应链产品的供给变化总是滞后于市场需求的变化,供应链存在时滞,其结果会导致产品供需间出现明显的非线性关系。突变理论通过特定的几何形状对许多参数连续变化引起的不连续飞跃现象都能加以准确描述,能够对需求不确定下供应链转移价格决策的复杂现象作出较好的解释。本文针对需求不确定下供应链产品转移定价行为的非线性机制,基于尖点突变模型对供应链产品转移价格突变行为进行研究,为需求不确定下供应链产品短期定价提供理论依据。     

碳限额交易机制下碳交易价格对供应链碳排放的影响

为了研究碳限额交易机制下碳交易价格对供应链碳排放的影响,我们引入了由一个制造商和一个零售商组成的供应链,建立制造商处于领导地位的Stackelberg博弈模型,研究了供应链分散决策模式和集中决策模式下碳交易价格对碳排放的影响.研究发现,无论是供应链分散决策模式还是集中决策模式,对于清洁型制造商和低减排成本中间型制造商,碳交易价格的上升会使制造商最优单位碳排放量减少;对于高减排成本中间型制造商,随着碳交易价格的上升,制造商最优单位碳排放量呈现先减少再增加最后再次减少的趋势;对于污染型制造商,随着碳交易价格的上升,制造商最优单位碳排放量呈现先增加后减少的趋势.但就最优单位碳排放量而言,集中决策模式下制造商最优单位碳排放量低于分散决策模式.     

多级供应链服务时间窗下物流资源整合优化

为降低多级供应链物流成本,优化供应链物流响应周期,研究了带软时间窗约束的多级供应链物流服务资源整合问题。通过满意度函数对供应链物流周期优化结果进行评价,以最大化供应链总体满意度和最小化服务集成商物流本为目标,建立了多目标优化模型。针对该模型,设计N SGA-II算法予以求解。算例分析表明:与供应链物流运作独立决策模型相比,该模型可以实现各级供应链物流运作的有效协同,不仅能减少物流配送延迟时间,还有助于降低物流运作成本。     

“公司+农户”型订单农业供应链的Nash协商模型

研究了一类由农户与公司构成的“公司+农户”型订单农业经营模式下的农产品供应链,其中农户在考虑产出不确定性以及订单价格的基础上确定农产品的生产量,公司拥有农产品的批发定价权,并在产出与需求双重不确定性情形下确定农产品的订单价格和零售价格. 对比分析了供应链集中决策与分散决策下公司和农户的最优决策行为. 研究结果表明,在订单农业经营模式下公司可以通过主导地位从中获取绝大部分的收益,而且实践中普遍存在的“保底收购,随行就市”价格机制无法防止公司在市场行情不好时的机会主义行为. 为此,引入一种基于Nash协商的收益共享契约机制来协调公司与农户之间的利益. 实施该契约机制不仅可以实现“公司+农户”型订单农业供应链的完美协调,还能带来社会福利的增加.     

考虑碳排放权交易和电价风险的发电商优化调度

总量管制的碳排放权交易体系下,发电商在机组优化调度过程当中应将碳交易成本在模型中一并加以考虑.电力市场环境下,发电商还面临着电价不确定性带来的风险.借鉴风险价值和条件风险价值方法刻画电价风险,并定义鲁棒利润和条件鲁棒利润描述发电商的利润,提出考虑碳排放权交易和电价风险的发电商优化调度模型.借助蒙特卡罗方法模拟电价场景,将所建模型转化为混合整数二阶锥规划进行求解.通过10机24时段系统的算例仿真,验证了所建模型和求解方法的有效性.发电商可以利用该模型优化发电,平衡利润和风险,根据碳排放权价格的高低做出出售配额或购买配额策略.     

基于需求预测信息共享的竞争性企业联盟结构

构建联盟是企业应对市场需求不确定性和避免过度竞争的重要战略选择，由于企业间的差异性，如何根据市场竞争环境和需求预测精度选择合适的联盟伙伴，是企业决策过程中值得重视的问题。构建了一个包含3个竞争性企业的单层供应链，在不确定性需求下，企业间可以共享需求信号，从而降低需求不确定性和竞争强度。考虑到各企业预测精度的异质性和联盟结构的多样性，分别计算了有无需求预测技术时，不同联盟结构下各主体（企业或联盟）的期望收益。通过数值分析，展示了竞争强度和预测精度对不同联盟结构下各企业期望收益的影响，从而得到合作与信息共享对各主体期望收益的影响机制，同时得到一些结论和观察结果，可以为相关企业提供决策支持。     

政策对发电企业能源决策的影响及最优化模型

论文考虑由可再生能源发电企业和传统化石燃料发电企业组成的电力供应市场,分析可再生能源电价补贴政策、可再生能源技术研发投入补贴政策、不可再生能源碳排放价格政策的影响,建立了两类电力企业以自身利润最大为目标的决策模型,给出了最优解的表达形式.论文结合我国生物质能源政策,分析得出:提高可再生能源技术研发投入补贴率是刺激企业增加技术研发投入的有效措施;为优化我国能源结构同时增加社会总发电量,不能将碳排放价格制定过高,而应重点降低可再生能源的发电成本.最后,论文引入由消费者剩余、电力部门总收入、补贴或者税收收入转移、环境损害组成的社会福利函数模型,构建了基于社会福利最大的可再生能源政策决策模型,得出我国应加大生物质能源研发投入补贴率、提高碳排放价格实现社会福利最大化.论文的研究工作和得到的结论对相关部门制定有效的可再生能源政策具有积极的指导意义.     

需求依赖于价格的供应链应对突发事件

从企业管理和系统优化的角度研究了供应链系统如何应对突发事件问题.收益共享契约可以协调需求依赖于价格的供应链系统.研究了突发事件对供应链所造成的影响,并指出零售商的最优应对价格是对供应链的最优应对价格的扭曲.最后,建议了一个新的两阶段收益共享契约用于协调突发事件下的供应链.     

Electricity Price of Hybrid Power System and Decision Making of Renewable Energy Investment Capacity

In the existing electricity market,the traditional power suppliers and renewable energy generators coexist in the power supply side. In the power supply side,renewable energy generators generate power by wind and other natural conditions,leading renewable energy output a certain randomness. However,the low marginal generating cost and the reduction of carbon emissions,and thus brings a certain advantage for renewable energy compared to alternative energy. Electricity,as a special commodity,stable and adequate power supply is a necessary guarantee for economic and social development. Power shortage situation is not allowed in the power system,and the extra power needs to be handled for the purpose of safety. In this paper,the hybrid power generated by renewable energy generators and traditional energy generators is used as power supply,and then the electricity market sells hybrid power to electricity consumers,the hybrid power system determines the optimal daytimeprice,nighttime price,and the optimal installed capacity of the renewable energy suppliers. We find that the installed capacity of renewable energy increases first and then decreases with the increase of the price sensitivity coefficient of traditional energy supply. Electricity demand is negatively related to electricity price in the current period,and is positively related to price in the other period. The average price of day and night is only related to the total potential demand of day and night and the total generation probability of renewable energy. The price difference between daytime and nighttime is positively related to potential electricity demand,and negatively related to the sensitivity coefficient of electricity price.