Participatory Sustainability Impact Assessment: Scientific Policy Advice as a Social Learning Process

This paper deals with the development of scientific policy advice by providing a methodology to foster a social learning process. The methodology, called participatory Sustainability Impact Assessment (pSIA), aims to structure complex problem situations, to clarify interests and basic assumptions, to interpret scientific studies, to develop impact assessment, and to explore sensitivity of uncertainty and lack of information. In pSIA workshops the participants are supposed to build conceptual models with different modelling methods, like System Dynamics, Value Chain Analysis, and Morphological Analysis. A case study is presented that describes a workshop series with political as well as academic actors, applying the pSIA approach to an impact assessment of Economic Partnership Agreements between the European Union and the Eastern and Southern Africa Region.

虚拟企业协作博弈中的双优策略

讨论了目前供应链中的虚拟企业的基本概念及出现的背景 ,介绍了动态联盟为基础的敏捷制造模式 ,从对偶线性规划和双层规划的思想出发 ,在虚拟企业中共赢策略的基础上提出双优的实施策略 ,论述了达到双优所需要的条件及可行性 ,最后讨论了供应链的敏捷性 .     

考虑多因素扰动的项目关键链缓冲区间设置及控制模型

项目规划及执行过程中极易出现不确定性,故需对项目关键链缓冲区间进行动态调整以适应项目任务关系变化.针对项目计划关键链缓冲区间设置及调整控制问题,本文提出了一种考虑多因素扰动的缓冲设置及调整控制联动模型.项目初始缓冲设置充分考虑项目工序安全工期、网络复杂程度及资源紧张程度等因素影响,项目执行过程中将缓冲/资源绩效指数与Bayes估计相结合,通过对Weibull分布参数估计实现缓冲信息的递阶转换,提升对缓冲使用的控制能力,最后通过实例验证所提方法与控制模型的有效性.     

收益共享协调机制下两阶段供应链提前期压缩的博弈分析

提前期压缩可以使供应链柔性增大、库存成本减少和供应链收益增加.提前期压缩所增加收益的合理分配对供应链成员间的合作伙伴关系的维护和加强起着关键性作用.建立了基于收益共享协调机制下的Stackelberg博弈模型,在制造商投资柔性设备压缩订货提前期给零售商带来的额外效益在供应链上下游间分享的情形下,分析了提前期压缩和零售商库存管理的决策问题.研究发现:在收益共享协调方式下,零售商先行动公布收益分享比例激励制造商进行合理的订货提前期压缩,供应链整体及上下游的收益均要高于订货提前期压缩前;提前期压缩比例和收益共享比例与零售商的终端需求、订货批量等库存管理参数等有着紧密联系.     

基于目标导向的多属性决策属性价值公度方法

MACBETH方法在多个属性维度上确定出的一组属性Good值(或Neutral值)并不能真地具有保证属性价值公度的完全相同的偏好涵义.为克服该方法缺陷,基于包容性属性价值函数,通过引入数据包络分析技术和马尔可夫理论给出了以目标参照方案为导向的目标导向属性价值函数和多属性决策属性价值公度的方法程序.相比于具有较大随意性确定属性Good值和Neutral值的MACBETH方法,依赖目标导向属性价值函数的多属性决策属性价值公度程序具有更明显的科学合理性,因此具有发展MACBETH方法,推动实际决策应用该方法及相关多属性偏好关联决策模型的创新价值.基于决策实验的应用分析直接验证了多属性决策属性价值公度方法程序的科学有效性,间接验证了包容性属性价值函数和目标导向属性价值函数的科学理性.     

网络化制造模式下基于改进蚁群算法的供应链调度优化研究

为制定网络化制造（networked manufacturing,NM）模式下供应链合作成员间的动态调度策略,构建了由制造商、协同设计商以及客户组成的三层动态调度模型;在生产能力约束、多目标优化约束等制约因素下,采用时间函数、成本函数和延期惩罚函数三个目标函数对调度问题进行描述;使用改进蚁群算法（improved ant colony optimization algorithm,IM-ACO）,对调度路径可行解节点添加不同的信息素,并将信息素浓度约束在τ_min和τ_max之间,使得供应链客户个性化需求服务、运作时间、成本等综合收益达到最优. 实例仿真表明本文提出的动态调度优化算法求解具有较快的搜索速度、收敛性好,算法具有较好的稳定性;同时,也表明本文构建调度模型合理,可以为实际生产调度提供优化的策略.     

“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.     

分布式MPC在网络化制造环境下SCM中的应用

针对网络化制造环境下动态供应链管理特点,利用分布式模型预测控制技术解决供应链中动态优化控制问题。首先,阐述动态供应链运行机理,并以此提出完整的随机动态优化控制模型及其控制约束;其次,给出分布式模型预测控制算法,并构建了优化控制序列模型;最后,仿真实例结果表明,利用分布式模型预测控制技术计算供应链中各阶段订货率,可以预测企业各阶段理想库存,从而快速响应市场动态变化,有效控制供应链管理中的不确定性。     

信息不完全共享下MC供应链动态调度模型研究

为解决信息不完全共享环境下,大规模定制供应链的动态调度问题,提出了基于蚁群算法的多企业交互调度模型.模型中,供应链企业均具有各自独立的异构生产调度系统,企业在互不了解完全生产信息的情况下,通过企业代理之间的反复、自动交互,对订单任务分配及合作时序进行协调,从而实现供应链动态优化调度.仿真实验证明,此模型具有良好的调度效果和稳定性.     

协调战略和运作计划的ATO型供应链设计集成模型

结合ATO型供应链运作的特点,从MRP中的物料单(BOM)入手,考虑产品结构,建立了以供应链收益最大化为目标的供应链整体设计集成模型,该模型同时协调战略层和运作层的生产计划。通过该模型可将企业运作层的随机模型和战略层确定性模型决策过程相互结合在一起,利用该迭代算法求出在保证每层中每个供应链企业最优产量情况下,供应链整体最优的生产计划安排。