简介:针对传统的基于数量参考标准的奖励惩罚契约无法适应当下“多品种,小批量”的需求特点实现供应链协调,本文建立公平偏好情况下,以供应商提供产品的质量水平为参考标准的奖励惩罚契约模型,探讨其对供应链协调的影响。假设在由单个供应商和单个零售商组成的两级供应链系统中零售商具有公平偏好,分别就供应链内各参与主体渠道力量相等和渠道力量不相等这两种情形进行分析。研究发现零售商对自身收益和对公平的关注程度相同时,供应商和零售商会自愿的按照契约进行合作,取得均衡结果,实现供应链协调,且各参与主体渠道力量的不同会对供应链的整体利润产生显著影响。最后使用算例验证了结论。
简介:基于等级特征与可变信息板(VMS)研究了交叉巢式Logit(CNL)模型及网络交通流分配。综合幂函数与指数函数表示方法给出新的信息效用衰减因子,结合道路等级特征表示VMS对车流的影响系数及CNL模型的分配系数;给出等级结构道路网络的随机用户均衡条件下的交叉巢式Logit路径选择模型及其等价数学规划,并设计网络流分配算法。通过实例网络的计算与分析,得到一些有意义的结论:等级结构越显著的路网总出行时间费用越低且其分散参数(θ)弹性绝对值越大;对具有较强随机性的实际路网,若增加一定的确定性则节省更多网络总出行时间;道路网络中设置了VMS时总出行时间受分散参数的影响更小。
简介:制造过程评价是改善制造系统效率的重要一环,传统的评价方法将每个制造系统决策单元视为黑箱来研究整体效率,忽略了中间产品转化信息及投入要素在各子过程中的配置信息。针对两阶段(第二阶段有外源性新投入)制造系统的效率评估问题,分别在固定规模报酬和可变规模报酬假设下,充分利用制造系统中间产品的转化及外源投入要素的配置信息,建立了制造系统网络DEA效率测度及分解模型,建模方法遵循客观评价原则,无需事先主观确定子效率和系统效率之间的组合关系。并将其应用于钢铁制造系统效率测度与分解,研究结果表明该方法能够挖掘决策单元内部子单元的效率情况,帮助决策者发现复杂制造过程非有效的根源,为复杂制造过程的整体效率测度及分解提供了有效的分析方法。
简介:在供应链知识服务网络中,知识创造、技术更新是企业持续发展、获得竞争优势的最重要方式。对具有企业核心价值的知识来说,知识成本的投入是采用自我研发的方式还是由专业化的知识服务商提供,对企业的未来发展战略以及投资回报都有直接影响。本文在研究一个知识提供方和一个知识需求方的条件下,通过构建Nash博弈、以知识提供方为主导的Stackelberg博弈、以知识需求方为主导的Stackelberg博弈和合作博弈四种模型,对知识投入成本、价格以及收益进行博弈研究,最终给出最优解。结论指出,供应链若获得最大收益,则知识提供方与知识需求方应该建立战略联盟或合作框架,在供应链最大收益的情况下协商内部分配问题,同时该种情况下的知识成本投入也最大;对于以投入知识获取收益的企业来说,以知识提供方为主导的Stackelberg均衡博弈模型是较好的选择。
简介:投资者进行投资实践时无不面临着背景风险。绝大多数以均值方差为框架的投资组合并没有考虑背景风险,其效用在实际应用中容易受到背景风险的影响。本文在含有交易费用的双目标函数模型中引入背景风险,从是否含有背景风险和背景风险偏好度大小两方面对投资组合问题展开研究,并使用智能算法得到模型的最优解,对模型进行实证分析。实证结果表明:1)当背景风险收益为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合更能反映真实的投资环境。2)当背景风险收益不为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合得到更高的收益。因此,考虑背景风险后投资组合的构建优于不考虑背景风险投资组合的构建。
简介:本文研究的是多目标随机结盟对策的问题,是将单目标的随机结盟对策的ZS-值拓展到多目标的随机结盟对策上,同时考虑了局中人对不同目标的偏好程度,从而,给出了多目标随机结盟对策的ZS-值的定义,并讨论了该值的性质及定理。
简介:在对偶单纯形方法的基础上,提出了线性规划的目标函数最速递减算法.它避开求初始可行基或初始基,以目标函数全局快速递减作为选基准则,将选基过程与换基迭代合二为一,从而大大减少了迭代次数.数值算例显示了该算法的有效性和优越性.