不同权力结构对制造商双渠道供应链的影响研究

在一个制造商和一个零售商组成的供应链中, 制造商拥有线下传统渠道及线上直销双渠道。首先根据消费者剩余理论, 构建了制造商双渠道需求函数;接着分别构建了两类Stackelberg博弈及Nash博弈三种权力结构下制造商和零售商的利润模型并对模型进行了求解;最后分析了三种不同权力结构对制造商双渠道供应链的影响。研究发现:制造商线上直销渠道价格不受三种博弈权力结构的影响;线下传统渠道零售价格、需求, 线上直销渠道需求及制造商双渠道供应链总利润不受两类Stackelberg博弈权力结构的影响;线下传统渠道零售价格及线上直销渠道需求在Nash博弈权力结构下最小, 而线下传统渠道需求及供应链总利润在Nash博弈权力结构下最大;制造商批发价格、利润及零售商利润对三种博弈权力结构较敏感, 随供应链成员自身博弈权力地位的下降而逐渐降低。     

基于集成学习策略的化工园区大气污染影响预测

建立科学、有效、准确的空气质量预测系统,对于保护人们的身体健康和促进社会的和谐稳定具有重要的科学价值和实际意义。研究聚焦化工园区,基于物联网背景下企业排放实时数据,融合气象信息,采用多种有监督式机器学习(决策树、多元线性回归、Lasso回归、支持向量机、Xgboost、梯度提升机、Light GBM、MLP(多层感知觉神经网络))及改进的集成学习Stacking策略实现化工园区空气质量的预测,并识别影响大气污染的关键因素。结果表明:(1)Stacking策略下的预测框架与单模型预测结果相比有统计学意义上的显著提升。(2)在Stacking策略中,初级、次级学习器的选择策略影响预测的精度和泛化性,最佳模式为初级采用强学习器,次级使用线性模型。(3)在同一园区、不同企业污染物不同排放口对空气质量影响不同,研究结论可为政府监管部门对化工园区的治理和管控提供决策支持。     

有顾客需求变动的车辆调度干扰管理研究

为解决来自顾客需求变动所引发的物流配送干扰问题,提出基于干扰管理思想构建扰动恢复策略与方案.应用虚拟单车场实现了车辆调度扰动恢复问题转化,提出了车辆调度扰动恢复策略以及扰动度量方法,以作为车辆调度干扰管理建模的基础;对有顾客需求变动的车辆调度干扰管理问题,分析了顾客需求变动造成的扰动并进行了辨识;建立了相应的干扰管理模型,并提出了归一化处理办法对VRPTW问题进行有效兼容;结合干扰管理模型的特点,改进了基于顾客的编码表示方法;根据干扰管理思想,设计了遗传算法对干扰管理模型进行了求解.最后通过实验验证了模型与算法的有效性.     

电子商务物流最后一公里配送的碳排放研究

物流是社会生产活动中的耗能大户。近年来,电子商务行业的快速发展促使电子商务物流成为社会物流活动中重要的一部分,因而有效降低电子商务物流活动中每个环节的碳排放量对于改善社会环境、提高人类生活水平有巨大的作用。本文基于车辆载重会对耗油量产生影响的前提,采用了VRP(Vehicle Routing Problem)以及聚类分析等多种模型分别优化计算现有的各种配送模式下的车辆能耗,以解决电商物流中最后一公里的配送问题。然后,利用公式计算各种模式的总能耗和碳排放量,进而对比分析不同配送模式下的碳排放量和主要影响因素。研究表明,不同配送模式的碳排放量及关键影响因素各不相同。不仅如此,本文还基于环保视角对最后一公里的配送问题提供了重要参考意见。