线性数量折扣下零售商合作的联盟稳定性研究

在激烈的市场竞争中,通过降低原材料的采购成本来降低生产成本成为中小企业增加利润率水平和提高市场竞争力的重要手段之一.因此,越来越多的中小企业通过组成正式或非正式的联盟进行联合采购来降低采购价格.文章考虑了供应商提供线性数量折扣方案下多零售商联合采购的订货决策与费用分配问题.应用合作博弈理论,将数量折扣下多零售商联合采购的费用分配问题构造成联合采购博弈,证明了博弈满足次加性和平衡性,给出了一种属于博弈核心的费用分配方案,并用最大一致集分析了联盟的稳定性.     

分销供应链中竞争零售商联盟的稳定性

针对由单一供应商和三个相互竞争零售商组成的两层分销供应链系统,在三种不同的博弈框架下,采用合作博弈论中短视的Nash稳定性概念与远视的最大一致集(LCS)概念研究了供应商与不同零售商联盟间的定价博弈,分别讨论了不同类型零售商联盟的稳定性。发现不论是在供应商处于领导地位,还是在零售商处于领导地位的市场中,当竞争强度较弱时,大联盟不是短视零售商联盟的稳定结构,却有可能是远视零售商联盟的稳定结构;当竞争强度较强时,则无论是短视零售商还是远视零售商都以大联盟为稳定结构,但是,在供应商处于领导地位的市场中,远视零售商形成大联盟的阈值较高;在供应商和零售商地位相同的市场中,大联盟则是远视零售商和短视零售商共同的稳定结构。     

制造商与渠道势力不对称零售商的合作广告模型研究

研究制造商与渠道势力不对称零售商的合作广告问题.在需求不确定的情况下,建立了制造商和零售商的分散式与集中式系统下的合作广告模型,得到了不同系统下制造商和强势零售商的最优合作广告策略、强势零售商和边缘零售商的最优订货策略,及他们的最优期望利润.通过对不同系统下均衡结果的比较分析,证明了分散式系统存在不协调.设计了实现渠道协调的联合契约,指出分散式协调系统下的联合契约不唯一,契约参数两两正相关,广告补贴率、产品批发价格和回购价格是制造商和强势零售商力量平衡的焦点.     

制造商数量折扣策略和零售商广告投入博弈分析

广告投入不仅会提高需求期望也会对需求方差产生影响,方差可能不变、与期望同比增大、增速大于期望.针对一个制造商和一个零售商组成的两层供应链系统,研究制造商如何利用目标数量折扣机理来激励零售商的广告投入和订货协调,以改善供应链的渠道效率.     

一个具有变化联盟结构的动态合作博弈模型

本文运用合作博弈的观点分析和解决在动态决策进程中出现的合作方式发生变化的问题.针对于在博弈树给定的有限个节点上随机改变联盟剖分的动态博弈,通过引入新的特征函数和最优准则,建立了动态最优解PGN向量,同时给出了求最优路径和最优解的算法.     

供应链中多供应商与单零售商的利益分配问题研究

本文利用合作博弈的方法，研究了“多供应商-单零售商”组成的供应链中成员的合作及利益分配问题。由于供应链中所有成员之间相互竞争时产生的利益是无效率的，供应链成员只有合作形成大联盟才能保证整体和成员局部利益更优。本文分析了大联盟的可行性，给出了相应的稳定利益分配方案。结果表明，零售商加入由供应商组成的“协作”联盟，是实现供应链各方利益最优化的有效途径。     

改进联盟结构的支付分配规则及其排序的TOPSIS方法

本文针对改进的联盟结构,在基于局中人个人理性与联盟结构集体理性实现的基础上,确立了一种支付分配规则,该规则成为联盟结构改进后保持稳定的一个必备条件,在此基础上,给出了对不同联盟结构优超关系进行排序的TOPSIS方法,从而可以对不同联盟结构的优劣进行区分比较．     

产能约束下的闭环供应链制造商合作策略研究

构建了一个由制造商、回收商和零售商组成的闭环供应链模型,运用Stackelberg博弈对产能约束下制造商的合作策略进行了研究。研究发现：制造商始终有与回收商或零售商合作的经济动机,且当产能较小时,更倾向于与零售商合作;反之,则更倾向与回收商进行合作。此外,相对于无合作模式,不同合作策略对于回收率、供应链整体利润、新产品与再制品总体环境影响程度以及消费者剩余的影响会随着制造商产能大小的变化发生改变,而不同合作策略对于总体环境影响程度的影响与制造商的再制造水平也存在关联。     

模糊联盟合作对策的收益分配研究

针对现实环境中联盟组成的不确定性, 本文研究了具有模糊联盟的合作对策求解问题。提出了模糊联盟合作对策的一种新的分配方式,即平均分摊解,并给出了这种解与模糊联盟合作对策Shapley值一致的充分条件。同时,还提出了模糊联盟合作对策的Shapley值的一个重要性质。最后,结合算例进行了分析论证。     

全球供应链数量折扣与退货组合契约研究

针对不依赖于价格的不确定需求,建立了全球供应链数量折扣与退货组合契约模型。除考虑一国国内供应链的契约参数外,模型中还考虑了全球供应链的汇率、国际运输成本分担比例、关税等因素。通过模型分析,得到数量折扣与退货组合契约实现全球供应链协调时组合契约参量应满足的关系。通过实例分析发现：数量折扣与退货组合契约和单纯的退货契约均可实现全球供应链的协调;当运输成本分担比例确定时,相对于单纯的退货契约,数量折扣与退货组合契约有更多的决策方案可以实现全球供应链的协调,在决策和利润分配时具有更大的灵活性。     

考虑零售商竞争的供应链契约选择模型

传统的面向竞争性供应链协调的契约设计的高复杂度使得契约学习的成本大大提高,难以在现实中得到普遍应用。研究了由一个供应商和两个竞争性零售商构成的供应链的协调问题。分析了竞争性零售商对简单契约的选择问题,设计了一种不同于以往单一契约模式的契约选择模型,为订货能力不同的零售商提供可供选择的数量折扣契约和批发价格契约。实现了供应链的最优协调,使分散式决策的供应链的利润达到了集中决策的水平。最后通过具体算例验证了结论。     

单个生产商和多个零售商缺货概率的计算法

由于需求的不确定性,容易造成缺货,如何计算缺货概率却是一个棘手的问题.本文把由单个制造商和多个零售商构成的供应链模型成Markov过程,利用排队理论分析供应链上各状态间的转移关系,以单个制造商和三个零售商为例澄清状态转移矩阵的内部结构,并对一般模型提出计算缺货和满货概率的计算公式.在此基础上分析了各状态概率对库存总成本的影响,为系统的优化决策提供分析的依据.数值实验表明所提出的方法是行之有效的.     

允许缺货且带数量折扣的腐烂物质库存模型

在短缺量拖后率是等待时间的负指数函数、订购成本是批量的线性函数的条件下,建立了带数量折扣的腐烂物质库存模型,目标是优化总平均利润.在给定销售价格的情况下,证明了库存系统的最优补货策略存在且唯一;且若采用最优补货策略,平均利润函数是销售价格的凹函数;最后给出了模型的算法,并用数值例子说明了模型和算法的有效性.     

可替代产品环境下基于数量折扣的供应链协调研究

研究一个供应商和一个零售商基于数量折扣的两种可替代产品供应链协调问题,建立以供应商为主导的可替代产品数量折扣Stackelberg博弈模型,并将数量折扣模型与一体化和非一体化情形作对比,分析产品折扣率和替代率的变化对供应链的影响.研究结果表明虽然整个供应链利润随折扣率和产品可替代程度的增加而增加,但只是增加了处于主导地位供应商的利润,降低了零售商的利润;在实际运营中,供应商需要考虑销售返利或其它转移支付手段将利润一部分转移给零售商来实现基于数量折扣的供应链协调.     

数量折扣契约下基于成本分担的供应链突发事件协调应对

突发事件会增加供应链成本,如何进行成本分担是决定供应链能否协调应对突发事件的重要因素.用参数分别描述市场需求剧增时增加的生产成本和市场需求剧减时发生的多余产品处理成本,在数量折扣契约基础上,研究突发事件发生后制造商的最优批发价格和零售商的最优订货量,分析其影响因素比较突发事件发生前后包括市场剧增与市场剧减两种情况下的差异,并给出了数值算例.结果表明,成本分担系数和市场需求分布及其变化都会影响最优批发价格和最优订货量,只要根据市场需求变化相应调整契约参数并合理分担由突发事件增加的成本,通过数量折扣契约供应链就能够协调应对突发事件.     

制造商主导下的CLSC物流策略和供应链稳定性

针对制造商主导的闭环供应链系统,考虑物流策略对系统的影响,运用博弈论理论,分析了物流外包和物流自营时制造商和零售商的定价策略、物流策略以及供应链稳定性.分析发现,无论是物流自营还是物流外包,随着补贴的增大,批发价格的单位变动率和单位再制造节约成本的单位变动率相等,但是方向相反.关于物流策略,无论补贴高低,只要fg1或者fg~21,则制造商和零售商在物流策略选择上始终一致,供应链具有长期稳定性.但若fg1fg~2,则制造商和零售商在物流选择上产生分歧,供应链具有不稳定性.     

贝叶斯库存管理方式下供应链中的信息汇聚效应

考虑由一个供应商和两个零售商组成的二级供应链,假设产品需求分布未知,零售商将观察到的需求信息共享给供应商,各企业按贝叶斯方法管理生产和库存。本文将表明在一定条件下,信息的汇聚可能会扭曲供应商对市场需求的认识,造成供应商严重产品积压或严重缺货,我们把这种现象称为信息汇聚效应。本文将给出需求信息可完全观察时,多周期供应链中发生信息汇聚效应的充分条件,并推出发生信息汇聚效应的概率的下界。     

随机需求下的价格折扣策略研究

供需关系贯穿供应链的整个过程。因此，供需双方订货批量研究是供应链管理的一个最重要也最基本的内容之一。本以订单方式为背景，讨论了供应链环境下一个供应商和一个订货商在非合作情况下的订货模型，并在此基础上引进了一个价格折扣策略，该策略同时考虑了增量折扣和减量折扣两个情况，并给出了供需双方订货的Stackelberg博弈模型和考虑完全合作的Pareto优化模型。最后以算例加以说明。