基于分散决策的VMI & TPL供应链收益共享机制研究

以供应商管理库存和第三方物流为背景,对第三方物流提供商、供应商和制造商在内的VMI&TPL供应链进行博弈分析,指出分散决策下参与者利益冲突会降低供应链效率。为提高分散决策下供应链的效率,提出基于分散决策的两方(第三方物流提供商&供应商或供应商&制造商)收益共享机制和三方收益共享机制。研究结果表明,相对于不存在收益共享的分散式供应链,采用两方收益共享机制可以提高供应链效率和所有参与者的利润;在两方收益共享机制中,制造商或第三方物流提供商在不参与两方收益共享机制时的利润更高,意味着不合作可能是更优选择;在三方收益共享机制中,为提高供应链总利润,第三方物流提供商在分散决策阶段将选择低于其成本的服务价格;尽管相对两方收益共享机制下的供应链效率更高,但三方收益共享机制仅当所有参与者讨价还价能力足够大时才会被采用。

一个VMI系统中的纳什讨价还价模型

研究一个单供应商单制造商的VMI系统。通过将纳什讨价还价(议价)引入零部件价格决策过程,我们发现,制造商的收益总是随着其议价能力的增强而增加,而供应商的收益却可能会随着其议价能力的增强而减少;存在使供应商利润最大化的供应商最优议价能力。同时,供应商最优议价能力受供应商物流决策的影响。具体而言,最优议价能力在运输业务外包时可能增加或减小,在库存业务外包时增加。此外,供应商最优议价能力也受需求函数特性的影响。

装配式VMI系统不同决策模式下收益共享研究

以装配系统和供应商管理库存为研究背景,构建非合作分散决策系统模型并发现其效率不足.在此基础上,分别提出分散决策模式和合作决策模式下的收益共享机制.研究表明,两种决策模式下的机制均可最大化系统效率;给定参与者利润在不同机制中相等,在一定条件下,其讨价还价能力空间在不同机制中具有相似的特征;第1种机制可能产生收益分配不公,但在第2种机制中可有效避免.

大数据下仿真筛选实验及误差控制模型和应用

针对＂大数据＋仿真模型＋后仿真分析＂这一新型研究范式,提出基于基效应估计（EE）,Bootstrap假设检验以及伪发现率误差控制（FDR）的＂后仿真分析＂筛选实验设计方法（简称BFEE）.BFEE用于识别对仿真模型所感兴趣的响应起到最重要主效应/交互效应作用的少量关键因子.相比传统EE,BFEE保证了信息识别的统计精度和效力.与现有的仿真实验的序贯分支筛选法（SB）相比,BFEE无需任何模型假设,从而更容易适应大数据背景下的复杂数据特征.蒙特卡罗仿真的三种方法对比实验表明,BFEE在不需任何假设的条件下即可获得理想的实验效率和效力,在降低计算实验成本同时,保证了识别重要效应的精度.基于实际背景仿真案例的应用显示BFEE具有良好的实际应用价值.