需求和回收不确定的闭环供应链渠道结构选择

针对闭环供应链中销售渠道结构的最优选择问题,考虑市场需求和回收品质量水平的不确定性,以总利润最大化为目标,构建了政府差别权重补贴下四种销售渠道结构闭环供应链系统的四个平均总利润模型。首先运用模糊机会约束规划(FCCP)法将模糊约束等价变换为清晰对应式,然后采用粒子群优化(PSO)算法和遗传算法(GA)对模型算例进行对比求解,最后对参数进行了灵敏度分析。结果表明,上述两种算法的差值比率最大为0.018%,表明两种算法均未陷入局部最优解,验证了算法的效度和模型的信度。企业可以根据潜在需求的不同置信水平制定最优回收、生产和销售策略,选择最优的渠道结构并逐渐提高总利润。

中断风险下易腐品多目标闭环供应链网络模型

在当今全球化和高度不确定的商业环境中,供应链网络容易遭遇设施中断、路径中断等多重中断风险。同时考虑到易腐品需求波动大、易损耗、退货率高、处理不当会污染环境等问题,以最小经济成本、最小环境影响、最大社会效益为目标,提出缓解中断风险的策略并构建了不确定条件下易腐品多目标闭环供应链网络模型。为了减少不确定参数的影响,实现最优设施选址与最佳配送路径的决策安排,将易腐品需求量和退货量设定为三角模糊值,采用模糊机会约束方法解决模型中的不确定约束问题。以上海市某易腐品企业为例,通过遗传算法和粒子群算法对模型进行求解。结果表明,采用缓解中断风险的策略可以显著改善供应链网络在中断情况下的表现,且相对于单目标优化,多目标优化整体表现更优。