简介:供应链中存在着广泛的信息共享,既包括上下游企业间的纵向性共享,也包括同层企业间的横向信息共享。以一个具有学习效应的供应链为研究对象,为研究信息共享对分散型供应链中零售商决策的影响,提出了一个具有横向信息共享的供应链模型。以Cournot博弈为研究手段,求解了零售商的均衡订货决策和信息共享策略。在此模型中,生产商为多个零售商提供类似的产品,每个零售商具有自己独立的终端市场。零售商面对单周期需求,该需求可以在本周期内满足或者在第二阶段延迟交货。由于学习效应的存在,第二阶段生产商的批发价格是第一阶段总订货量的减函数。零售商在观察到自身的需求之前,达成信息共享的协议。研究结果表明,当第一阶段的均衡订货数量低于需求时,零售商间无共享私有信息的动机,该结果和寡头模型信息共享的相关结果相反。除此之外,在一个总体需求稳定的市场中,信息共享的影响随着零售商数量的增加而递减。此结果对企业在不同市场情况下选择信息共享策略具有重要价值。
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:针对突发事件情景下串联式需求系统遭受破坏问题,分析了突发事件情景下串联式需求系统应急物资协同调度的特征。在对系统提供应急物资进行修复的基础上,以串联式需求系统修复的时间最短及成本最小为目标,分别构建了纵向配送的应急物资调度模型和纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模型,并设计一种遗传算法对两种模型进行求解。最后通过算例分析,求解得到两种模式下串联式需求系统应急物资调度的最优配送方案,比较解的结果,得出纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模式优于一般的应急物资纵向配送模式的结论,验证了该应急物资协同调度模式的有效性和可行性。
简介:为了解决M/M/c模型在实际运用中模拟精度不高及使用范围有限的问题,本文立足系统状态变化与输入率和服务率的关系,通过引入输入概率和服务度,构建依赖系统状态的递进式输入率和服务率。递进式输入率和服务率通过研究系统实际运行状况设定临界值,其中输入率分为两阶段,服务率分为三阶段。此外,结合递进式输入率和服务率及排队论状态转移过程构建了递进式M/M/c模型,并采用后确定法确定模型参数。递进式M/M/c模型是M/M/c模型的扩展形式,提高了M/M/e模型的模拟精度,在一定程度上拓展了模型的应用范围。最后,通过一个生活实例验证了递进式M/M/c模型的优化性和实用性。