基于模糊风险控制的供应链优化与协调研究

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1、万方数据分类号UDC密级学位论文基于模糊风险控制的供应链优化与协调研究作者姓名:指导教师:申请学位级别:学科专业名称:论文提交日期:学位授予日期:评阅人:杜冰星于春云副教授东北大学工商管理学院硕士学科类别:管理学管理科学与工程2013年5月论文答辩日期:2013年6月2013年7月答辩委员会主席:郭伏教授郑文教授袁峰副教授东北大学2013年5月万方数据AThesisinManagementScienceandEngineeringResearchonSupplyChainOptimizationandCoordinationContractModelConsideringFuzzy--

2、RiskControllingByDuBingxingSupervisor:ViceProfessorYuChunyunNortheasternUniversityMay2013万方数据独创性声明本人声明,所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外,不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢=盘思oD学位论文作者签名:弈t7水笔日期:加7≥.易.)易学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文

3、的规定:即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后:半年口一年口一年半名两年口学位论文作者签名:本肘毛导师签名:哥后云签字日期:妇,各.‘、。6签字日期:加I易.6.>6万方数据东北大学硕士学位论文摘要基于模糊风险控制的供应链优化与协调研究摘要作为供应链管理一个重要的研究课题,供应链契约优化与协调问题自提出以来就得到了众多学者的关注和扩展,相关的研究已经发展得相当多元化。经典的契约模型通过期望效益理论求解供应链在收益最大时的最优

4、订购量,但经过多年的研究和探索,人们己经证明经典的契约模型并不能满足实际应用的需求,也不能体现实际决策过程中供应链成员的诀策。自此,各界学者开始从各个不同角度拓展契约模型的完整性,包括考虑市场需求的不确定性,供应链成员的不同决策态度,并逐渐取得了可观的研究成果。但在现有的研究成果中,还并没有相对系统成体系的文献研究描述现有的研究成果,且各文献的研究相对较分散。尽管对市场不确定性需求和供应链成员风险态度的研究已有相当的规模,但大多数的契约模型都是建立在不确定性中随机需求的条件下并展开研究的,但实际的情况是,市场的需求具有很大的模糊性,确切的市场需求量是不能确定的而只能给出一个相对精确的范

5、围。因此,研究模糊市场需求条件下的供应链优化与协调问题具有重要的实际应用价值。同时,影响供应链契约协调有效性的另一个重要因素就是供应链成员的风险态度,不同的风险倾向将会影响契约模型的最优订购量,此时如果再继续沿用单纯的理性人假设显然是不能完美协调实际中的供应链契约。本文在归纳总结国内国外相关供应链契约模型的研究后,结合模糊数理论,在经典契约模型的基础上,研究了基于模糊风险控制下的供应链契约协调问题。本文研究的目的和意义在于,首先从理论上丰富了供应链管理研究的内容,为供应链契约协调问题的研究又增加了新的成果,其次在应用上完善了经典契约模型在应用中的不足之处,使构建的新的契约模型能够更好地

6、应用于具体的供应链管理实践中,为企业决策提供了更好的参考和指导。本文在研究的过程中,主要完成了以下两个方面的工作:(1)基于模糊乐观值的供应链优化与协调模型。结合模糊数理论,本文在经典契约模型的基础上建立了模糊需求环境下基于供应链成员模糊乐观值的回购契约模型。本文在文中给出了具体的模型和求解方法与过程。通过算例分析,具体讨论了具有模糊风险偏爱特性的供应链成员对于供应链契约模型最优订购量的影响,对契约协调结果的影响。万方数据东北大学硕士学位论文摘要(2)基于模糊悲观值的供应链优化与协调模型。在前文研究的基础上,本文进一步提出了具有模糊风险规避特性成员条件下的回购契约模型。证明了不同于基于

7、模糊乐观值的契约模型,模糊悲观条件下的契约最优订购量会随着供应链成员的风险规避水平的上升而下降。最后通过相同的算例条件给出了算例分析,得到了不同的协调结果,验证了文章中的研究。最后本文总结了本文在研究中所取得的研究成果,分析了其中存在的不足之处并指出了开展进一步工作的方向。关键词:供应链契约协调;模糊需求;风险态度;回购契约万方数据东北大学硕士学位论文AbstractResearchonSupplyChainOptimizationandCoo

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