不确定环境下供应链多目标鲁棒运作模型

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1、不确定环境下供应链多目标鲁棒运作模型摘要本文主要是在不确定环境下对供应链成员的生产与订购决策的研究。对于问题一，在最终需求量确定的前提下，考虑以供应链协调运作，供应链成员目标利润最大为规划目标，并对建立的双目标规划模型加以鲁棒性检验。得销售商的最优订购量为400、生产商的最优计划产量为359.1，且生产商与销售商利润鲁棒性仅为7.73%、3.31%,保持了较低的模型变动。对于问题二，考虑商品的市场需求量的随机性，紧承问题一中的模型，建立生产与需求不确定的情况下的双目标规划模型，并加以鲁棒性检验，得出最合理的销售商最优订购量

2、为480、生产商最优计划产量为424.3且鲁棒性仅分别为9.39%、10.3%。对于问题三，在两级生产不确定的供应链中，对问题一模型的目标规划中增加二级生产商的利润目标最大函数,得二级生产商（产成品生产商）的最优订购量为400.3、一级生产商（原材料或原产品生产商）的最优计划产量为316.2。对于产成品的市场需求量也是一个随机变量时，在问题二模型的基础上加以改进，增加二级生产商的利润目标最大函数，得出二级生产商（产成品生产商）的最优订购量为400*（1+a）、一级生产商（原材料或原产品生产商）的最优计划产量为383*（1+

3、a）。关键词：协调运作、双目标规划、鲁棒稳定性一．问题重述供应链是一种新的企业组织形态和运营方式,包括从客户需求信息开始经过原材料供应、生产批发销售等环节,到最后把产品送到最终用户的各项制造和商业活动。供应链运作过程中需要应对生产和需求的不确定性。在不确定环境下，研究供应链成员的生产与订购决策问题，具有重要的理论和现实意义。（1）考虑包含一个生产商和一个销售商的供应链，即销售商向生产商订购商品，生产商将商品按批发价格批发给销售商，销售商将商品按销售价格销售给最终顾客。若假设商品的最终需求量是确定的，而生产商生产商品量是不确

4、定的，即由于受到各种随机因素的影响，商品实际产量可能不等于计划产量，呈现随机波动。请建立数学模型，确定销售商的最优订购量和生产商的最优计划产量。根据建立的数学模型，求解以下供应链中销售商的最优订购量和生产商的最优计划产量：单位商品生产成本为20，单位商品库存成本为5，单位商品批发缺货成本（即由于生产商的供应量不足销售商的订购量，而产生的惩罚性成本，比如信誉损失成本）为15，单位商品销售缺货成本（即由于销售商的供应量不足客户的需求量，而产生的惩罚性成本，比如信誉损失成本）为25，单位商品批发价格为40，单位商品销售价格为60

5、，商品市场需求量为400。商品生产量的波动区间为[0.85,1.15]，即若生产商计划生产量为Q，则产品实际产量的区间为[0.85Q,1.15Q].（2）在问题（1）的供应链中，如果商品的市场需求量也是随机的，即市场需求量是一个随机变量，其波动区间为[0.8,1.2]，请建立数学模型，确定销售商的最优订购量和生产商的最优计划产量。（3）实际上，大多数供应链具有两级生产不确定性，即原产品（或原材料）生产的不确定性和产成品生产的不确定性。若假设产成品的市场需求量是确定的，请建立数学模型，研究在两级生产不确定的供应链中，二级生产

6、商（产成品生产商）的最优订购量和一级生产商（原材料或原产品生产商）的最优计划产量。根据建立的数学模型，求解以下供应链中二级生产商的最优订购量和一级生产商的最优计划产量：单位原产品生产成本为20，单位原产品库存成本为5，单位原产品缺货成本（即由于一级生产商的供应量不足二级生产商的订购量，而产生的惩罚性成本，比如信誉损失成本）为15，单位产成品生产加工成本为10，单位产成品库存成本为7，单位产成品缺货成本（即由于二级生产商的供应量不足市场的需求量，而产生的惩罚性成本，比如信誉损失成本）为30，二级生产商投入单位原产品产出产成品

7、数量为0.7（比如煤炭供应链中，洗煤厂入洗1吨原煤，产出0.7吨精煤），原产品价格为40，产成品价格为95，产成品市场需求量为280。原产品生产量的波动区间为[0.85,1.15]，产成品生产量的波动区间为[0.9,1.1].在两级生产不确定的供应链中，如果产成品的市场需求量也是一个随机变量，如何改进你所建立的数学模型，确定二级生产商的最优订购量和一级生产商的最优计划产量？二．问题假设1）假设供应链中供求双方之间交易都是在单位时间内完成的；2）假设供应链成员商品交易无质量问题，交易完毕后无退货；3）假设供应链成员商品交易中

8、缺货成本损失不计入接货商的利润收入；4）假设剩余产品只作为库存费用损失，且库存产品下次出售时不贬值；5）假设未产出合格产成品的原产品生产加工成本不计为二级生产商的成本；三．符号说明1):供应链生产商计划生产量；2)：供应链生产商实际生产量；3):供应链生产商的缺货量;4):供应链销售商的缺货量;5):供