模糊需求报童问题stackelberg均衡策略

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1、摘要鉴于报童模型重要的理论意义及应用价值，其已被广泛应用于多个行业及领域，众学者对经典的报童问题及其扩展模型亦丌展了大量研究。其中在供应链环境下的报童问题研究，大多围绕集中控制型供应链而展开。然而，当前的供应链结构已逐渐从集中控制型转变为分布控制型。因此，运用两层决策模型描述供应．采购系统更为现实。本文应用模糊集可信性理论，研究了模糊需求报章问题两层决策系统罩制造商和批发商的最优决策，即Stackelberg均衡策略。着重以制造商为第一视角，探讨其最优数量折扣的制定问题。文章主要研究内容与创新点归纳如下：1、选择了更优良的理论工具。通过对单节点模糊需求报童模型的研究，比较分析

2、了模糊可能性理论与可信性理论的优劣，并最终选择可信性理论作为本文的研究工具，为后文研究奠定了理论基础；2、将分段数量折扣区间作为决策变量而非既定参数。这与传统分段数量折扣研究成果的主要研究内容不同；3、在分布控制型供应链研究范畴内，证明了分段数量折扣能够实现系统的完美协调。这与以往集中控制型供应链研究范畴内的主要结论(即单靠分段数量折扣不能实现系统的完美协调)不同；4、设计了一种新的数量折扣形式，即负指数数量折扣。该折扣最大的特点是将起始折扣点视作决策变量，为决策者提供更多决策参考信息；5、研究内容填补了两层决策系统模糊需求报童问题的研究空白(如对资金约束下多产品的研究、替代

3、性产品的研究等)，并以所设计的负指数数量折扣为例，证明了该形式折扣能够实现分布控制型供应链系统的完美协调。关键词：模糊报童问题；供应链；Stackelberg均衡；可信性理论；混合智能算法AbstractNewsboymodelhasbeenusedinmanyindustriesandareasinviewofitsnnportanttheoreticalsignificanceandapplicationvalue，andmanyscholarshavealsocarriedoutagreatdealofresearchontheclassicalnewsboyprobl

4、emanditsextensionmodels．Mostoftheresearchesonnewsboyprobleminthecategoryofsupplychainweredevelopedforcentralizedsupplychain．However,thecurrentsupplychainstructurehasgraduallychangedfromacentralizedcontrolforthedistributedcontr01．Therefore，theuseofbileveldecisionmodeltodescribesupply—purchas

5、esystemismorerealistic．Byusingthecredibilitytheoryoffuzzyset，thispaperinvestigatedtheoptimaldecisionsformanufacturerandwholesalerinthebileveldecisionsystemunderfuzzydemand，namely,theStackelbergequilibriumstrategy．Takingthemanufacturerasthefirstperspective，itexploredthemakingofoptimalquantit

6、ydiscounts．Themainfocusesandinnovationsofthispaperaresummarizedasfollows：1．Itchoseabettertheoryast001．Throughtheresearchonsingle-nodenewsboymodelwithfuzzydemand，itcontrastivelyanalyzedtheadvantagesanddisadvantagesbetweenpossibilityandcredibilitytheoryoffuzzyset，andfinallychosecredibilitythe

7、oryasaresearchtoolofthispaper,whichlaidatheoreticalfoundationforthelaterresearch；2．Ittookthediscountintervalsforpiecewisequantitydiscountsasdecisionvariableratherthanestablishedparameters．Thisstudyobjectisdifferentfromthemainfocusofpreviouslytraditionalr