非对称信息和模糊需求下的闭环供应链协调决策研究

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1、第23卷第5期运筹与管理Vol.23,No.52014年10月OPERATIONSRESEARCHANDMANAGEMENTSCIENCEOct.2014非对称信息和模糊需求下的闭环供应链协调决策研究11231曹晓刚,郑本荣,闻卉,郑跃,黎继子(1.武汉纺织大学管理学院,湖北武汉430073;2.湖北工业大学理学院,湖北武汉430068;3.黄冈师范学院数学与计算机科学学院,湖北黄冈438000)摘要:在模糊需求和非对称销售价格信息下,研究了由单一制造商和零售商组成的两级闭环供应链系统的协调问题。通过建立不确定环境下的集中决策和收益共

2、享-费用共担契约决策模型,分别得到了不同模型下闭环供应链系统的最优策略。并进一步通过算例分析了契约下供应链各方收益随模糊需求和价格的变化情况,以及该契约对整个系统决策效率的影响。结果表明:收益共享-费用共担契约能有效实现模糊闭环供应链系统的协调,实现闭环供应链系统决策的最优化;其次,需求和零售价格的不确定性程度越高,对零售商的最优订购量、供应链成员及系统利润的影响也越大。关键词:闭环供应链;非对称信息;模糊需求;供应链协调;收益共享-费用共担契约中图分类号:O225文章标识码:A文章编号:1007-3221(2014)05-0027-

3、08ResearchonCoordinationDecisionsforClosed-loopSupplyChainunderFuzzyDemandandAsymmetricInformation11231CAOXiao-gang,ZHENGBen-rong,WENHui,ZHENGYue,LIJi-zi(1.SchoolofManagement,WuhanTextileUniversity,Wuhan430073,China;2.SchoolofScience,HubeiUni-versityofTechnology,Wuhan43

4、0068,China;3.CollegeofMathematicsandComputerScience,HuanggangNormalUniversity,Huanggang438000,China)Abstract:Weinvestigatethecoordinationprobleminatwo-echelonclosed-loopsupplychainwhichconsistsofonemanufacturerandoneretailerunderfuzzydemandandasymmetricsalepriceinformat

5、ion.Byestablishingtwodecisionmodelsofcentralizeddecisionandrevenue-expensesharingcontractintheuncertainenvironment,weobtaintheoptimalpoliciesoftheclosed-loopsupplychainsystemindifferentmodels,respectively,andthenweusesomenumericalexamplestoanalysetheimpactsofthefuzzydem

6、andandfuzzyretailpriceonthesupplychainmembers’profitsandsystem’sdecisionefficiency.Throughtheresultswefindthatthedesignedcontractcancoordinatethesupplychaineffectively,andtheoptimaldecisionoftheclosed-loopsupplychainsystemcanberealized.Secondly,thehighertheuncertaintyde

7、greeofthedemandandthepriceisthehigher,theimpactofthedemandandthepriceontheretailer’sorderingquantity,theprofitsofthesupplychainmembersandthesystemis.Keywords:closed-loopsupplychain;asymmetricinformation;fuzzydemand;supplychaincoordination;reve-nueandexpensesharingcontra

8、ct0引言20世纪90年代以来,全球资源与环境问题不断凸显,以废旧产品回收再利用为特征的闭环供应链管理逐渐引起了学术界、企业界及政府部门的重视。然而,由于闭环供应链中废旧产品的回收在时间、数量和质量上均存在高度的不确定性

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