基于遗传模拟退火算法的闭环供应链定价优化

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1、基于遗传模拟退火算法的闭环供应链定价优化学位类型：学术型学位学科（专业学位类别）：工商管理作者姓名：刘雅男作者学号：13011501007导师姓名及职称：陈湘州副教授实践导师姓名及职称：学院名称：商学院论文提交日期：2016年5月30日学位授予单位：湖南科技大学CLSC’spricingoptimizationonthebasisofsimulatedannealingalgorithmTypeofDegreeAcademicDegreeDiscipline(TypeofProfessionalDegree)BusinessAdministration

2、CandidateLiuYananStudentNumber13011501007SupervisorandProfessionalTitleChengXiangzhouAssociateProfessorPracticeMentorandProfessionalTitleSchoolBusinessSchoolDateMay30th,2016UniversityHunanUniversityofScienceandTechnology学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用

3、的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要

4、随着全球资源循环利用和环境保护意识的增强，对于再制造、逆向物流，特别是闭环供应链的研究成为了企业界和学术界普遍关注的焦点。一方面，闭环供应链管理能够减少能源的消耗、降低环境的污染、实现资源的循环利用；另一方面，可以优化管理者的决策方案、提高企业的竞争力，从而实现“经济与环境”的综合效益。论文首先对闭环供应链的相关理论进行了梳理，详细介绍了闭环供应链的发展历程，论述了国内外关于再制造品和新产品差异定价与无差异定价两种模式下的定价问题研究及闭环供应链的不确定管理，并介绍了优化算法在各领域中的应用。其次，分析了回收产品的价格、数量和质量之间的复杂联系，并利用

5、MATLAB中的fuzzy工具箱建立相应的Mamdani模糊推理系统进行模拟分析，证明了Mamdani模糊准则推理形式规则是合理的。并且，设立了一系列参数与变量，建立了再制造产品与新产品完全不替代模式以及无差异模式的定价模型。然后，分别论述了遗传算法、模拟退火算法以及遗传模拟退火算法的运算原理，并利用三种优化算法分别对两种模式下的定价模型进行仿真分析，通过比较三种优化算法下的两种模型各自的最优适应度及迭代次数，可以发现遗传模拟退火算法能更好地实现闭环供应链定价优化，这为企业的定价管理决策提供了非常大的帮助。最后，论文分析了面向同一市场两种经济模式的参数

6、变化对模型中利润值、价格、数量等变量的影响，为企业日后的生产决策提供了参考依据。关键词：闭环供应链；Mamdani模糊准则；定价问题；遗传模拟退火算法-i-ABSTRACTWiththeincreasingawarenessofglobalresourceutilizationandenvironmentalprotection,remanufacturingandreverselogistics,especiallytheresearchofclosed-loopsupplychainhasbecomeawidespreadfocusofthebus

7、inesscommunityandacademic.Ontheonehand,closedloopsupplychainmanagementcanreduceenergyconsumption,reduceenvironmentalpollution,andrealizetherecyclingofresources.Ontheotherhand,closedloopsupplychainmanagementcanoptimizethemanager’sdecision-making,enhancestheenterprisethecompetitiv

8、epower,andachievethegoalofcomprehensivebenefito