随机需求下供应链提前期压缩的优化与协调

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1、本科毕业设计(论文)说明书随机需求下供应链提前期压缩的优化与协调学院工商管理学院专业工业工程学生姓名廖鹏指导教师李怡娜提交日期2011年5月17日华南理工大学毕业设计(论文)任务书兹发给07工业工程班学生廖鹏毕业设计(论文)任务书,内容如下:1、毕业设计(论文)题目:随机需求下供应链提前期压缩的优化与协调2、应完成的项目:(1)建立价格、时间敏感条件下的随机需求模型;(2)寻找集中决策与分散决策下供应链的最优价格、提前期与库存因子;(3)建立分散决策下供应链的协调机制;(4)分析集中决策与分散决策下的供应链的绩效。3、参考资料以及说明:(1)N.C.Petruzzian

2、dM.Dada,Pricingandnewsvendorproblem:Areviewwithextensions, OperationsResearch 47 (2)(1999):183–194.(2)宋华明,马士华.二阶段供应链中提前期压缩的影响与协调.管理科学学报,2007,10(1):46-53.(3)YunzengWang,LiJiang,Zuo-JunShen.ChannelPerformanceUnderConsignmentContractwithRevenueSharing.ManagementSci.Vol.50,No.1,January2004:3

3、4-47.(4)PricingandLeadTimeDecisionsinDecentralizedSupplyChains.LimingLiu,MahmutParlar,andStuartX.ZhuManagementScience53(5),2007:713-725.(5)肖条军,博弈论及其应用,上海三联书店,2004年.(6)Y.Liu,AmitabhS.Raturi,MikeFry,RetailPriceMarkupCommitmentinDecentralizedSupplyChains,EuropeanJournalofOperationsResearch,

4、192:1,2009,277-292.4、本毕业设计(论文)任务书于2010年12月14日发出,应于2011年5月8日前完成,然后提交毕业考试委员会进行答辩。专业教研组(系)、研究所负责人审核年月日指导教师签发年月日毕业设计(论文)评语:毕业设计(论文)总评成绩:毕业设计(论文)答辩负责人签字:年月日摘要摘要当今市场具有以下特点:需求不确定性加大、顾客对价格与提前期的要求越来越高,竞争从企业间的竞争转向供应链的竞争。在此环境下,本文选取了集中决策与分散决策两种经营模式,研究了在市场需求随机并且对价格与承诺提前期敏感的条件下,供应链如何制定最优的价格、承诺提前期以及库存因

5、子使得利润最大化。具体地,本文解决了三方面的问题:首先本文建立了集中决策供应链的利润模型,求解得到了集中决策下的最优价格、承诺提前期与库存因子三项决策,并分析了这些决策的性质;其次本文分别建立了分散决策供应链中供应商与零售商的利润模型,求解得到了分散决策下的最优价格、承诺提前期、库存因子以及收入分享比例,使得供应链成员协调并且利润最大,并对这些决策的性质进行了分析;最后本文对集中决策供应链与分散决策供应链的绩效进行了对比分析,以及企业与市场因素产生的影响,发现与集中决策供应链相比,分散决策供应链制定的库存因子相同,但价格更高,承诺提前期更短,利润更低。关键词:价格-提前

6、期敏感,随机需求,赶工成本,供应链管理,压缩提前期I目录AbstractMarketofthenewcenturytendstohavefollowingcharacteristics:uncertaintyisgrowing,customersprefercheaperandfastercommoditiesandservices,andthenumberofcompaniescompetingthroughsupplychainisincreasing.Forthesereasons,thispaperstudieshowtochoosetheoptimalpric

7、e,promisedleadtimeandinventoryfactortomaximizetheprofit,underthesituationofcentralizedanddecentralizedsupplychainswhenmarketdemandisuncertain.Specifically,thispapersolvesfollowingthreeproblems:Firstly,thispaperconstructtheprofitmodelofcentralizedsupplychainandfindouttheop

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