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不确定环境下的合同设计与生产决策模型

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第一章 绪论

1.1 选题背景和意义

1.2 研究内容

1.3 创新点

第二章 供应链定价与担保合同

2.1 定价和担保合同模型

2.2 模型分析与求解

2.3 数值算例

2.4 附录

2.5 小结

第三章 供应链价格折扣与担保合同

3.1 基于检测策略的价格折扣和担保合同模型

3.2 模型等价形式与求解

3.3 数值算例

3.4 附录

3.5 小结

第四章 需求不确定的供应链担保合同

4.1 基于不确定需求的担保合同模型

4.2 等价模型及最优解

4.3 数值算例

4.4 小结

第五章 双层最优非线性税收合同

5.1 双层最优非线性税收模型

5.2 模型分析与求解

5.3 数值算例

5.4 小结

第六章 不完全信息下基于标尺竞争的规制合同

6.1 基于标尺竞争的规制合同模型

6.2 模型等价形式与求解

6.3 多公司规制问题的特殊情形:产出函数具有有限一阶导数

6.4 规制合同模型在供应链中的应用

6.5 小结

第七章 供应链原材料定价合同

7.1 原材料定价合同模型

7.2 模型分析

7.3 附录

7.4 小结

第八章 基于最小风险准则的不确定生产计划模型

8.1 问题描述与模型建立

8.2 模型分析与逼近方法

8.3 逼近方法的收敛性

8.4 求解方法

8.5 数值例子

8.6 小结

总结与展望

参考文献

发表论文与科研项目

致谢

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摘要

本文重点分析了不完全信息下的供应链定价和担保合同、价格折扣和担保合同、基于不确定需求的担保合同、原材料定价合同、规制合同和最优税收合同设计问题,讨论了相应的次优合同,并与完全信息下的最优合同进行了比较;研究了一类新的带有服务水平的多周期多产品来源的生产计划决策问题.主要内容如下:
  第一章,研究了基于不完全信息的供应链定价和担保合同设计问题,由于供应商产品质量对于零售商是未知的,通过将零售商对产品质量的主观评价刻画为模糊变量,建立了定价和担保合同模型.通过分析,得出:当零售商的购买数量与供应商的产品质量互补时,次优购买数量小于完全信息下最优购买数量;当零售商的购买数量与供应商的产品质量可替代时,次优购买数量大于完全信息下最优购买数量.
  第二章,考虑了供应商的产品质量为不完全信息下的供应链合同设计问题.为了激励供应商提供高质量的产品,零售商设计的合同包含检测,价格折扣和担保三个策略.以最大化零售商的期望收益为目的,建立了基于检测策略的价格折扣和担保合同模型.求得的最优解表明:次优检测比例与完全信息下最优检测比例相同,但是次优价格折扣小于最优价格折扣;对于次优担保比例,当供应商的担保比例与产品质量互补时,供应商的次优担保比例与完全信息下的最优担保比例相同;当供应商的担保比例与产品质量可替代时,其次优担保比例大于最优担保比例.
  第三章,研究了基于不完全信息且需求不确定的供应链担保合同设计问题,目的是零售商通过设计检测比例和担保比例合同最大化其期望收益.建立了担保合同模型,得到了模型最优解.结论表明对于高次品率的供应商,不完全信息下的次优合同与完全信息下的最优合同相同;对于低次品率的供应商,其担保比例是关于维修费用和零售商的检测比例的减函数,是关于担保成本,供应商次品率和单位利润的增函数.
  第四章,讨论了消费者对产品的偏好为不完全信息的最优非线性税收问题.由于政府和垄断商对消费者偏好只能进行主观的评价,将此评价刻画为模糊变量.以最大化社会收益和垄断商的收益建立了双层模糊委托代理模型.给出了模型的清晰等价形式,并利用庞特里亚金极大值原理给出了模型最优解存在的必要条件.最后给出了数值例子验证了模型的有效性,结果表明消费者的最优购买量不仅与其偏好有关,而且与社会收益的结构有关.
  第五章,将标尺竞争应用到了不完全信息下的多公司规制问题中,以最大化社会收益为目的,建立了多公司规制合同模型.给出了模型的清晰等价形式,另外给出了次优规制合同存在的充分和必要条件.此外,讨论了产出函数具有有限一阶导数的特殊情形,并给出了相应的次优规制合同.最后探讨了多公司规制合同模型在供应链管理中的应用.结果表明,边际成本大于标尺价格的公司会努力降低边际成本并向标尺价格看齐.
  第六章,研究了供应链中原材料定价合同设计问题,在设计定价合同时,同时考虑了批发价格策略和固定支付策略.以原材料供应商期望收益最大化为目标,建立了原材料定价合同模型,并给出了模型的清晰等价形式,然后分别在完全信息和不完全信息情况下讨论了相应的最优合同的解析形式.最优合同表明不完全信息下生产商的次优购买数量小于完全信息下最优购买数量.
  第七章,考虑了一类新的基于最小风险带有服务水平的模糊随机生产计划问题.当需求是特殊的相互独立的三角模糊随机变量时,平均机会服务水平约束可以转化为其清晰的等价形式.由于目标函数无法直接计算,利用逼近方法估算目标函数值,并讨论了逼近方法的收敛性,包括目标值的收敛性,最优解的收敛性和最优值的收敛性.由于退化的约束条件中包含标准正态分布函数,并且建立的生产计划模型既不是线性的也不是凸的,无法利用常规的优化方法求解.因此,设计了包含逼近方法,随机模拟,神经网络和猴群算法的混合智能算法求解上述生产计划问题.最后,给出数值例子验证了算法和模型的有效性.

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