需求不确定

摘要： 探讨在市场需求不确定情况下,对电商和中小型供应商均有利的融资模式即银行借贷模式和电商借贷模式。研究发现,影响电商供应链各节点企业利润的重要指标是银行贷款利率,有利于电商供应链各节点企业利润的银行贷款利率存在一个确定的区间。若银行贷款利率属于该区间,则电商借贷模式更有利,否则银行借贷模式更有利。

摘要： 以一个品牌商和一个加盟商组成的供应链为研究对象,研究在需求不确定和市场竞争的条件下信息对品牌商加盟决策的影响。本文构建了古诺数量竞争模型,求解出不同策略下的均衡销量和期望利润,从信息与竞争要素的权衡角度探讨品牌商的自营或加盟决策,并分析了市场确定性需求、不确定性需求波动程度、需求信息精度及市场竞争强度等因素对其均衡决策的影响。研究结果表明,相比无需求信息的情形,当双方均对市场不确定需求进行需求观测和信息采集时,品牌商在更大的参数空间范围下愿意采取加盟策略。在一定条件下,品牌商宁愿承受较高的市场竞争强度,也要选择加盟策略以获取更精确的市场信息。但如果加盟策略带来的信息效应不足以弥补高竞争强度带来的损失,无法为品牌商带来收益增值时,品牌商会放弃加盟策略,选择无竞争、信息精度低的自营策略。

摘要： 为应对由客户的动态需求、大型货车的限行政策及配送时间窗的限制给供应商制定科学配送计划带来的严峻挑战,设计考虑动态度和时间窗的两级车辆路径优化方法。该方法基于客户动态增量概率阈值及动态度构建响应增量需求的车辆路径更新策略;将连续两级车辆路径优化问题映射为由配送中心到中转站和由中转站到客户的两个子网络的带时间窗的车辆路径问题(VRPTW),并在并行模拟退火算法框架下融合Or-opt,2-opt,2-opt*,Swap/shift 4种邻域搜索策略求解VRPTW。用数据案例对模型及算法进行验证,表明所提策略及方法能较好地满足供应商对客户动态需求的响应,且具有良好的鲁棒性。

摘要： 为了及时有效地回收城市道路网络中的故障共享单车,本文考虑单车停放站点上回收需求呈现的不确定特征,建立以行驶总距离最小为目标的回收周期性车辆路径选择模型。采用基约束鲁棒优化方法,利用有界区间对不确定的回收量进行描述,并引入扰动系数和控制系数调节模型的鲁棒性和适应性。针对模型设计近似算法进行求解,分析算法近似比的上下界,通过实例分析验证了算法和模型的有效性。

摘要： 针对由单一风险规避的生产商和单一风险中性的零售商组成的双渠道供应链系统,基于条件风险价值准则,研究了在生产商处于主导地位、市场需求不确定以及传统销售渠道占优条件下,生产商的网上直销单位成本和风险规避程度对两方定价策略的影响。研究表明:(1)批发价格、网上直销价格、零售价格与生产商风险规避程度负相关,零售商期望收益与生产商风险规避程度正相关;高风险规避会使生产商在市场潜在需求较小时受益,在市场潜在需求较大时承受损失;另外,生产商高风险规避并不总是会对供应链产生负面效用。(2)零售商在生产商风险规避下的期望收益严格大于生产商风险中性时的情况;生产商风险规避下的批发价格、网上直销价格、零售价格严格小于风险中性时的情况。(3)网上直销单位成本的下降会降低网上直销价格,提高批发价格,生产商期望收益增加,零售商期望收益下降,此外,零售价格的变化还依赖于两渠道间的交叉价格弹性系数。

摘要： 为解决不确定条件下依托地铁开展城市地下物流的网络设计与优化问题,提出双层地铁-货运系统(metro-based underground logistics system,M-ULS)设施构成,建立地下货运环境效益期望下的M-ULS网络流量配置模型,以综合成本和系统利用率为目标,构建M-ULS网络选址-分配-路径模糊随机规划模型并提出其线性精确化方法,设计离散二进制混沌遗传粒子群算法和精确算法进行组合寻优。结果表明:与确定性情景相比,模糊随机情景下的M-ULS最佳布局方案更加保守,地下物流的环境外部效益可以抵消10%~12%的网络建设运营成本。

摘要： 将不确定需求与供应商保鲜努力同时纳入生鲜农产品供应链中,以期望利润最大化为目标分别建立集中决策、分散无协调和分散有协调三种情况的Stackelberg博弈模型.通过模型对比分析,在不确定性环境下,供应商提升农产品的新鲜度有利于增加农产品市场需求量,但是在分散无协调情形下,农产品的零售价、新鲜度以及供应链系统整体利润均低于集中决策情形.因此,针对分散无协调决策模型,引入“成本共担-收益共享”模型进行协调.经研究发现,在协调契约模型下,供应链决策各方相互合作能够降低生鲜农产品零售价,提高保鲜努力投入、消费者购买量和供应链中各成员的利润.最后通过数值仿真验证了所提模型的合理性.

摘要： 在平台供应链中,随着制造商和电商平台合作模式的差异,其促销方式也不相同,进而影响制造商和电商平台的运营决策.基于由一个制造商和一个电商平台构成的二级供应链,利用报童模型,考虑不确定的市场需求受促销努力水平的影响,研究了制造商和电商平台在批发模式和代理模式下的最优订购策略、促销策略以及如何选择最优的合作模式.研究结果表明:产品生产成本以及促销分摊比例均会影响制造商与电商平台在不同模式下的最优决策.其中,在批发模式下,平台的订购量随成本的增大而减小,随促销分摊比例的增大而先增后减;平台的促销水平随成本的增大而减小,随促销分摊比例的增大而增大.在代理模式下,制造商的生产量随成本及促销分摊比例的增大而减小,促销水平随成本及促销分摊比例的增大而增大.产品的生产成本决定制造商、电商平台和供应链最优销售模式的选择.对于电商平台来说,当产品的生产成本较低时或过高时,平台将会选择批发模式,否则选择代理模式;对于制造商及供应链来说,当产品的生产成本较低时,制造商和供应链将会选择代理模式,否则选择批发模式.

摘要： 针对市场需求存在不确定性,企业难以确定联合采购所节约成本(收益)的分配,基于合作博弈分析联合采购的合作收益分配问题,通过将模糊数及其λ截集引入合作博弈,提出模糊支付合作博弈τ值进行需求不确定环境下各采购局中人的分配收益;首先,对需求不确定联合采购的本质进行分析。其次,通过介绍经典合作博弈τ值、模糊数及其λ截集概念,构建相应的模糊支付合作博弈τ值模型,提出收益为模糊数的联合采购收益分配方案,进而通过公理化体系证明模糊支付合作博弈τ值的性质。最后,通过医药联合采购问题案例应用分析与三种方法对比,证明了提出模型与方法的有效性与实用性。

摘要： 针对由工厂、配送中心和零售商组成的树状供应链系统,提出了合理设计其网络结构的方法.考虑零售商的需求不确定性和工厂与配送中心的中断风险,建立了以系统期望总成本最小化为目标的供应链选址—库存决策模型.利用该模型可以确定配送中心的建设位置、数量和仓储容量,以及各工厂/配送中心对于各配送中心/零售商的补货/送货指派等级.为快速得到模型结果,设计了在遗传算法框架下嵌入特定成本分析法的混合遗传算法,给出了该算法的运算思想和实现步骤.通过算例验证了模型和算法的有效性,算例同时表明,在需求不确定环境下,考虑多级设施中断的决策结果优于不考虑设施中断或者仅考虑单级设施中断时的决策结果.

摘要： 需求不确定是供应链多级库存系统难以实施优化控制的一个主要原因，本文针对需求概率分布未知的情况，建立了供应链多级库存系统鲁棒优化模型，实现供应链库存成本在所有需求情景下与相应情景的最低成本偏差最小。模型求解分为两部分，首先应用改进的系列-松弛算法求解确定情景下的最优解，在此基础上给出鲁棒解求解算法。通过算例结果分析表明，模型可以有效地规避最坏情景下库存成本提高的风险，为供应链多级库存系统的成本控制提供了一个可行的方法。

摘要： 讨论了单周期中一个供应商和一个零售商的供应链系统.零售商向面临交货期不确定的供应商订货,同时零售商面临一个具有固定销售时期需求不确定的环境.供应商力图在销售时期开始的时候提交订货量,当交货期发生延迟时,供应商通过出售期权来协调和零售商之间的关系,并试图优化零售商的订货量.由此,建立了基于期权机制的供应链协调模型.结论表明,采用期权协调供应商和零售商的机制是切实可行的,并给出算例验证了该结论.

摘要： 本文建立了顾客需求不确定环境下一类同时具有再分销、再制造和再利用的闭环供应链动态运作的鲁棒优化模型。供应链由一个制造商和一个供应商构成,废旧产品的回收及对废旧产品的再处理均由制造商完成。闭环供应链的运作是动态的且满足诸如供应链成员之间协调、各成员运作收益最大等多个目标。采用具有已知概率的离散情景描述顾客需求的不确定性,利用基于情景分析的鲁棒线性优化方法建立供应链的运作模型。数值算例的结果验证了运作策略的鲁棒性。

摘要： 为了获得产品需求不确定下炼油企业最优的生产计划,采用多周期的随机线性规划(Stochastic Linear Programming,SLP)、机会约束线性规划(Chance Constrained Linear Programming,CCLP)、模糊线性规划(Fuzzy Linear Programming,FLP)和确定性线性规划(Deterministic Linear Programming,DLP)模型对炼油厂在需求不确定时的生产计划优化进行研究,并通过库存的差异和市场满足率来比较这些方法的优劣.研究结果表明，在需求不确定下,利用CCLP和FLP模型优化生产计划比采用DLP模型能降低6～8 ％的产品库存,同时也会导致一些微小的缺货.采用SLP模型得到的优化结果对较高利润的产品容易导致高库存，而对于较低利润产品则是保守的,容易导致较大缺货.虽然CCLP和FLP模型在实例研究中效果相近,但是FLP模型更适合需求不确定的炼油企业的生产计划优化.

摘要： 供应链契约是供应链实体为了取得分散控制方式下的渠道协调而采用的工具.由于供应链中的需求往往是不确定的,供应链中的实体通常需要采用一定的协调契约来达到"双赢"的目的.本文综述了传统市场和电子市场中协调需求不确定供应链的契约模型.在文章的最后给出了几个未来研究方向。

摘要： 在营销和运作的研究中,需求不确定性主要表现为产品定位不确定以及由于环境中随机因素的冲击而引起的不确定.在需求不确定性条件下,由于存在不同的市场类别,从信息结构上看,卖家不能确切知识自己面对的市场环境,所以,买家的估价分布不再是一个公共知识.因此,需要对买家策略作出进一步研究.通过对买家行为的分析,我们得出,买家在到达时刻按照估计投标是其优超策略,从而,通过逢低买入这种机制,卖家就有可能获取更为充分的买家信息,为其决策的有效性和准确性提供强有力的支持.

摘要： 本文研究出行需求不确定环境下的拥挤收费问题,采用均值-超量系统总阻抗作为风险评价指标.均值-超量系统总阻抗风险指标,既保证系统总阻抗以一定的置信水平a 小于决策者的预算,又保证当系统总阻抗超过决策者预算时,超过的量最小,因此将它作为拥挤收费模型的目标函数能够更加全面地刻画不确定环境下系统总阻抗的分布特征.本文以最小化均值-超量系统总阻抗作为拥挤收费的目标,建立需求不确定条件下的拥挤收费模型.该模型能够更好地反映决策者面对不精确的出行需求数据的风险态度.通过蒙特卡洛模拟的方式将其转化为确定性的模型,降低了求解的复杂性.通过算例分析可得,与期望值模型相比,该模型具有更强的适应性.最后验证了算法的稳定性.

摘要： 针对不确定条件下多周期间歇过程调度问题数学模型复杂,计算时间长等特点,本研究提出混合近似求解策略,通过惩罚和时间收缩等方式,将原问题的大规模MILP分解为若干小规模MILP,以实现其快速求解.通过算例的考察证实了论文提出的求解策略的有效性.

摘要： 本发明涉及基于可再生能源微电网的不确定条件下需求侧管理的方法，它包括以下步骤：S1：综合能源系统的组成部分；S2：综合能源系统建模；S3：需求侧管理的问题制定；S4：基于滑动时间窗的需求侧管理方法；S5：蒙特卡洛模拟方法；本发明可根据可再生的发电量和使用时间来优化负荷转移，所提出的负载转移算法通过更改负载模式提高了微电网的性能，降低了运行成本，提高了可再生能源比重，具有需求侧管理的基于可再生能源的微电网，将需求侧管理或需求响应与供应耦合在一起，可为优化整体能源系统管理提供更多机会；本发明具有提高了微电网的性能、降低了运行成本、提高了可再生能源比重的优点。

摘要： 本发明提供一种应对需求侧不确定性的热电联产燃气轮机组调度方法，首先根据园区内的能量需求，构建了典型冷热电联供系统模型，在该多能园区中加入了氢负荷。随后建立了电负荷的可削减与可转移负荷模型；针对电动汽车的行驶特点，建立了电动汽车到达园区、驶离园区、以及到达园区时剩余SOC的数学模型，并根据所建模型通过抽样得到电动汽车向园区并网的数据，从而建立电动汽车的广义储能模型；最后，以园区内一天的运行成本最低为目标函数，综合冷、热、电、氢等各种能量之间的平衡约束，建立了多能园区微网运行模型。通过算例仿真，分别得到了考虑需求侧响应与电动汽车有序充电以及不考虑需求响应与电动汽车无序充电下园区一天之内的运营成本。

摘要： 本发明提供一种不确定需求下混流装配线平衡分配方法及装置，该方法包括：获取待分配工序集合、各个待分配工序的优先权值和候选机器人集合；基于各待分配工序的优先权值，随机生成目标数量的分配编码组；确定交叉算子，对目标数量的分配编码组交叉处理，得到目标数量的参考编码组；确定变异算子，对目标数量的分配编码组变异处理，得到目标数量的备选编码组；基于分配编码组、参考编码组和备选编码组，得到更新后的分配编码组，迭代交叉处理和变异处理，在每一次迭代过程中更改交叉概率和变异概率，直到迭代时长超过时长阈值，输出最后一次迭代更新后的分配编码组。可实现降低装配成本，满足装配需求，扩大应用场景，提高装配工作效率。

摘要： 本发明公开一种考虑居民需求响应不确定性的调频成本计算方法，所述调频成本计算方法包括如下步骤：针对某区域内的全体居民用户，首先对其参与需求响应的概率pi平均值进行计算；根据电网调频事件下发的居民负荷削减量D，采用随机选择的方法选择居民并下发负荷削减指令；基于所选居民完成的实际负荷削减量，结合目标值D计算出居民负荷参与调频的随机风险变量Y；基于条件风险价值理论，将居民负荷参与调频的不确定性风险量化为经济成本。本发明调频成本计算方法通过将居民负荷参与调频的不确定性量化为经济损失，可为电力系统制定规划调度策略提供参考，能够降低居民需求响应不确定性的不利影响，从而提高居民负荷资源的利用率。

摘要： 本发明公开了一种混合不确定的智能工厂物料需求计划批量决策方法，结合实际生产中外部环境和生产系统的不确定性，针对智能工厂中MRP批量决策的不确定性，构建具有混合不确定参数的MRP模型。采用可信度和概率度量不确定参数，构建混合机会约束规划模型，进而重构具有混合不确定参数的MRP模型。通过将模型中的目标函数、模糊机会约束和随机机会约束转化为等价的确定形式，形成确定性等效混合整数规划模型，利用常规方法求解。该方法在智能工厂中的物料需求计划中引入混合机会约束规划，充分考虑了工厂实际生产情况，满足工厂生产的实际要求，有助于解决实际物料需求计划批量决策问题。

摘要： 本发明公开了一种基于不确定需求下的边云资源协作方法，目的是提高边缘服务器的服务效率。技术方案是先构建由J个边缘服务器和一个云端服务中心组成的边缘云一体化系统。接着边缘服务器的各个模块依次运行：设备信息模块读取最大计算负载；效率计算模块计算计算资源对效率的预期影响；数据预估模块根据预期影响，预估边缘服务器最大预期效率和最优预先请求资源量；最优决策模块根据预先请求资源量和预期影响，计算最优预先请求决策；第一协作模块根据最优预先请求决策和预先请求资源量确定请求指令。最后云端服务中心根据请求指令调度资源。采用本发明可以避免预先请求资源过少时的计算任务流失，提高边缘服务器的服务效率。

摘要： 考虑光伏不确定性的居民需求响应潜力评估方法及系统，将居民用电总负荷数据分为工作日用电数据集和非工作日用电数据集；对工作日用电数据集和非工作日用电数据集内分别划分雨天净负荷数据集、阴天总负荷数据集和晴天总负荷数据集；针对雨天净负荷数据集进行聚类，划分具有相似用电特性的居民；对聚类出的每类居民分别构建阴天光伏发电数据模型；对聚类出的每类居民分别计算其晴天光伏发电数据模型；基于深度学习对聚类出的每类居民构建负荷预测模型；基于光伏发电模型与负荷预测模型对参与需求响应居民进行需求响应潜力评估。本发明针对光伏发电不确定性场景下评估居民需求响应潜力难度大误差大的问题，能提高需求响应潜力评估的准确程度。

摘要： 本发明公开了一种计及不确定性和需求响应的虚拟电厂鲁棒优化调度方法，包括：将采集的虚拟电厂信息导入基础模型进行优化调度；其中，基于虚拟电厂信息分别获得虚拟电厂的多项成本和收入并构建虚拟电厂净利润经济优化调度目标函数，对优化调度目标函数设置虚拟电厂安全运行的约束条件；根据鲁棒优化调度模型对经济优化调度目标函数进行优化求解，输出优化调度后的虚拟电厂信息；本发明充分考虑到虚拟电厂电源侧风电、光伏的不确定性因素和用电侧电动汽车、中断负荷需求响应因素，为虚拟电厂不确定性和需求响应细粒度建模提供借鉴、有助于规避净利润风险进而保证经济收益的可靠性。

摘要： 本发明公开了面向市场需求不确定性的生产计划与调度集成优化方法，包括S1：对算法的参数和种群进行初始化；S2：将每个粒子传入生产计划层计算出最优成本和生产指标；S3：将每个粒子的生产指标传入生产调度层计算出所有调度周期的成本之和；S4：计算出每个粒子的目标函数并进行评估；S5：对所有粒子的位置进行更新；S6：执行步骤S2‑S4；S7：判断是否满足收敛条件，若满足，则输出最优的生产计划与调度结果；若不满足，则返回S5。本发明通过市场需求不确定性层、生产计划层和生产调度层三层的结构模型，有效的解决了由于市场需求不确定性而导致生产计划与调度的最优解效果不理想，甚至不可行的问题。

摘要： 本发明公开了一种面向需求不确定供应链的多目标仿真优化方法，属于多目标仿真优化方法技术领域，建立的供应链优化模型表明制造企业总利润最大化和一般产品订单满足率最大化2个目标之间存在冲突，在生产资源有限的情况下，为了获取更高利润，需要将更多资源用于生产利润更高的高需求产品，其他产品的订单满足率将因此下降，如果其他产品订单满足率过低，会影响企业声誉和产品市场占有率，这样的实验结果说明了本发明构建的多目标供应链优化模型的必要性和有效性。