基于感知新鲜度的生鲜加工品库存与定价联合决策

保质期既定是生鲜加工品区别于初级生鲜品的显著特征。为揭示生鲜加工品在流通中的腐损变化规律及其对消费需求的影响,以第三方物流配送中心与零售商组成的二级冷链系统为背景,综合考虑生鲜加工品及其原材料的腐损特点,构建了商品感知新鲜度函数和原材料数量损耗函数,其中感知新鲜度受时间与商品保质期的共同影响。在论证函数构建合理性的基础上,建立了感知新鲜度与价格共同影响需求的二级冷链库存与定价联合决策模型,并基于零售商实施两阶段定价的视角,应用遗传算法求解冷链平均利润最大时的库存和定价联合决策问题。最后,以某连锁超市销售的鲜切果蔬为例进行仿真,验证了模型的可行性。灵敏度分析发现:与传统观念相区别,补货周期既定的前提下,在经营保质期较长的商品时,零售商可通过提早降价、小幅折扣的方式维系较高的冷链收益,此时,零售商的利润增幅高于配送中心;补货周期变动的情况下,在经营补货周期占保质期比值较小的商品时,可通过提早降价、大幅折扣的方式维系冷链收益;当商品的补货周期占比保质期值增加至一定程度时,冷链系统内部收益会严重失衡。对生鲜加工品腐损特征的分析可为生鲜农产品冷链的理论研究提供新思路。     

一体化冷链库存策略的补偿机制研究

相较于传统的分散决策系统,供应链库存一体化决策在系统总利润方面展现的显著优越性,使其受到越来越多理论研究者与企业管理者的推崇,但一体化决策系统外部的优越性是否能顺利传递至系统内部仍有待进一步分析说明。鉴于此,在阐述多级冷链库存一体化重要性的基础上,运用文献研究方法对现阶段库存一体化系统及分散系统绩效进行对比分析,发现,一体化决策下,冷链系统为了实现整体收益的最大化,会增加零售商的补货量,进而使得制造商与配送中心的利润得以提升,但与分散决策相比,零售商利润不升反降。这种"以牺牲局部为代价"换来的整体利润的增加在一定程度上阻碍了冷链库存一体化策略的有效实施。为了解决多级冷链一体化决策的不足,在采用"一体化决策整体及内部利润均大于分散决策整体及内部相应利润"协调准则的前提下,综合对比冷链投资机制(CCI)、收益共享机制(RSC)、回购机制(BBC)及数量弹性机制(QFC)在冷链库存一体化决策中的适用性与协调补偿途径,提出了一体化库存的冷链投资分摊机制、数量弹性机制、收益共享和回购机制等协调机制,旨在缓解一体化系统内部的利润失衡现象,推动一体化冷链库存的有效实施。     

需求价格弹性在制定商用车销售策略上的应用

根据管理经济学关于需求价格弹性的概念,商用车作为一种商品有其自身的需求价格弹性,并且不同车型、不同用途、不同用户会对需求价格弹性有直接的影响。因此研究不同车型、用途的商用车产品的需求价格弹性对东风商用车公司在商品规划、开发、定价、收益确定及销售市场上判断自己的价格策略和技术成本策略具有重要意义。     

基于随机需求随机补货间隔的变质性物品的库存模型

研究由多个零售商和一个地区分销中心组成的地区分销系统。分销系统中各零售商可独立决定自己的补到水平。零售商需求率是随机变量,服从某一泊松分布;分销中心巡回给各零售商送货,送货间隔是随机变量,服从某一均匀分布。此外,商品易变质,变质率为常数。允许短缺,短缺量拖后率是常数,建立了相应的不确定性库存模型,证明了最优解的存在性,通过灵敏度分析,得出了主要参数对零售商获得利润的影响,在一定程度上对库存策略提供了理论依据。     

A Multi-product Location-inventory Model Based on Coordinated Replenishment Policy

产品多样化已经成为很多制造企业普遍采用的竞争策略,然而,现有的选址-库存模型大多只考虑了单产品的情况,不能满足实际的需要.基于协调补货的多产品库存控制策略,建立了一种多产品环境下的选址库存联合决策模型.模型以选址成本、运输成本和库存成本之和最小为目标,同时对配送中心的位置、数量、服务范围和库存控制参数进行决策.模型属于典型的NP-困难问题,因此,采用粒子群智能优化算法求解.算例的测算结果表明:模型最优解对零售商的需求、配送中心的资源总量和单位产品资源消耗量的变化较为敏感,而对固定遗址成本和次订货成本的变化不敏感;模型是可行的,可用于解决部分多产品分销网络设计问题;粒子群优化算法可以很好地求解所建立的模型.     

电动汽车分时租赁动态定价策略研究

文章提出一种在电动汽车分时租赁系统日收益最大化前提下的动态定价的策略,通过价格杠杆来调节用户需求,以达到供需平衡。并以上海国际汽车城运营的EVCARD项目为例,验证了实施动态定价策略后系统日收益可以提升19.27%。     

液化天然气库存路径问题建模与算法

考虑液化天然气（LNG）的在途挥发、转移挥发与库存挥发对配送成本与风险的影响，根据LNG风险特性采用蒸汽爆炸模型量化库存和运输风险，并针对传统单因素风险评估方法的不足，结合多源数据（兴趣点密度、土地生产总值产出率和人口密度）构建多因素复合风险评估指标反映事故严重程度的空间异质性，建立库存路径问题双目标优化模型，实现多周期LNG库存和配送方案的联合优化。根据问题的特征，设计基于贪婪策略预优化并结合变邻域搜索（VNS）的多目标粒子群（MOPSO）混合优化算法，且通过标准测试函数对改进前后的MOPSO算法和非支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行比较；与NSGA-Ⅱ相比，MOPSO在结合VNS前后分别具有32%和42%的收敛性优势，结合VNS混合优化相比原始MOPSO有15%的收敛性优势。最后，以广州地区LNG加气站供应体系进行案例分析。研究结果表明：库存与运输成本存在利益背反关系，且在短暂缺货时总成本较低；忽略挥发的影响会导致小批量频繁补货，从而增加不必要的运输成本；LNG挥发成本占总成本的10%~20%，库存挥发率对成本影响较大，但对风险影响很小，当库存挥发率低于2%时投资降低挥发率带来的经济效益较大，当超过2%时，投入产出比迅速降低；风险限值约束对路径选择和成本影响较大，20%风险限值的降低带来了10%总成本的提高，但20%风险限值的提高仅降低5%的总成本，说明总成本在逐步接近不考虑风险时的最低值，存在优化上限。     

基于改进委托-代理模型的船舶碳减排政府激励效用建模与分析

目前碳减排激励措施主要考虑碳定价、碳税、船舶航速降低激励等,尚未针对实施碳减排的船公司给予合理补贴激励。由于船公司运行模式、减排思路、资产组成等方面与普通企业的差异,传统委托-代理模型假设无法满足航运业背景下对政府激励效用的需求,需对现有委托-代理模型进行针对性改进。为实现政府以有限基金达到社会效用最大,同时满足船公司付出最优努力获得最大收益,考虑持风险规避态度的船公司碳减排效果外生不确定性,提出船舶碳减排政府激励效用模型,根据政府能否完全观察到船公司的减排努力程度,分别在信息完全与信息不完全条件下,以政府和船公司自身收益效用最大为优化目标,求解政府最优奖惩系数和船公司碳减排最优努力程度,分析政府对船公司进行规制的最优激励合约问题,以及决定船公司碳减排内外部因素的参数对政府给与船公司的最优激励及相关参数的影响。结果表明：最优激励系数伴随外生随机变量方差和绝对风险规避系数的增加而加速下降至缓慢降低,当外生随机变量方差为8和绝对风险规避系数为4时,下降速率趋至平稳,此时,船公司对选择碳减排的风险厌恶程度极高,对实施碳减排的抵制心理十分强烈;成本系数和减排努力水平影响系数同时影响船公司实施碳...     

基于保鲜努力的生鲜农产品库存和协调优化

为了探究保鲜努力水平对生鲜农产品库存和利润的影响,采用智能优化算法,分析了一个供应商和一个零售商组成的二级生鲜农产品供应链库存模型,模型中引入保鲜努力因子对量变损耗和质变损耗函数进行刻画,尤其突出二者之间的内在关联,需求上考虑价格和质变损耗率的共同影响,以利润最大化为目标寻求集中与分散两种决策模式下的最优价格与库存联合决策。随后,为实现供应链利润最大化及双方的合作双赢,引入收益共享契约对分散决策情形进行优化协调。最后,通过数值仿真,验证了模型的有效性,并进一步进行了保鲜努力和价格敏感因子等相关系统参数的灵敏度分析。结果表明:较供应商处的保鲜努力投资,零售商处努力水平的提高对供应链双方及整体利润的提升均有较为显著的影响,而价格敏感因子的增加则会使售价和利润发生大幅下降;契约参数在满足一定条件时可以实现系统利润的最大化和双方的共赢。同时,质变损耗率的降低及零售商保鲜努力敏感因子的提高都不会对协调结果产生较大影响,但均有益于系统总利润的提升。     

面向需求降低的物流服务供应链风险补偿策略研究

针对物流服务供应链需求降低风险,以典型两级物流服务供应链结构作为研究对象,探讨集成商在需求降低风险阶段为保证可持续运作设计需求补偿策略,同时探讨集成商物流价格变化能否实现物流提供商与物流客户的帕累托改进,为供应链成员企业采取有效补偿措施、确定合理补偿价值提供科学依据。首先构建物流客户正常执行合约情况时物流提供商收益与客户剩余基准模型。为实现提供商利润与客户消费剩余的帕累托改进,对比分析需求降低阶段内,集成商实施补偿机制前后的提供商最优利润函数与客户剩余差值。然后揭示集成商补偿策略模型中最高价格改变前后补偿机制对提供商收益与客户剩余差值模型的有效性,探寻提供商收益与客户剩余差值模型中实现帕累托改进的参数关系与最优临界条件。最后以算例仿真验证需求补偿策略模式,比较分析各补贴模式验证集成商价格再议模式优越性。结果表明:在物流服务最高固定情景中实施补偿策略可明显提升提供商收益,但存在集成商补偿策略无法实现客户剩余提升的区间,因此集成商固定最高服务价格时需求补偿策略不能实现客户与提供商帕累托改进;最高价格改变后集成商实施补偿策略使客户剩余差值明显提高,说明集成商补偿策略存在可实现双方合作双赢的帕累托改进有效补偿区间。     

产销略回落 同比仍增长 4月份中国汽车市场分析

<正>乘用车小幅提升、自主品牌份额下跌、大众成为最大赢家、日系车完全复苏、汽车出口持续下降、经济效益平稳增长和汽车价格略微下降等,构成4月份汽车市场的基本态势。中汽协4月份汽车数据出炉,汽车生产206.75万辆,环比下降6.10%,同比增长8.84%;销售200.42万辆,环比下降7.60%,同比增长8.81%。1~4月汽车累计生产795.30万辆,增长8.99%;销售792.51万辆,增长9.07%。中汽流通协会的汽车经销商信息反馈显示,4月份车市需求稳定,库存压力不大;商家库存预警指数46.3%,较上月上升1.8%,但仍处于警戒线(50%)之下。可见,4月份汽车产销较3月份虽有所回落,但同比     

城市轨道交通和常规公交的票价博弈研究

票价是城市轨道交通和常规公交竞争的关键因素.根据运营票价建立了城市公共交通需求与总交通需求的关系,并利用Logit模型描述公共交通系统内部不同方式的分担率,据此建立了轨道交通和常规公交运营公司的利润函数模型.对离散和连续价格策略集情形分别建立了轨道交通与常规公交的票价博弈模型,给出了均衡票价的求解算法.本研究有助于更好地理解城市公共交通系统的运营管理.     

综合效益最优的路边停车价格研究

为了研究市中心路边停车和路外停车场停车存在相互竞争的区域内的路边停车价格,提高城市停车系统的综合效益,考虑停车收费价格、停放时间、路边停车位搜索成本、路外停车场至停车者目的地的步行距离等影响因素,建立了停车用户均衡模型来研究停车者路边停车和路外停车场停车的方式选择问题,并对大量存在的路边停车巡游车辆和因此而造成的通过性车辆的延误成本进行了深入分析。以综合效益最优为目标,建立了基于停车方式选择的路边停车收费定价模型,运用MATLAB软件结合Frank-Wolfe算法进行了模型求解。算例结果显示:与不考虑综合效益时的路边停车收费定价相比,系统总花费减少18.8%,通过性车辆的延误成本减少37.4%,路边停车位停车需求分担率减少55.2%,证明了模型的有效性和实用性。     

浅谈房地产开发贷款的风险及其防范

房地产开发贷款风险,是指借款人违约的不确定性等造成银行房地产开发贷款损失的可能性。这种风险主要来自以下几个方面。一是房地产市场风险。房地产贷款的市场风险,是指因经济周期以及信贷膨胀等因素引起房地产市场变化而给银行造成风险的可能性。房地产业具有经济先导的作用,对经济周期变化十分敏感。经济景气时期,房地产价格上升,需求旺盛,往往造成房地产泡沫现象; 而当经济衰退时期,房地产泡沫破裂,价格下跌,又可能给房地产贷款造成巨大损失。这是由于经济低谷时期,人们的收入水平降低,许多人还款能力不足造成违约,而这时房地产价     

基于元胞自动机的破损路面车辆换道仿真

针对路面破损条件下,驾驶员为获得更高行驶效益而进行车道变换的现象,以元胞自动机Na Sch模型为基础,引入慢启动规则和换道规则,建立路面破损条件下双车道车辆微观换道模型。以换道需求、车道选择、间隙检测和换道执行4个过程确立仿真流程,对不同路面破损条件下的驾驶员特性、交通流特性和车辆换道特性进行仿真分析。从车辆运行角度对路面破损等级进行划分,依据效用理论计算车辆在不同车道上的行驶效益,建立车辆车道选择模型,并定义换道系数,分析单块路面破损对车辆换道行为的影响。基于驾驶员的行为差异,在仿真过程中将驾驶员分为冒险型、机敏型、谨慎型和迟缓型4类,通过设置仿真参数,对不同类型驾驶员在路面破损条件下的行为特性进行分析。结果表明:换道系数随路面破损等级的增加而不断增大,破损等级越高,车辆在破损路段行驶的效益越低,进一步增大驾驶员进行车道变换的概率,能够很好地模拟路面破损对车辆换道行为产生的影响。冒险型驾驶员在中密度区的换道率最高,随着路面破损程度的增加,车辆换道率和行驶速度方差随之增大,说明破损路面会降低车辆行驶效益,加剧换道行为的产生,同时增加车辆行驶速度的波动性,对交通流正常运行产生一定干扰,不利于行车安全。     

基于遗传算法的3L-CVRP优化问题研究

为提高物流配送效率,降低配送成本,探讨了三维装箱约束下的车辆路径优化问题.在装箱问题与车辆路径优化问题研究现状的基础上,将三维装箱与车辆路径优化进行整合,考虑客户需求、货物装载顺序、车辆尺寸、车辆重心等约束,建立以路径最短、车辆装载容积利用率和载重率最大的多目标组合优化模型,引入权重系数体现决策者偏好并归一化目标函数.设计适用的染色体编码规则,确定遗传操作中选择、交叉、变异方法,选取目标函数为适应度函数,引入最优个体保存策略防止算法的过早收敛,提高算法的准确性,通过Matlab编程实现该优化模型的求解.案例数值试验表明,该模型与算法能够实现装箱与车辆路径的组合优化,算法运行时间为17s左右,相较于引导式局部搜索遗传算法减少了5 s,车辆总行驶里程缩短了7 km.