| 摘 要： | 随着大数据、云计算、人工智能的兴起,物流领域也在突飞猛进地增长,表现为智慧物流的发展方向,智慧物流的突出表现首先体现在物流信息化方面,物流信息化覆盖率越高,则物流智慧程度越高,而T-JIT的出现是物流信息化重要程度的标志,也是近年来学术界非常关注的重要课题,在供应链中T-JIT的创新性理论下研究双渠道供应链线上、线下如何协调管理以降低风险是近年来供应链管理研究的热点课题。针对供应链本身和外部环境的不确定性、客户需求的多样性所决定的供应链协同风险的复杂性问题,提出T-JIT理论背景下双渠道供应链的协同风险优化研究。采用因子分析法(FAM)和逼近理想点排序法(TOPSIS)的同时融入模糊数学理论,建立了供应链协同风险的模糊评价模型,对多属性评价指标进行降维处理,解决了风险评价指标融合问题和评价指标过硬问题;同时考虑在T-JIT环境下信息共享因素对双渠道供应链期望利润决策影响,以双渠道供应链各节点企业利益最大化为目标,建立斯坦克伯格博弈模型并用实例和数值仿真验证了该方法和模型的可行性与有效性,同时与已有研究方法进行比较,为双渠道供应链协同风险优化研究提供了一种新的理论指导和可行的方法。
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