基于期权合约机制的再制造供应链优化方法研究

发布时间：2017-10-02 09:36

  本文关键词：基于期权合约机制的再制造供应链优化方法研究

  更多相关文章： 再制造供应链 物流网络 备件联合补充 期权合约机制 产品生命周期管理

【摘要】：进入21世纪,可持续发展已成为世界各国共同关注的话题。再制造作为一种综合考虑环境影响和资源效率的现代制造模式被提出来,受到了我国政府和企业的青w。为了再制造供应链系统的顺利实施,需要解决物流网络设计和多品种备件联合补充的优化问题。现今的商业环境中充满了不确定性,为了更好的协调再制造供应链系统中各个实体间利益关系,本文首次将期权合约机制引入到再制造供应链系统的优化研究中。再制造供应链系统的总体优化目标是:在满足正向产品需求和逆向回收的前提下,再制造供应链系统的收益为最优。再制造供应链系统优化问题主要包括了物流网络设计问题和多品种备件联合补充问题。根据产品市场需求和废旧产品回收情况,物流网络设计问题将运营收益最大化、环境影响最小化和顾客满意度最大化作为优化目标,确定再制造供应链系统中各类设施的数量和位置、以及各类设施间的物流分配量。多品种备件联合补充问题将库存运营总成本最小化作为优化目标,采用成组补充方式进行新备件联合补充,同时采用成组方式对废旧备件进行回收处理。同传统的供应链系统相比,再制造供应链系统不仅要考虑到正向新产品销售物流,还要考虑到逆向废旧产品回收物流。在不确定环境下的再制造供应链系统研究中,通常采用批发价格机制来近似确定产品的市场需求,建立基本的再制造供应链系统优化模型。针对不确定产品市场需求情况下批发价格机制存在的弊端,本文采用期权合约机制对再制造供应链系统进行有效地协调与控制,建立基于期权合约机制的再制造供应链系统优化模型。在一段特定时间周期内,考虑再制造供应链系统中存在着产品市场需求量和废旧产品回收量的双重不确定因素,将物流网络运营利润的最大化、环境影响的最小化和顾客满意度的最大化作为优化目标。通过期权合约机制对不确定产品市场需求进行有效地控制,建立基于期权合约机制的多目标优化模型。根据模型特点,设计双重遗传算法进行求解,并通过实例验证优化模型及算法的有效性。在多周期再制造供应链系统中,不仅要考虑到各周期的产品市场需求量和废旧产品回收量的连续性和重复性,还要考虑差异性。将多周期环境下的物流网络运营总收益的最大化、总体环境影响的最小化和总体顾客满意度的最大化作为优化目标。通过期权合约机制对各周期内产品市场需求进行有效控制,建立基于期权合约机制的多周期物流网络多目标优化模型。根据模型特点,设计双重混合遗传算法进行求解,并用实例验证优化模型和算法的有效性。在再制造供应链系统中,要考虑到正向补充过程和逆向回收过程。本文提出了基于期权合约机制的随机补充策略,建立随机型备件联合补充优化策略模型。根据模型特点,设计免疫遗传算法进行求解,并用实例验证优化模型和算法的有效性。
【关键词】：再制造供应链 物流网络 备件联合补充 期权合约机制 产品生命周期管理
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F252.1;F274;TP18
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-17
• 第1章 绪论17-31
• 1.1 课题背景及研究意义17-19
• 1.2 国内外研究现状及分析19-28
• 1.2.1 供应链物流网络设计研究现状及分析20-25
• 1.2.2 联合补充问题研究现状及分析25-27
• 1.2.3 供应链期权合约机制研究现状及分析27-28
• 1.3 有待进一步研究的问题28-29
• 1.4 论文的主要研究内容29-31
• 第2章 再制造供应链系统优化研究31-43
• 2.1 引言31
• 2.2 再制造供应链系统优化的主要内容31-33
• 2.3 再制造供应链系统优化模型33-36
• 2.3.1 再制造供应链物流网络优化模型33-35
• 2.3.2 再制造供应链备件联合补充模型35-36
• 2.4 期权合约机制下再制造供应链优化模型36-42
• 2.4.1 期权合约机制37-39
• 2.4.2 期权合约机制下物流网络优化模型39-40
• 2.4.3 期权合约机制下备件联合补充模型40-42
• 2.5 本章小结42-43
• 第3章 单周期再制造物流网络优化研究43-69
• 3.1 引言43
• 3.2 单周期再制造供应链物流网络设计43-45
• 3.3 单周期物流网络设计的函数和参数45-48
• 3.3.1 单周期物流网络设计的函数45-47
• 3.3.2 单周期物流网络设计的参数47-48
• 3.4 双重随机环境下单周期物流网络优化48-52
• 3.4.1 问题的描述与假设48-50
• 3.4.2 单周期物流网络多目标优化模型50-52
• 3.5 期权合约机制下单周期物流网络优化52-54
• 3.5.1 问题的描述与假设52-53
• 3.5.2 期权合约机制下单周期物流网络模型53-54
• 3.6 单周期物流网络优化问题的求解54-59
• 3.6.1 模型的转换54-57
• 3.6.2 双重遗传算法57-59
• 3.7 实例与分析59-68
• 3.7.1 数值算例60-63
• 3.7.2 算例结果63-67
• 3.7.3 模型分析67-68
• 3.8 本章小结68-69
• 第4章 多周期再制造物流网络优化研究69-95
• 4.1 引言69-70
• 4.2 多周期再制造供应链物流网络设计70-72
• 4.3 多周期物流网络设计的函数和参数72-75
• 4.3.1 多周期物流网络设计的函数72-73
• 4.3.2 多周期物流网络设计的参数73-75
• 4.4 双重随机环境下多周期物流网络优化75-79
• 4.4.1 问题描述与假设75-77
• 4.4.2 多周期物流网络多目标优化模型77-79
• 4.5 期权合约机制下多周期物流网络优化79-81
• 4.5.1 问题的描述与假设79-80
• 4.5.2 期权合约机制下多周期物流网络模型80-81
• 4.6 多周期物流网络优化模型求解81-86
• 4.6.1 模型的转换81-82
• 4.6.2 双重混合遗传算法82-86
• 4.7 实例与分析86-94
• 4.7.1 数值算例86-89
• 4.7.2 算例结果89-93
• 4.7.3 模型分析93-94
• 4.8 本章小结94-95
• 第5章 再制造供应链中备件JRP问题研究95-113
• 5.1 引言95-96
• 5.2 确定型资源约束多备件JRP模型96-98
• 5.3 随机型JRP问题98-100
• 5.3.1 随机型JRP问题的（S，c，s）策略98
• 5.3.2 随机型JRP问题的（Q，S）策略98-99
• 5.3.3 随机型JRP问题的定周期（T，S）策略99
• 5.3.4 基于期权合约机制的（T，，K）策略99-100
• 5.4 期权合约机制下随机型备件JRP模型100-102
• 5.5 免疫遗传算法求解备件JRP问题102-105
• 5.5.1 确定型备件JRP问题优化求解102-104
• 5.5.2 随机型备件JRP问题优化求解104-105
• 5.6 实例与分析105-112
• 5.6.1 确定型备件JRP模型优化结果及分析105-108
• 5.6.2 期权合约机制下随机型备件JRP模型优化结果及分析108-112
• 5.7 本章小结112-113
• 结论113-115
• 参考文献115-127
• 攻读学位期间发表的论文127-129
• 致谢129

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本文编号：958916