【摘 要】
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鲁棒优化方法作为一种处理随机运作问题的强有力的工具,己在众多领域得到成功的应用,尤其是关于多阶段的不确定问题的应用。在供应链系统中,来自供应、制造、销售等方面的内
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鲁棒优化方法作为一种处理随机运作问题的强有力的工具,己在众多领域得到成功的应用,尤其是关于多阶段的不确定问题的应用。在供应链系统中,来自供应、制造、销售等方面的内部运作的不确定性,来自地震、洪水、火灾、生产事故、国际经济环境等方面的外部突发应急事件的不确定性,都会直接影响到供应链系统的正常运行。在这些不确定因素作用下,鲁棒性成为能否确保供应链的收益和持续性运行的重要因素。供应链中存在大量多阶段的决策问题,同时又面临需求价格等数据的不确定性,如零售商供应商柔性承诺合同(RSFC)问题,需求不确定的报童问题,所以鲁棒优化方法越来越多的应用到供应链中各种多阶段不确定问题中来,并且得到好的效果。需求不确定水平的不同对目标函数具有很大影响,其不稳定性如何避免,本文将对问题的鲁棒性进行初步的研究。本文选取供应链中的零售商一供应商柔性承诺合同为背景进行研究,且选择经典报童问题在以下方面展开研究:建立多种产品的零售商一供应商柔性承诺的鲁棒对应模型以及资金承诺的零售商-供应商柔性承诺的鲁棒对应模型,其仿射可调鲁棒对应模型,利用Ben-Tal和Nemirovski提出的仿射可调鲁棒优化方法,选择“盒子”不确定集合,解决多种产品的零售商—供应商柔性承诺问题,并进行有效验证。本文对经典报童问题进行了应用,针对资金约束的多产品报童问题,分别从供应商与零售商角度考虑建立模型,同时考虑整条供应链库存问题的鲁棒性,并对应比较其绝对鲁棒、偏差鲁棒和相对鲁棒的最优订货量。
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