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第三方物流企业凭借自身优势为供应链成员提供基础物流服务的同时,逐渐参与到了多个供应链项目的投资和运作之中。而项目运作往往是在多个周期内进行且市场中存在诸多不确定因素,第三方物流企业如何进行多个供应链项目的协调运作成为物流企业经营的关键。因此,本文首先整理归纳了当前国内第三方物流企业所从事的典型供应链项目,并提炼出项目存在的主要特点。其次,考虑到项目收益水平的不确定性以及项目间收益关联性这些特点,建立了多个多阶段随机规划模型。最后,根据不同模型的特点,分别采用Cplex,嵌套分解算法以及商业软件LocalSolver求解模型,并进行多组算例仿真分析。本文的主要研究内容和结论如下:(1)通过相关资料搜集、整理,总结了当前国内第三方物流企业从事常见供应链项目的类型,并提炼出典型供应链项目收益具有不确定性以及项目之间存在收益关联性等特点,将此反映在后续构建的模型之中。(2)基于供应链项目的特点,本文建立了考虑项目间协调程度的多阶段随机规划模型。首先,研究了项目间协调程度为0-1的情况,构建了相应的整数非线性多阶段随机规划模型(Integer Nonlinear Multi-Stage Stochastic Programming,INLMSSP),并将其转化为整数线性多阶段随机规划模型(Integer Linear Multi-Stage Stochastic Programming,ILMSSP);进一步,允许项目间协调程度为线性而非0-1,构建了相应的双线性多阶段随机规划模型(Bilinear Multi-Stage Stochastic Programming,BLMSSP),通过线性化重构的方式将其转化线性多阶段随机规划模型(Linear Multi-Stage Stochastic Programming,LMSSP)。最后,考虑项目收益存在边际效用递减,引入Logistic函数作为项目直接收益函数,建立了非线性多阶段随机规划模型(Nonlinear Multi-Stage Stochastic Programming,NLMSSP)。(3)在模型的仿真阶段,对于项目间收益关联性增强的情形,在ILMSSP和LMSSP两个模型中,项目间收益关联性与总收益总是成正相关性,在市场盈利空间较大或者面对新兴的市场时,决策者应该关注项目间收益关联性增强会带来总收益的提高;而在NLMSSP模型中,项目间收益关联性与总收益不成正相关性,此时项目决策者应该将项目间收益关联性维持在合理的程度;另外,在LMSSP模型中,权衡项目收益和项目间协调成本,项目间协调程度随着项目间收益关联性和项目间协调成本同比例上升而有所降低,导致总收益减少;因此,决策者要合理控制项目间协调成本的变化,通过标准化的方式规划项目间协调成本费用的支出。当部分项目间收益关联性增强而部分项目间收益关联性减弱时,受到资金平衡约束和项目自身收益水平差异,收益关联性增强的项目中,并非所有项目间协调程度增强。这就要求决策者在进行项目投资时,可以引入更多的可用资金并适当地对项目进行协调,使得所有收益关联性强的项目创造更多的价值。在增加一定比例的初始资金持有量后,当部分项目间收益关联性增强而部分项目间收益关联性减弱时,在ILMSSP和LMSSP模型中,由于初始资金持有量增加,改变了各项目资金分配数量,使得项目资金投入有所增加,项目收益增加,带来总收益的提高。因此,面对新兴市场或市场中盈利空间较大时,决策者进行项目投资运作的过程中,引入更多的可用资金,增加项目的资金投入从而提高总收益。另外,在NLMSSP模型中,初始资金持有量增加,项目的资金投入和收益均未提高,此时市场中盈利空间有限,投入更多的资金并不会带来收益的增加,项目决策者应该将可用资金数量控制在合理范围内。