（管理科学与工程专业论文）基于可控提前期的供需双方Stackelberg博弈与协调问题研究.pdf

摘要 随着信息技术的快速发展和顾客需求的多样化、个性化转变，在越来越多的行业中 基于时间的竞争( t i m e b a s e dc o m p e t i t i o n ，t b c ) 已成为市场竞争的主导战略。传统的 供应链建模中，视提前期为外生的、不可控变量，但是j i t 方式的实践使人们改变了这 种看法，提前期是可控的内生变量，且可以由供需双方决策共同控制。所以，供应链管 理中可控提前期问题开始成为众多学者和企业的关注焦点。 本文采用了博弈论和二层规划方法，在考虑供需双方决策交互的情形下，对基于可 控提前期的单一供应商和单一零售商组成的两级供应链系统的库存决策问题进行了研 究。本文针对现有研究中较少考虑到供需双方交互的不足，将提前期表示为供应商和零 售商决策变量的函数形式，从而把提前期的决策转化为双方共同来决策，并引入了博弈 论和二层规划方法来研究供应链中具有不同利益的成员之间的决策行为，这些方面正是 本文的创新之处。 本文研究的内容主要包括以下四个部分： i ) 在批对批( 1 0 t - f o r - l o t ) 的订货策略下，考虑将供应链中单一节点的优化扩展到由供 应商和零售商构成的两级供应链系统的优化问题； i i ) 在批对批的订货策略下，讨论了对供应商生产准备时间和准备成本的缩减问题； i i i ) 扩展了批对批的订货方式，研究了多批次等量运输的情形下供需双方的最优决策： i v ) 扩展了多批次等量运输模型，考虑每批运输量不等的情形。 本文首先基于上面四部分内容，分别建立了随机需求下的供需双方各自占主导地位 的s t a c k e l b e r g 博弈模型以及供应链集成和协调模型，同时考虑到提高生产率、安全库 存优化以及允许缺货的情况，根据不同的模型给出了相应的求解方法。然后，通过算例 讨论了供应商和零售商在各种订货模式下最优决策和总成本之间的相互影响，并设计了 合理的供应链协调机制。 本文得到的主要结论为：通过将传统文献中的确定参数作为决策变量进行控制，从 而优化了供需双方的决策，有效地缩短了提前期，减少了生产准备成本和安全库存量， 达到了降低供应链成员及整体总成本的目的；此外，通过对博弈和集中决策模型结果的 比较，可知供应链集中决策达到了系统最优，但不能保证供需双方均在合作中受益，所 以我们设计了一种基于成本分担的协调机制来激励各参与方接受合作，从而实现共赢。 关键词：可控提前期，s t a c k e l b e r g 博弈，二层规划，集成供应链，协调机制 硕士学位论文 基于可控提前期的供需双方s t a c k e l b e r g 博弈与协调问题研究 a b s t r a c t w i t ht o d a y s r a p i d l yd e v e l o p m e n to fi n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y a n dt h ec h a n g eo f c u s t o m e r s v a r i o u sa n di n d i v i d u a ld e m a n d ，t h et i m e - b a s e dc o m p e t i t i o n ( t b c ) h a sb e c o m e t h el e a d i n gs t r a t e g yi nm o r ea n dm o r ei n d u s t r i e s i nt h et r a d i t i o n a ls u p p l yc h a i n sm o d e l s ， l e a d - t i m ew a sc o n s i d e r e da sa ne x o g e n o u sa n du n c o n t r o l l a b l ev a r i a b l e b u ti th a sb e e n c h a n g e db yt h ep r a c t i c eo fj i t w eb e g a nt oc o n s i d e rl e a d - t i m ea sac o n t r o l l a b l ee n d o g e n e t i c v a r i a b l e s o ，m a n ys c h o l a r sa n dc o m p a n i e sb e g a nt of o c u so nt h ep r o b l e mo ft h ec o n t r o l l a b l e l e a d - t i m ei ns u p p l yc h a i nm a n a g e m e n tf i e l d at w o - l e v e ls u p p l yc h a i ns y s t e mc o n s i s t so fs i n g l ev e n d o ra n ds i n g l ep u r c h a s e rw i m c o n t r o l l a b l el e a d t i m ei ss t u d i e di nt h i st h e s i s w ea p p l yt h eg a m et h e o r ya n db i - l e v e l p r o g r a m m i n gt ot h ei n v e n t o r yd e c i s i o nm a k i n gp r o b l e mu n d e rt h ec o n s i d e r a t i o ni nt h e i n t e r a c t i o no ft h es u p p l i e ra n dr e t a i l e r f o rl a c ko fc o n s i d e r a t i o ni nt h ei n t e r a c t i o no ft h e s u p p l i e ra n dr e t a i l e ri np r e v i o u sr e s e a r c h ，l e a d t i m ei se x p r e s s e db yt h ec o n t r o l l a b l ev a r i a b l e s o fb o t ht w op a r t i e s t h e r e f o r e ，t h eo p t i m a ll e a d - t i m ew i l lb ed e r i v e df r o mt h e i rj o i n td e c i s i o n s t h e s ea r et h ei n n o v a t i o n so fo u rt h e s i s t h i sa r t i c l em a i n l yc o n t a i n st h ef o l l o w i n gf o u rp a r t s ： i ) t h es t u d yo ne x t e n d i n gt h eo p t i m i z a i o no fs i n g l el e v e lt ot w o - l e v e ls u p p l yc h a i ns y s t e m c o n s i s t so fv e n d o ra n dp u r c h a s e ru n d e ral o t - f o r - l o tp o l i c y i i ) t h es t u d yo nt h er e d u c t i o no fs e t u pt i m ea n ds e t u pc o s tu n d e ral o t f o r - l o tp o l i c y i i i ) t h eo p t i m a ld e c i s i o n - m a k i n go fs u p p l i e ra n dr e t a i l e rw i t he q u a ls i z e db a t c hs h i p m e n t sb y e x t e n d i n gt h el o t - f o r - l o tp o l i c y i v ) c o n s i d e r i n gt h ee q u a la n du n e q u a ls i z e db a t c hs h i p m e n t sb e t w e e ns u p p l i e ra n dr e t a i l e r b a s e do nt h ef o u ra s p e c t s ，w ee s t a b l i s hs t a c k e l b e r gg a m em o d e l st h a tt h es u p p l i e ra n d t h er e t a i l e rf i l ed o m i n a t e dr e s p e c t i v e l yi nt h es u p p l yc h a i na sw e l la si n v e n t o r ym o d e l so f i n t e g r a t e da n dc o o r d i n a t i v es u p p l yc h a i n t h ep r o d u c t i o nr a t ei m p r o v i n g ，o p t i m i z e ds a f e t y s t o c ka n ds t o c ko u tc o s ta r et a k e ni n t oc o n s i d e r a t i o ns i m u l t a n e o u s l y d i f f e r e n tm e t h o d sa r e p r e s e n t e da c c o r d i n g t oe a c hm a t h e m a t i c a lm o d e l t h e n , t h ei m p a c t so nt h eb e s td e c i s i o n sa n d t o t a lc o s t sf o rt h es u p p l i e ra n dr e t a i l e ra r ei n v e s t i g a t e di nt h en u m e r i c a le x a m p l e a n dw e p r o p o s eas u p p l yc h a i nc o o r d i n a t i o nm e c h a n i s m i nt h ee n do fe a c ho r d e rm o d e l w eg a i nt h ef o l l o w i n gc o n c l u s i o nf r o mt h er e s u l t sa tt h ee n do ft h i st h e s i s ：s o m eg i v e n p a r a m e t e r si nt r a d i t i o n a ll i t e r a t u r e sa l ec o n s i d e r e da sd e c i s i o nv a r i a b l e sa n dc o n t r o l l e da n d a b s t r a c t 硕士学位论文 t h ed e c i s i o n so ft h es u p p l i e ra n dr e t a i l e ra r eo p t i m i z e db yo u rm o d e l s w ec a ns h o r t e nt h e l e a d - t i m e ，l o w e rt h es e t u pc o s ta n ds a f e t ys t o c ka n dr e d u c et h et o t a lc o s to fs u p p l yc h a i na n d t h em e m b e r s i na d d i t i o n , w i t ht h ec o m p a r i s o no ft h eg a m em o d e l sa n di n t e g r a t e ds u p p l y c h a i nm o d e l ，i ti sd e m o n s t r a t e dt h a tw eg e tt h es y s t e m a t i co p t i m a ls t a t ei n s t e a do fb o t ht w o p a r t i e sb e n e f i tf r o mi ti nt h ei n t e g r a t e ds u p p l yc h a i nm o d e l i nt h ee n d ，o u rt h e s i sp r o p o s e sa c o o r d i n a t i o nm e c h a n i s mo ft h ec o s ta l l o c a t i o nt oi n s p i r et h ep a r t i c i p a t o r st oa c c e p tt h e c o o p e r a t i v es t r a t e g ya n da c h i e v et h ew i n - w i nt a r g e t k e yw o r d s ：c o n t r o l l a b l el e a d t i m e ，s t a c k e l b e r gg a m e ，b i 1 e v e lp r o g r a m m i n g ，i n t e g r a t e d s u p p l yc h a i n ，c o o r d i n a t i o nm e c h a n i s m i v 声明 本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在 本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发 表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学 历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均 已在论文中作了明确的说明。 学位论文使用授权声明 南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅 或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送 交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对 于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。 研究生签名： 年占月刁日 硕士学位论文 基于可控提前期的供需双方s t a c k e l b e r g 博弈与协调问题研究 1 绪论 1 1 研究背景与意义 2 0 世纪9 0 年代以来，随着世界经济一体化趋势的加快及信息技术的发展和应用， 顾客消费水平不断提高，消费需求日益多样化和个性化，产品生命周期的缩短，市场环 境的复杂性和不确定性大大增加，原有的管理模式和资源远远无法迎合新的竞争形势。 随着市场竞争的加剧，制造型企业开始采取准时制j i t ( j u s t i n t i m e ) 生产方式，它视 一切库存为浪费，将零库存、客户服务水平、缩短响应周期、降低总成本等作为追求目 标【1 】。j 1 1 i 方式遵循的是供需协调的原则，从而达到共赢的目的，也由此产生了基于时 间的竞争( t b c ) 和供需协调与合作的供应链管理思想。 因此，随着时间已成为企业竞争的关键要素，当前的市场竞争也逐渐呈现出了下面 两大重要的转变 2 1 ： ( 1 ) 首先，传统的基于质量、成本的竞争已经转变为基于时间的竞争。在早期的 市场竞争中，大多数企业都相信高质量是获取竞争优势的最基本要素。但现在，这些已 不再是企业区别于竞争对手的关键因素，逐渐成为了企业获取订单的基本条件，而时间 要素则更加凸显出来，许多学者都从理论和实证的角度研究了企业基于时间的快速响应 从而获益的问题。所以，能否有效地缩短响应周期、快速反应市场变化和顾客需求， 已成为现代企业提升竞争能力的关键因素之一。 ( 2 ) 企业与企业之间的竞争也逐渐转变为供应链与供应链之间的竞争。随着全球 化经济的快速发展，众多企业之间的相互依赖和制约已不容忽视，任何一个企业都无 法独善其身，必须依靠其供应链的整体实力才能立足于市场，在这样的情况下，企业除 了考虑自身利益外，也要考虑供应链的利益和绩效。因此，无论在产业界还是学术界， 都越来越重视如何有效地进行供应链管理，从而提高整个供应链的竞争力。 所以，基于这两方面转变，在供应链管理中与时间因素相关的提前期变得更加重要。 近年来，很多企业逐渐意识到，在采购过程中不仅应重视与数量相关的订货批量决策， 也应重视与时间相关的订货提前期的决策。供应链中的订货提前期，是指供应链的下游 向上游订货从发出订单到收到产品的时间间隔。在企业的库存管理决策中，对提前期的 研究越来越受到重视，供应链的优化目标也发展到了基于时间的优化，提前期管理问题 已成为供应链管理研究的重点。 很多学者讨论了提前期对供应链的影响，从理论分析和实证的角度指出了缩短提前 期给企业带来的好处。如果订货的提前期较长，为了快速满足顾客需求，企业不得不维 持较高的库存，从而增加了相应的成本，所以压缩提前期，不但能够降低库存、减少资 金积压，而且有利于库存控制。提前期的压缩也离不开信息共享，很多学者基于现代发 l 绪论硕士学位论文 达的信息技术，结合市场需求信息的更新，分析了提前期的变动对市场需求预测的影响， 预测的时间跨度越大，预测的误差就越大，所以压缩提前期也能显著地提高预测的精度。 根据l e e 等【3 】人的研究，提前期也是需求信息放大效应( 即牛鞭效应) 的主要因素之一， 缩短提前期可以提高预测的精度，减小供应链中各阶段的需求变动，有效地降低安全库 存量，提高客户服务水平，减轻供应链中的牛鞭效应。此外，缩短提前期也可以消除或 简化一些增值能力低、耗时多的流程，减少整个供应链上的非增值过程【4 】，从而快速响 应生产计划的变化，提高供应链的效率和竞争力。 本论题主要来源于下面的课题研究： ( 1 ) 国家自然科学基金：“供需交互情境下提前期可控的供应链优化 ( 7 0 8 7 2 0 4 7 ) ( 2 ) 江苏省教育厅高校哲学社会科学基金：“可控提前期的时效性产品供应链协调研 究 ( 0 7 s j d 6 3 0 0 4 3 ) 1 2 国内外研究综述 本节综述了与本论文研究问题最为相关的文献，主要有可控提前期，以及基于可控 提前期的供应链分散、集中决策和供应链协调等方面的内容。我们首先从总体上概述了 一下与可控提前期的库存优化问题较为相关的文献，然后又从供应链角度出发将目前的 研究简单分为三方面进行综述，包括基于可控提前期的供应链单一节点优化、供应链整 体优化和供应链的博弈与协调问题。 在市场竞争中，时间因素己逐渐成为企业竞争的焦点。早期s t a l k 等【5 】和b l a c k b u r n 6 等人的研究工作展示了企业如何通过在运作的各个方面比竞争对手更快而获得竞争优 势，使得众多的企业意识到现代商业环境中时间的重要性，而m 一7 】贝0 从实证的角度说 明了速度的重要性这一点。因此，在市场竞争日益激烈的今天，企业和供应链的优化目 标也发展到了基于时间的优化，供应链中的提前期管理问题也成为了近年来企业界与学 术界关注的焦点。 传统观念认为，在很多确定的或者随机的库存模型中，假定提前期是一个给定的参 数，如k i m 和p a r k 【8 1 ，或者是服从某种可能的随机分布，如f o o t e 等 9 1 ，并在此基础上 作优化决策研究。 但是，在实际情况中并不是如此。t e r s i n e 1 0 】将提前期分为：订货准备时间( o r d e r p r e p a r a t i o n ) 、订单递送时间( o r d e rt r a n s i t ) 、供应商的提前期( s u p p l i e rl e a dt i m e ) 、运 输时间( d e l i v e r yt i m e ) 和生产整备时间( s e t u pt i m e ) 五个主要成分。其中，很多部分 都能通过投资或运作协调来实现控制，从而可以通过减少各部分的时间来缩短提前期， 即提前期是可控的。因此，把提前期视为可控参数的库存优化问题被提上了研究日程， 对提前期进行压缩、将提前期和其他一些相关因素作为决策变量的库存优化模型研究也 得到了进一步的发展。 基于可控提前期的库存优化问题引起了许多学者的关注。最早研究可控提前期的学 2 硕士学位论文 基于可控提前期的供需双方s t a c k e l b e r g 博弈与协调问题研究 者是l i a o 和s h y u 1 1 】，他们首先在基于( 幺力策略的库存系统中提出了可控提前期的概 念，并在建立的库存优化模型中假定，提前期内的作业是由，1 个相互独立的时间成分组 成，每个时间段都有一个正常的持续时间和一个最小的持续时间，且每个时段内提前期 压缩的时间和成本呈线性变化。在该模型中订货量已确定，提前期是唯一的决策变量。 b e n d a y a 和r a o u i 叵1 2 】在l i a o 等人的研究基础上，建立了订货量和提前期两个决策变量 的库存模型，但是他们没有考虑存在缺货和顾客流失的可能情况。o u y a n g 等【1 3 】进一步 考虑了允许缺货的情况，他们认为当缺货发生时，在某些情况下购买者愿意等待产品的 补足，因此将缺货分为延迟供货( b a c k o r d e r s ) 和销售损失( 1 0 s ts a l e s ) 两种情形，并建 立了一个可控提前期的库存优化模型。但是，他们没有考虑服务水平的约束问题。 o u y a n g 和w u 【1 4 】分析了缩短提前期的好处，然后考虑了库存系统必须满足的服务水平 约束，研究了提前期和订货批量均为变量时的库存问题。但他们都假设再订货点已给定。 m o o n 和c h o i 1 5 j 及h a r i g a 和b e n d a y a 1 6 】又进一步扩展了前面的模型，将再订货点也作 为了决策变量，并同时考虑了缺货损失和提前期缩短带来的成本。 一些学者进一步注意到，提前期实际上是供需双方共同运作的结果，所以考虑将提 前期表示为其他决策变量的函数形式。如k i m 和b e n t o n 1 7 】将提前期当作批量、生产准 备时间和单位生产时间的线性函数，采用边际分析法研究了提前期对批量与安全库存的 影响。h a r i g a 1 8 】在此基础上，建立了降低生产准备成本的模型，将生产准备时间也作为 决策变量，优化了生产准备时间、订货批量与安全库存因子。m o o n 和c h a 1 9 】将提前期 表示为订货批量与生产率的比值，并假定生产率增加产生的成本完全由零售商来承担， 以零售商为决策主体，建立了优化零售商库存策略的模型。他们把对提前期的决策转化 为生产率的选择，并指出了供应链成员之间的博弈与协调问题是进一步研究的方向。 另外，也有不少学者从不同的角度出发，对可控提前期的库存模型进行了多方面拓 展。m o n c e r 和m o h a m e c l t z o 】考虑了不同供应链系统对提前期变化的适应性，并探讨了多种 库存管理方式下的可控提前期模型。h a r i g a 和b e n d a y a 2 1 】分别讨论了在完全提前期需求 信息与不完全提前期需求信息两种情况下的订货批量、提前期与再订货点的最优决策。 而o u y a n g 等【2 2 】，w u 和o u y a n g t 2 3 】等学者，则在建立的库存模型中考虑了到货产品中包含 随机瑕疵品的可能情况，将瑕疵品数看作是一个随机变量，并探讨提前期缩短所带来的 效益。y a n g 和p a n 冽考虑了与提高质量相关的投资成本，引入了不合格率作为决策变量。 p a n 等【2 5 】推广了提前期赶工成本仅仅与提前期相关的假设，建立了赶工成本由订货量与 提前期共同决定的可控提前期库存模型。c h e n 和c h a n g t 2 6 】以及陈志刚等【27 】针对现有研究 中缩短提前期成本是线性变化假设的不足，建立了基于非线性提前期成本和存在顾客流 失情形下的库存优化模型，其中前者选择了提前期成本和提前期长度呈对数函数关系， 后者选择了幂函数关系的方式。前人的研究大多视提前期内的需求服从正态分布形式， 之后的学者如o u y a n g 和y a 0 【2 8 1 ，o u y a n g ：和c h a n g l 2 9 1 ，c h a n g 等t 3 0 - 3 1 】和l i n 【3 2 1 等，则将提前 期内的需求看作是一个模糊随机变量来建模，并得到了最优解，拓展了相关研究。 l 绪论硕士学位论文 接下来，我们从供应链的角度出发，将目前基于可控提前期的研究文献简单分为： 供应链单一节点优化问题、供应链整体优化问题和供应链中的博弈与协调问题三个方面 进行综述。 1 2 1 单一节点优化问题研究 从2 0 世纪9 0 年代初开始的关于可控提前期的多数研究文献中，如上面提到的l i a o 和s h y u t l1 1 ，b e n d a y a f ir a o u t f l 2 1 ，k i m 和b e n t o n 1 7 1 ，o u y a n g 等1 1 3 1 ，h a r i g a7 f 1b e n d a y a t 2 1 1 ， p a n 掣2 4 1 ，m o o n 和c h a t l 9 1 等，基本上都是把提前期作为一个独立于其它变量的决策变 量，假设缩短提前期的费用完全由提前期压缩的受益者即下游零售商来支付，从而由零 售商来控制提前期的决策权，没有考虑提前期压缩对供应商或对供应链整体利益的影 响。可见，这些研究文献只是从供应链中单一节点企业的角度探讨了缩短提前期问题。 许多学者主张建立一体化的供应链体系，并强调对供应链的优化。事实上，很多研 究都仅仅考虑了局部优化，对整体的信息共享、集成和协调往往没有做到。 1 2 2 供应链整体优化问题研究 实际上，供应链整体优化问题也是供应链需要面临的重要问题之一。所以，后来很 多学者都将供需双方看作为一个整体，对供应链系统进行了集成，拓展了供应链集中决 策优化研究。 o u y a n g 等【1 3 】将单个企业的库存模式推广到供应链环境下，基于可控提前期的库存 系统，将缺货分为延迟供货和销售损失两种情形，并建立了一个同时优化提前期、订货 批量和再订货点的联合库存模型。p a n 和y a n g 3 3 】也考虑了由单一买方和单一卖方组成 的可控提前期的联合库存模型，同时引入了将生产产品从供应商送至零售商的运输批次 m ，并将其作为决策变量，并给出了一种求解最优整数批次m 的方法；但他们没有考 虑服务水平约束。而p e t e r 3 4 】贝0 在建立的模型中考虑了客户服务水平约束的问题。后来， h o q u e 和g o y a l 3 5 】基于p a n 和y a n 9 3 3 模型中的缺陷，进一步讨论了供应商生产的产品 分批运送给零售商的情况，且每批次的运输量可相等、也可不等，并应用p a n 和y a n g 模型的算例进行了对比分析，证实了模型的可行性。而其他一些文献，如b e n d a y a 和 h a r i g a t 3 6 1 ，c h a n g 等【37 1 ，o u y a n g 等【3 8 1 ，都是从供应链集成的角度来进行提前期的最优 决策。但在这些模型中，供方的成本函数与提前期无关，只有买方的成本函数与提前期 相关。李怡娜和徐学军等 3 9 】也建立了基于可控提前期的联合库存模型，但他们仅仅是从 供应链集中决策的角度考虑整个供应链利益最大化的实现，没有提供确实可行的利益协 调方案。 上面列举的许多文献都讨论了联合库存问题，并给出了相应的模型、求解算法以及 算例分析，给供应链集中决策管理问题提供了决策借鉴。 4 硕士学位论文基于可控提前期的供需双方s t a e k e l b e r g 博弈与协调问题研究 1 2 3 供应链中博弈与协调问题研究 目前，对于可控提前期的研究较少涉及到供应链中成员之间分散博弈和协调的问 题。在现实中，供应链集中决策模式下的优化效果通常优于分散决策模式下的优化效果， 且能够达到供应链系统的整体最优。但是，在缺乏合理的协调激励机制下，供应链各参 与方未必有足够的积极性，这就需要一些协调的方式来激励各参与方接受集中决策模 式。所以，供应链博弈与协调问题的研究成为了近年来众多学者关注的热点。 张钦等【加】考虑了单一供应商和单一零售商构成的供应链系统中，供应商占据垄断地 位、拥有零售商的相关信息的情况，此时供应商具有提前期的决策权，他们从供应商的 角度来研究供需双方的最优订货策略。但结果表明，最终的决策对零售商很不利，也没 有达到整个供应链系统的最优。刘蕾等【4 1 】考虑在提前期压缩成本由上、下游共同分担的 条件下，建立了基于s t a c k e l b e r g 博弈的订货提前期模型，对比分析了供应商先动和零 售商先动情形下的提前期和订货批量决策，并通过算例得到了先行公布提前期有益于降 低供应商成本和缩短供应链中的提前期的结论。 还有一些学者在建立了分散决策或集中决策模型的基础上，又同时考虑了供应链协 调的问题，并提出了相应的协调策略与方式。如李华等【4 2 】分析了缩短提前期在快速反应 中的重要性，并分别讨论了供需双方在集中决策和分散决策情形下的最优提前期模型， 最后研究了供需双方在分散决策下的合作博弈模型，同时提出了一种配送协调策略。 g u p t a 和w e e r a w a t 4 3 】及h o u 等畔】研究了两级供应链库存系统的决策问题，并提出了一 种基于双方利益共享( r e v e n u es h a r i n g ) 的协调方案。贺兰兰和李贵春【4 5 】也研究了供应 链的契约型协调问题，建立了对供应链各成员进行利润分配的模型，证实了供应链系统 经过协调后可以使系统整体的效益得到优化。李明等【4 6 】讨论了两级供应链中，由供应商 承担提前期压缩成本的情况，分析了模型结果对供应链及其成员收益的影响，并提出了 相应的供应链价格协调机制，可以实现供应链成员收益的p a r e t o 改进。叶飞和李怡娜【4 7 j 则分别从s t a c k e l b e r g 主从对策和供应链集中决策的角度建立了含服务水平约束的可控 提前期库存优化模型，他们在模型中用服务水平约束来替代缺货成本项，并给出了一种 库存费用分担机制来激励供应链各参与方接受集中决策模式。 1 3 本文研究的问题与内容 1 3 1 本文研究问题的提出 通过对国内外基于可控提前期问题的研究现状进行了分析，发现目前的文献中主要 存在以下几个方面的问题有待进一步研究。 ( 1 ) 对供应链中单一节点优化模型和联合库存模型的研究中，大多都基于企业的 决策具有相互独立性，而较少考虑供需交互问题。很多研究文献仅仅围绕供应链中的某 一方或系统整体的利益问题，给出最优的提前期等订货决策，如考虑由下游的零售商来 5 1 绪论硕士学位论文 决策提前期、承担提前期压缩费用，或者从供应链集成角度来决策提前期。但是，这并 不意味着供应链中的其他企业的运作成本不会受到订货提前期等决策的影响，所以这样 的假设并不合理。 ( 2 ) 现实中的供应链往往是由具有不同利益的自主实体组成的系统，一般来说， 在供应链成员的竞争与合作中，企业间的信息和决策都是独立且分散的，各方均会以追 求自身利益最大化为目标，成员之间存在博弈关系，所以应该运用博弈论的方法来研究 供应链中各方的相互影响。而在现有的可控提前期研究中，将博弈论方法引入供应链管 理的文献很少。 ( 3 ) 在供应链联合库存优化模型的研究中，都是从供应链整体利益实现最大化的 思想出发，而较少考虑到集中决策对供应链中各成员的利益影响，协调方面的研究较少。 而事实上，集中决策模型往往不能够同时使得各方均受益，不能激励供应链中的各方主 动参与合作。所以，供应链协调问题的研究也是当前热点所在，应该进一步提供切实可 行的利益协调机制，来达到供应链及其成员之间的共赢。 ( 4 ) 在基于可控提前期问题建立的数学模型中，大多都是关于提前期和订货批量 等决策变量的确定，把其他相关因素作为固定不变的参数来处理。例如，很多文献的研 究都假定企业的服务水平己知，生产准备成本固定，或者不允许缺货等情形。然而，现 实中的一些因素，如生产率、生产准备时间、服务水平( 或安全库存因子) 、缺货损失 成本、质量改进等，都可以通过改变投入来加以控制，因此在数学建模中将这些因素作 为决策变量进行优化，可以得到更好的方案。 1 3 2 本文的研究内容与思路 本文的研究对象是由单一供应商与单一零售商构成的两级供应链系统基于可控提 前期的库存优化问题。针对现有研究成果的局限性，本文考虑了供需双方的交互问题， 重点选择了如下四个改进方面的内容： ( i ) 基于供应链系统中批对批( 1 0 t - f o r - l o t ) 的订货过程，采用提前期为零售商订货批 量与供应商生产率的比值形式，考虑了供需双方的决策交互，从而把提前期的决策转化 为对订货批量与生产率两个变量的决策上，这样提前期便成为由供需双方共同决策的结 果；同时也考虑了服务水平约束，以及允许缺货损失的情况。 ( i i ) 基于供应链系统中批对批的订货过程，采用提前期是生产准备时间、生产率和订 货批量的函数关系形式，考虑了对供应商的生产准备时间( s e t u pt i m e ) 进行压缩的问 题，将其作为决策变量进行优化，并在供应商的成本函数中加入了减少生产准备时间和 准备成本的投资。 ( ) 扩展了传统的批对批模型，考虑了供应商将产品分批运给零售商且每批次运输量 相等的订货过程，引入了运输批次的决策问题，从而优化双方的库存成本。 ( i v ) 在前一部分基础上，讨论了供应商将产品分批运送、但每批次运输量不全等的情 6 硕士学位论文 基于可控提前期的供需双方s t a c k e l b e r g 博弈与协调问题研究 况，将运输批次数、不等批次数以及每批次的运货量等均作为决策变量，给出了供需双 方最优的交货策略。 本文的研究思路如下：首先，针对上面四部分内容，分别基于不同的分散博弈和集 中决策模式，运用二层规划和集成库存系统的框架建立了s t a c k e l b e r g 博弈以及供应链 联合库存优化的数学模型，然后根据每个模型的不同之处采用了求解反应函数、“k - t 条件、分支定界法、设计迭代程序等方法，在算例中求得了各类模型相应的最优解，并 分析了不同模式下供需双方的最优决策以及决策之间的相互影响，探讨了博弈决策和集 中决策各自的优缺点，以及双方如何设计合理的协调机制从而达到合作的措施。本文具 体的研究内容和思路如图1 1 所示。 图1 1 本文的研究内容与思路 其中，在讨论分散决策模式时，我们采用了博弈论中的s t a c k e l b e r g 博弈方式，分 别建立了供应商和零售商占主导地位的序贯博弈的决策模型，对供应链中供需双方的竞 争与合作问题进行了深入的讨论，并在算例最后设计了可行的协调机制方式。本文相关 模型的研究框架如图1 2 所示。 7 l 绪论硕士学位论文 另外，本文考虑了供应商的最优生产率决策，在供应商的总成本函数中加入了提高 生产率带来的成本。基于前面不同学者的研究，我们分别针对内容( i ) ( i i ) ( i i i ) 中 的模型，采用了提高生产率的成本g p ) 的三种表达形式，包括一般形式、指数函数形 式和幂函数形式。本文仅以一般形式为例建立各类具体模型，但在算例中分别进行了三 种形式的求解和分析。 s t a c k e l b e r g 博弈模型【一 供应商先动模型 供应链集中决策模型 1 4 本文章节结构 协调机制设计 零售商先动模型 图1 2 本文的模型框架 本文的核心体系如前面图1 1 所示，各章节内容与结构归纳如下： 第1 章，绪论部分主要给出了本文的研究背景和意义，并对可控提前期，以及基于 可控提前期的供应链单一节点、集中决策和协调等方面的文献研究情况进行了综述。 第2 章，本文涉及到的相关理论概述，介绍了一些博弈论、二层规划问题的基本概 念和理论知识，以及在供应链管理和协调问题上的应用背景和意义。其中，博弈论中主 要介绍本文中使用的s t a c k e l b e r g 博弈模型，而二层规划正是求解此类博弈问题的一种 有效方法。 接下来，本文的第3 、4 、5 、6 章，基于单一供应商和单一零售商构成的两级供应 链订货系统，分别针对上面提出的四方面内容，应用s t a c k e l b e r g 博弈、供应链集中决 策以及供应链协调机制这三种方式建立了数学模型，并给出了相应的求解方法，以及实 际算例的求解过程和结果的对比分析。其中，各章节模型研究的总体框架如下图1 3 所 示( 第6 章略有不同) 。 最后第7 章，对本文研究内容的一个全面总结，以及对未来基于可控提前期问题的 进一步研究方向的讨论和展望。 8 硕士学位论文 基于可控提前期的供需双方s t a c k e l b c r g 博弈与协调问题研究 图1 3 模型研究的总体框架图 9 2 相关理论概述 硕士学位论文 2 相关理论概述 2 1 引言 本章主要对本文研究内容的相关理论知识，包括s m c k d b e r g 博弈、二层规划方法、 供应链集中决策与协调问题等进行了概述。首先，介绍了s t a c k c l b c r g 博弈问题的研究 框架和博弈在供应链管理领域中的应用情况。然后，对二层规划问题的模型和求解方法 进行了概述，提出了二层规划正是求解博弈论问题的一种有效方法，并简述了二层规划 在供应链建模中的应用。最后，在对供应链成员分散和集中决策问题的分析基础上，讨 论了供应链协调问题的研究内容和意义。 2 2 博弈论框架 博弈论( g a m et h e o r y ) 自2 0 世纪上半叶由现代数学巨匠冯诺伊曼提出至今，已在 很多领域得到了广泛应用。博弈论也可以称为对策论，起源于应用数学，本质上是局中 人利益互动或互斗的决策论，它解释了社会环境条件下理性人( 或集团) 在博弈过程中 的决策行为【4 8 1 。按照经济学中“理性人 的前提假设，博弈的参与者都是追求自身利益 最大化的经济主体。博弈论研究了这些不同主体的行为发生相互作用时，即一个企业的 决策受到其他企业的影响，且反过来自身的选择又影响到其他企业决策的问题。 博弈最基本的分类有两种【4 9 】。一种分类，是按照参与博弈的各方决策是否存在先后 顺序，参与者同时决策或者同时行动的博弈属于静态博弈( s t a t i cg a m e s ) ；参与者有先 后的序贯决策或者行动的博弈属于动态博弈( d y n a m i cg a m e s ) 。另一种分类，是按照各 方是否都清楚各种对局情况下每个参与者的得益情况，分为完全信息博弈( g a m e so f c o m p l e t ei n f o r m a t i o n ) 和不完全信息博弈( g a m e so f i n c o m p l e t ei n f o r m a t i o n ) 。所谓不完 全信息博弈，就是至少有一个参与者不清楚某种对局情况下某个参与者的得益的博弈。 如果将静态与动态、完全信息与不完全信息进行两两组合，就可以得到四大类博弈。本 章主要介绍s t a c k e l b e r g 博弈，属于完全信息的动态博弈。 下面几节主要介绍一下s t a c k e l b e r g 博弈模型，对其理论知识、数学模型框架，以 及在供应链中的应用问题进行了概述。 2 2 1 s t a c k e l b e r g 博弈模型 1 9 5 2 年，德国经济学家h e i n r i c hv o ns t a c k e l b e r g 在研究市场经济问题时提出了具有 主从递阶结构的决策问题，称为s t a c k e l b e r g 问题。s t a c k e l b e r g 博弈模型是一类动态博弈， 其参与者的行动具有先后次序，也着重体现了正在竞争的企业之间的不对称性。在 s t a c k e l b e r g 博弈中，存在两类决策者：其中一方的实力相对较强，处于较高的决策层次， 称为主方或领导者( l e a d e r ) ；而另一方处于较低的决策层次，为从方或跟随者 1 0 硕士学位论文 基于可控提前期的供需双方s t a e k e l b e r g 博弈与协调问题研究 ( f o l l o w e r ) 。博弈的顺序为，主方首先选择自己的某个决策，告知从方，然后从方再依 赖主方的决策来选择使得自身利益最大化( 或成本最小化) 的最佳决策。其中，主方可 以预见到从方的反应，并利用这些反馈信息来作出自己的最优决策，且假定从方决策者 的策略保持不变。 我们以两个企业之间竞争的s t a c k e l b e r g 博弈模型为例4 9 1 。模型中，两个企业共同 占有某种产品的市场，而他们面临的问题就是如何决策各自的产量，使得自身利润最大 化。我们假设企业之间相互独立，其中企业1 为博弈的主方，可以预见到企业2 的产量 决策，从而选择自身的产量，而且每个企业的利润都与对手企业的产量有关。 这是一个两阶段的序贯博弈。首先，由主方企业1 选择自己的产量，我们用吼来表 示，而企业2 在观察到企业1 所作出的产量决策后，再选择使自己的利润最大化的产出， 用q 2 表示