一、固定采购成本与最小采购量约束下的周期库存（论文文献综述）
袁奉娇[1]（2021）在《双边服务模式下生鲜供应链的最优决策及应用研究》文中认为近年来,生鲜市场竞争日益激烈、产品损耗严重,企业纷纷投入了全链的产后保鲜及细致的货架服务以进一步提升销量和扩大市场份额,如“元祖”与其水果供应商在源头和终端均提供保鲜服务、“果琳”在保鲜基础上提供分切等货架服务。然而保鲜和货架服务成本高昂,解决成本投入和边际收益的效益背反问题是改善企业绩效的关键;此外,生鲜产品品目不同,市场差异化定价明显,合理制定生鲜零售价格也成为企业平衡收入与成本、提高绩效的重要途径。本文设定单一供应商和单一零售商构成的二级生鲜供应链为研究对象,采用数理建模、数值仿真等研究方法,研究供应商和零售商均付出服务努力时（即双边服务模式下）供应链的最优决策与协调问题。首先,在两种双边服务模式下构建了生鲜供应链的优化决策模型:一是供应商和零售商两边均提供保鲜服务时（即双边保鲜服务模式A1）;二是在A1的基础上,零售商提供货架服务时（双边保鲜与货架服务模式A2）。同时,在这两种模式下依次研究了价格外生和价格内生的情况。其次,探讨生鲜供应链的协调问题,设计具有收益共享与成本分担属性的契约。最后,分析四种生鲜市场情景并进行了模拟仿真,探讨每个模型中最优决策的解析解,分析解析解关于价格、保鲜和货架服务敏感系数等环境参数的敏感度。研究发现,双边保鲜服务模式（A1）、双边保鲜与货架服务模式（A2）中的模型结果既具有共性也有其独特性。首先,所有的最优决策具有唯一存在性且存在双重边际效应;其次,收益共享与成本共担契约具有广泛适用性,可以激励两种服务模式中的分散决策与集中决策结果趋同。每类模型结论也有其独特性。第一,价格外生时,供应链成员的最优决策与价格敏感系数不相关,而在价格内生时,最优决策与价格敏感系数呈负相关;第二,在不同阈值下,各类模型中的供应链最优利润和采购量与自然衰减系数的相关性不同。同时,算例发现,解析解关于环境参数敏感度也有共性和独特性。首先,供应链利润和零售商最优保鲜努力与提前期负相关;决策变量与新鲜度敏感系数正相关。其次,价格外生时,A1模式下的供应链利润与零售价正相关,而A2模式下,两者为负相关。研究结论对提高生鲜企业绩效具有一定的边际贡献和管理启示。
朱志贤[2]（2021）在《考虑全生命周期碳减排的生物质原料供应链网络优化》文中指出随着社会经济的高速发展,我国能源供应领域多年所积累的矛盾日益显现。社会经济发展的同时推动了能源需求总量的持续增长,从而加剧区域能源需求的对外依赖程度,能源供应呈现总体偏紧的态势。化石能源的日益枯竭以及其对环境负面的影响引发人们对可再生能源的关注。生物质能源作为一种可再生能源,可以有效替代化石能源的使用,在节能减排上具有良好的发展潜力。生物质能源实现稳定供应的关键在于生物质原料供应的稳定高效。因此,如何实现生物质原料的持续稳定供应成为亟待解决的问题,开展针对生物质原料供应链网络的优化研究尤为重要。本文结合生命周期理论,从供应链视角出发,考虑供应链的上游与中游阶段,针对生物质从原料收集采购到加工生产为生物质燃料产品（生物乙醇）的生物质原料供应链进行了优化研究,主要研究内容包括以下四点。首先,本文利用文献回溯法对生物质原料供应链的国内外研究现状进行了梳理,对生物质原料供应链体系以及生命周期各环节的结构特点进行了分析,规范了生物质原料供应链生命周期各环节的分析框架。其次,依据生命周期理论与方法构建以满足碳排放成本最小化为目标的生物质原料从收集采购、运输、存储直至加工生产为产品的生物质原料—燃料产品的供应链碳排放成本模型,分析了生命周期各环节的成本消耗与碳排放情况。此外,考虑生物质原料供应量、价格以及生物质燃料产品生物乙醇需求的不确定性,结合动态规划理论与方法构建生物质原料产地、精炼厂与需求地之间的三级供应链网络,对生物质原料供应链从经济与环境双角度进行了优化研究,对实际问题进行描述并确定有关参数。最后,以某生物质能源企业为例,结合有关数据对模型进行计算分析与求解,从而确定生物质原料供应链全生命周期的成本消耗与碳排放情况以及给定约束条件下生物质原料供应链网络的优化,如生物质原料产地的选择、供应链网络中运输路径和运输方式的决策等。根据计算分析的结果对模型中的关键参数进行敏感性分析,对生物质原料供应链网络中各利益相关主体如何做到节能减排提出相应的措施与建议。
于俊甫[3]（2021）在《动态多准则物料分类及其采购管理研究》文中指出物料分类与采购管理是企业供应链管理实践中面临的核心问题。制造业企业物料种类众多,面对日益激烈的市场竞争和不断增长的客户需求,物料分类是提高物料管理效率的重要手段,实施科学合理的智能化物料分类,并制定相应的采购策略,可以有效地降低成本和物料供应风险。本文针对物料分类中的不平衡多准则物料分类、分类结果滞后于市场需求、差异化采购管理问题,进行了基于SMOTE-SVM与自适应组合预测的动态多准则物料分类及其采购管理研究,主要研究工作如下:（1）深入研究不平衡多准则物料分类问题,分析指标体系设计的理论基础,将Kraljic模型中的利润影响和供应风险两个维度细分为多个更为具体的指标,以D公司为例建立多准则物料分类指标体系。通过改进SMOTE方法对多分类不平衡物料数据集进行过采样预处理,结合SVM算法将物料智能分为四类:战略物料、杠杆物料、非关键物料和瓶颈物料,对少数类物料分类精度的提升使得SMOTE-SVM多准则物料分类模型更符合企业的实际需求。（2）针对传统模型物料分类结果滞后于市场需求的问题,提出自适应组合预测模型,综合多个单一预测模型优点,通过自适应迭代调整权值,正则化避免过拟合问题,达到更高精度的需求预测效果。以新陈代谢GM（1,1）模型、BP神经网络、LSTM模型为基础,通过实例对比验证了自适应组合预测模型的预测效果。将预测得到的产品需求信息转化为物料需求信息,实现动态多准则物料分类。（3）针对智能分类后的四类物料,深入研究其差异化采购问题,首先定性分析各类物料特点,制定对应的差异化采购管理策略,提出适合的采购策略、库存策略以及供应商管理策略。其次,建立产能约束下多源采购最优投标报价的招标采购模型,在模型基础上进一步通过蒙特卡洛模拟数值实验,定量分析4个主要因素对招标方物料采购成本的影响,提出对应的招标采购策略。通过精准化的采购管理,保障物料供应稳定,降低成本和供应风险。
石雪飞,王海燕[4]（2021）在《库存容量有限的产品选择及联合采购决策研究》文中研究表明考虑到市场上种类繁多的商品,基于经济批量订货模型,在最小订货量和库存容量约束下建立了产品选择和采购的联合决策模型,并设计了相应的多项式时间算法进行求解.为进一步提高零售商的利润,接着建立了库存共享的联合采购决策模型.并基于合作博弈理论,设计了相应的利润分配方案.在合作联盟的库存容量充足时采用的利润分配方案是核分配方案;在合作联盟的库存容量不足时采用的利润分配方案满足个人理性并且能够激励采购联盟提供真实的库存容量信息.数值试验表明:产品种类越少,库存容量越大,联盟成员越多,联合采购提高的利润越多;联合采购最高可以提高合作联盟总利润的26%.
郭龙[5]（2020）在《基于契约的随机产出和需求下的物流服务供应链协调研究》文中指出以“物流服务功能提供商→物流服务集成商→顾客”组成的物流服务供应链为研究对象,综合运用数学分析、运筹学和博弈论等数学工具,借鉴传统供应链的契约协调理论,分别对物流服务能力产出不确定、需求不确定以及产出和需求同时不确定环境下的物流服务供应链协调进行了研究。本文主要研究内容及结论如下:首先,研究了随机产出下的物流服务供应链协调。在物流服务能力产出不确定情况下,建立了基于能力盈余风险共担契约和能力缺失惩罚契约的物流服务供应链协调模型。结果表明:能力盈余风险共担契约降低了物流服务功能提供商的风险,功能提供商能够降低物流服务能力的投资储备量,但能力缺失惩罚契约增加了物流服务功能提供商的风险,为了避免惩罚,该机制通过刺激物流服务功能提供商提高物流服务能力投资储备数量,从而提高了物流服务能力产出量。能力盈余风险共担契约和能力缺失惩罚契约均可以实现物流服务功能提供商和集成商之间收益的自由分配,其中收益分配系数取决于物流服务集成商和功能提供商的谈判能力,体现了物流服务供应链的柔性。其次,研究了随机需求下的物流服务供应链协调。针对线性需求和弹性需求两种需求模式,结合供应链中的收益共享、价格折扣和努力成本分摊契约,提出了三种新的协调机制,即直接回馈-收益共享协调契约、多层次回馈协调契约和直接回馈-努力水平共享协调契约。结果表明:无论是线性需求模式还是弹性需求模式下,直接回馈-收益共享协调契约、多层次回馈协调契约均可以实现物流服务供应链的协调,而直接回馈-努力水平共享协调契约仅能实现线性需求模式下物流服务供应链的协调,并不能实现弹性需求模式下物流服务供应链的协调。线性需求模式下,物流服务功能提供商更倾向于直接回馈-收益共享协调契约和直接回馈-努力水平共享契约,而物流服务集成商更倾向于多层次回馈协调契约。弹性需求模式下,物流服务功能提供商更倾向于多层次回馈协调契约,物流服务集成商更倾向于采取直接回馈-收益共享协调契约。最后,研究了产出和需求同时随机下的物流服务供应链协调。对产出和需求同时不确定的情形,提出了一种灵活的柔性订货策略,并提出了基于收益共享契约的惩罚-回馈契约联合协调策略。结果表明:产出和需求均不确定的情形下,柔性订货策略不仅可以减少物流服务供应链的不确定性,同时还可以通过协调契约显着提高物流服务供应链的整体收益水平,物流服务供应链收益增长率随着产出不确定和需求不确定性的增加而逐渐增加。基于收益共享契约的惩罚-回馈联合协调契约可以实现物流服务供应链的协调,且物流服务功能提供商和集成商通过调整收益共享系数可以实现物流服务供应链收益的合理分配。
郭影[6]（2020）在《部分需求分布信息下应急物资储备治理策略研究》文中研究说明科学有效的应急物资储备是应急响应重要保障,同时由于部分应急物资有固定保质期要求,在实际应急库存管理过程中存在严重的过期浪费现象。因此,需要加强应急物资储备管理,提高应急保障能力,使用剩或临期的物资能够得到有效使用。2019年2月26日美国国家公共电台发布了“From Trailers To Tents:What Happens to Leftover Aid Supplies?”的消息,报道了美国联邦应急管理局计划拍卖救援飓风灾难剩余的拖车房,而由此引发一系列争议与不满。因此,用剩的或临期的应急物资是否可以销售?不同的应急物资储备治理策略的应用边界是什么?本文针对这一问题,系统分析了应急物资库存管理相关研究,结合实践观察,归纳出理论研究在实践应用中的挑战,包括难以精准估计应急需求分布函数、忽略物资储备中政府应急救援规定等。以实施应急物资销售策略争议性的问题为切入点,探究了销售策略相较于其他治理策略对应急库存控制效果的增值作用,为应急物资销售策略的争议性实施提供证据支撑,同时为应急物资储备依据保障能力与过期浪费制定或选择相应的治理策略提供指导。主要工作包括:（1）针对应急需求分布函数未知在实践应用中的挑战,构建了自由分布库存模型,实现了仅已知随机变量的均值与上下界分布信息的可靠决策。在应急管理优化模型中,学者大多假设随机应急需求分布信息已知,而实践中难以精准地估计随机变量分布全部信息,特别是在数据较少的应急环境中更是如此。本研究给出成本目标所有可能中的最好与最坏结果,在Hurwicz决策准则下进行决策。研究发现,自由分布应急库存模型具有稳定性或鲁棒性。（2）针对应急组织销售用剩或临期应急物资在实践中的争议性问题,设计了应急物资销售策略,并探究了其对应急供给能力与过期浪费的影响,该销售策略包括面向消费者、面向企业两种销售方式。分别研究了两种销售方式下的库存决策,不同的是面向消费者销售时需要考虑消费者的公益偏好,而面向企业销售时则考虑最迟销售时间点。具体包括:①考虑应急需求数量与需求时间的随机性,基于消费者公益偏好,构建用剩或临期应急物资面向消费者销售的库存模型。为解决销售策略的争议性,同时构建被动接受策略、人道主义捐赠策略下的库存模型,以应急储备中心成本、销售企业利润、公众福利组成的社会整体价值为目标,采用自由分布优化方法,分析销售策略的适用条件。结果发现,销售策略总是优于被动接受策略,在经济不发达地区,人道主义捐赠策略的治理效果更好。②引入最迟销售时间点,建立了用剩或临期应急物资面向企业销售的库存模型。同时基于政府与企业的交易关系,引入了应急储备中心从市场企业应急采购策略,构建销售与应急采购混合策略下的库存模型。结果发现,过期损失比较严重的物资应当采用销售策略,销售—应急采购策略可以同时降低过期风险与缺货风险,初步验证了政企合作模式在一定条件下的有效性。（3）鉴于联合储备模式的常用性与有效性,在中国政府应急救援的“政府采购与政府补贴相结合的应急物资储备方式,应急期间实行先征用后结算的办法”政策下,设计了基于补贴的政企联合储备策略（补贴联合储备策略）,一方面探索联合储备治理策略的有效性,另一方面对比说明联合储备策略与销售策略的优势范围,进一步探究了联合储备模式下引入销售策略的有效性,具体包括:①在政企联合储备方式下,构建补贴契约下的应急库存随机模型,分析政府补贴契约对政企合作的协调作用,剖析政企联合储备策略对应急物资储备治理效果,给出销售策略与补贴联合储备策略优势条件。理论分析结果,验证了补贴契约的协调性,以及不同治理策略之间存在应用边界,为进一步探究基于销售与联合储备的混合策略提供基础。②已有研究证明多种策略混合治理比单一策略更有效,因此,本文尝试性在补贴联合储备策略的基础上引入面向消费者销售策略,构建了基于销售与补贴联合储备的混合策略,即联合储备模式下的销售策略,设计了近似算法。分析发现,关键性强的应急物资或者发生频率高的事故风险地区,引入销售策略是有利的。本文的主要创新之处在于:1)基于销售剩余应急物资的争议性,设计了面向消费者与面向企业的销售策略,探索了其相对于人道主义捐赠策略的优势条件,为应急物资销售策略的实施提供依据。2)鉴于联合储备模式的常用性,基于“先征用后结算”的现行政策,提出了补贴联合储备策略,设计了联合储备模式下的销售策略,探析了应急物资储备困境不同治理策略的应用边界。3)考虑应急需求分布函数难以估计的特征,给出了部分需求分布信息下的应急库存规划方法。
付美园[7]（2020）在《F企业慢性病药品需求预测及库存策略研究》文中研究说明近年来,慢性病患病率居高不下,极大程度上增加了慢性病药品的市场需求,给医药物流企业慢性病药品的库存管理带来了较大的压力。本文以解决F企业慢性病药品库存管理中所存在的问题为出发点,帮助F企业科学的划分慢性病药品的库存,并对其进行合理的需求预测,制定相应的库存控制策略,力求减轻F企业慢性病药品库存管理的压力,提高库存周转率。首先,针对F企业慢性病药品进行库存分类。由于F企业对品类众多且存在大量滞销品种的慢性病药品,只单纯按照药品的性质进行管理,未能对其进行科学的库存分类,使得整体库存结构较为混乱。本文基于上述原因,先行根据F企业慢性病药品的历史需求使用ABC分类法进行库存分类。并结合F企业实际经营状况利用收益金额为指标,将其划分为滞销和非滞销慢性病药品,改善其库存结构,为后期的需求预测和库存控制策略的选择奠定基础。接下来,进一步解决F企业非滞销慢性病药品需求预测不合理的问题。在实际经营管理过程中,非滞销慢性病药品的需求量往往受客户需求以及其外在因素的影响,历史需求波动较大,非平稳性质显着,极大程度上增加非滞销慢性病药品需求预测的难度。本文基于非滞销慢性病药品历史需求数据特征,充分考虑了F企业的具体要求,确定构建RBF神经网络需求预测模型。使用MATLAB软件编程进行实例仿真,结果显示,该模型预测精度较高,并为后续的库存控制策略应用提供了数据支持。最后,基于滞销和非滞销慢性病药品的需求特征制定相应的库存控制策略。本文在充分分析非滞销慢性病药品的需求特征的基础上,构建以库存总成本最小为目标,考虑第一个提前期内到货,多周期下静动结合策略的库存控制模型,具体计算过程使用lingo软件编程进行实例检验。结果表明在静动结合策略下非滞销慢性病药品的订货数量、库存持有水平以及库存总成本都得到了有效降低,极大程度上减轻了非滞销慢性病药品的库存管理压力。随后本文在深入剖析滞销慢性病药品的需求特征的基础上,选择采用定期订货策略对该类药品进行库存控制,并进行实例检验。结果表明定期订货策略策略有效的降低了滞销慢性病药品的库存周转天数,提高了库存周转率,且易于操作,更具实用性。通过本文的研究可以有效解决F企业慢性病药品库存结构混乱、需求预测不合理、库存控制策略过于简单等问题,有助于减轻F企业慢性病药品库存管理的压力,提高企业的竞争力,并为其他医药物流企业解决相似问题提供一定的参考依据。
许佳阳[8]（2020）在《基于政府规制的绿色供应链动态决策研究》文中指出近年来,由于环境污染、资源匮乏、能源的不合理利用等问题日益严重,绿色可持续发展已成为全球各界共同关注的焦点,许多国家和企业已经陆续开展绿色经济实践。一方面政府制定补贴、税收等环境政策对企业生产运营进行监督,引导和激励企业采取绿色行为;另一方面,随着消费者绿色消费意识和对绿色产品认知力的不断提高,许多企业积极主动地投入到绿色实践中。但是我国目前绿色发展仍处于起步阶段,企业实施绿色行为前期投入成本大,绿色生产技术能力不足,因此政府有必要对企业提供合理的财政补贴,以激发企业不断提高自身绿色化水平。同时,针对企业非绿色行为,也应当实施相应的经济惩罚。本文基于我国绿色供应链和绿色产品市场的发展现状,借鉴国内外环境规制和企业绿色行为相关文献和实践经验,运用委托—代理理论、最优控制论、微分博弈、演化博弈和系统动力学理论方法,考虑了绿色供应链运营中关于逆向选择和长期动态的现实问题,构建了政企之间和供应链成员间的合作契约,以探究政府环境规制下供应链的绿色决策问题,并为政府环境政策的制定和企业绿色实践提供理论参考。本文主要内容如下:（1）探究了政府采购中针对制造商绿色决策的激励机制设计。针对产品绿色度信息的不对称问题,设计了政府与制造商之间一次性转移支付契约和收益共享契约。通过显示原理得到各契约下政府转移支付、绿色产品订购量以及产品绿色度的均衡解,并结合我国现阶段绿色产品发展情况,分析了各契约甄别真实信息和激励制造商提高产品绿色度的实施条件和效果;进一步提出了基于纳什协商模型的非线性协调契约,实现政府和企业收益的帕累托改进;在政府采购再制造喷墨打印机过程中采取弹性比例收益共享契约,验证了弹性比例契约对政府甄别产品真实绿色度、提升企业绿色水平的积极作用。（2）从长期动态角度研究政府不同补贴形式下的供应链绿色决策问题。基于无政府参与、政府一次性补贴机制、政府单位补贴机制三种模式,构建了由单个制造商和单个零售商组成的二级供应链系统,运用微分博弈研究制造商绿色生产努力程度、产品定价以及零售商对绿色产品的广告宣传努力程度随时间变化的轨迹,并对比分析了各模式下的产品绿色度、产品商誉和供应链收益;针对我国新能源汽车行业现状展开研究,表明两种政府补贴形式对提高产品绿色度、产品商誉和供应链收益均具有积极影响,且一次性政府补贴对新能源汽车发展更具激励性。（3）探究了供应链上下游成员长期动态合作机制的设计。将制造商和零售商独立决策扩展到制造商和零售商建立合作机制的研究,提出了制造商分担零售商广告宣传成本契约,分析了政府不同补贴形式下的供应链决策问题。考虑新能源汽车生产商和经销商建立长期成本分担契约,并就产品绿色度、产品商誉和供应链收益与独立决策进行对比,表明成本分担契约有利于提高经销商广告宣传的积极性,从而提高了产品商誉,促进供应链整体效益的提高。（4）探究了奖惩机制下政府监管与供应链绿色决策的演化过程。结合支付矩阵和复制动态方程构建了上游供应商、下游制造商绿色行为决策和政府监管的演化博弈模型,讨论了单方决策的演化稳定状态。建立系统动力学模型,结合电子产品供应链案例分析局部均衡策略的稳定性,并探讨了初始策略的选择、政府奖励和惩罚程度三个因素对各群体演化路径的影响。研究表明:在长期博弈过程中,政府加大绿色补贴和惩罚力度,能激励企业采取绿色行为;在对我国电子产品供应链的实践研究中发现,政府应首先对下游制造商进行激励,其绿色行为会进一步影响上游供应商进行绿色原材料的生产。本论文基于信息不对称、政府规制方式、供应链长期动态博弈三个视角,重点探讨了政府环境规制下企业的绿色决策问题以及供应链企业之间、政府和企业之间的合作和激励关系。将理论结果分别结合政府再制品采购、新能源汽车行业以及电器电子产品产业的实践案例,为我国绿色产业的建设和发展、对我国政府可持续发展战略的制定和实施提供了一些现实指导建议。
张文博[9]（2020）在《国网J省公司充电桩备品备件网络库存配置策略研究》文中研究说明充电桩行业的发展是新能源汽车和电动汽车发展的基本保障,自2014年以来,我国开始全面开放新能源汽车相关基础设施建设的市场准入,大力推进社会资本投资充电桩建设。在充电桩的日常建设运营过程中,为了保证充电桩发生故障时能够快速响应,提高顾客满意度,充电桩运维企业需要设定合理的备品备件库存水平,并制定一套行之有效的充电桩备品备件管理策略。国网J省公司作为J地区主要的充电桩管理企业,负责下属5个地市的充电桩建设和运维管理。该公司在过去几年中,已经对其管理的地市投资建设了大批充电桩,但随着充电桩的陆续“过保”,国网J省公司面临着充电桩维修管理新挑战。充电桩的备品备件故障属于随机性概率事件,采购数量和库存水平的确定具有较高难度。对于涉及不同供应商的充电桩备品备件管理来说,如何制定一套结合采购、库存和配送的管理体系对于国网J省公司而言尤为重要。鉴于此,本文旨在通过总结充电桩备品备件维修管理中面临的问题,探索考虑企业制定备品备件的网络库存配置策略,为国网J省公司在充电桩备品备件的管理策略制定和实际运作中指明方向。本文以充电桩备品备件作为研究主体,首先对已有的理论和文献进行总结和梳理。其次,归纳总结了国网J省公司充电桩备品备件维修管理方面的现状和问题。继而,在以上理论和实际的背景下,结合备品备件需求预测的方法及库存管理的理论提出了充电桩备品备件库存配置的策略。并在经典报童模型的基础上,提出以省中心库集中采购存储的垂直式管理和地市分库分散式采购存储的响应式管理机制作为“0-1”决策变量去建模的管理思想,构建了充电桩备品备件的网络库存配置模型,使得模型的设计更加合理、实用。最终列举了国网J省公司充电桩备品备件管理的实例,结合上述模型进行了求解,通过CPLEX软件编程求解得出了垂直式管理和响应式管理机制相结合的混合库存管理模式下的备品备件网络库存配置策略,并提出利用不断更新迭代的新生数据带入已有模型重新计算来不断进行备品备件库存优化管理的建议。综上,本文对国网J省公司充电桩备品备件的网络库存配置问题进行了研究。研究证明,对于充电桩维修备品备件通过采取网络库存配置的管理方法能够实现较好的效果,降低了充电桩备品备件的管理成本,提升了其管理效率。通过以上研究,不仅解决了困扰国网J省公司充电桩过保后维修管理的难题,该研究也丰富了备品备件库存管理方面的研究。图（15）幅,表（9）个,参考文献（53）篇。
陈圣峻[10]（2020）在《供需不确定下基于Supply-hub的供应商选择和库存协同研究》文中提出在经济全球化的背景下,市场竞争愈加激烈。同时,人们消费理念的多元化、新产品生命周期越来越短、需求市场的动荡性等外部因素驱使企业进行有效的供应链整合和管理。在供应链管理领域,供应链风险管理以及供应链上下游之间的协同运作管理都是研究的重点。Supply-hub作为一种供应链协同运作模式,在一定程度上弱化了供应不确定性的影响,提高了供应链协同运作水平。同时,在Supply-hub的实施、运行过程中,供应商选择以及库存协同问题是影响供应链协同的重要因素。在此基础上,考虑对基于Supply-hub的供应商选择和库存协同问题进行研究。通过对供应商选择、库存协同和Supply-hub模式的研究现状进行总结,指出现有研究的不足,提出研究问题,并对相关理论基础进行阐述。基于供应驱动思想,分析了基于Supply-hub运作模式的库存协同运作的主要特征,给出了基于Supply-hub库存协同运作的框架模型。针对需求不确定下的基于Supply-hub的供应商选择和库存协同问题,在考虑产品匹配性和供应商产能存在约束的情况下,引入滞存成本因素,构建了多产品供应商选择和库存协同模型。分析结果表明,在一定条件下,总存在最优的供应商选择方案和库存策略,并且服务水平、需求不确定性和订货提前期的变化会影响供应链期望成本、供应商选择和库存策略。针对供应不确定环境下的基于Supply-hub的供应商选择和库存协同问题,在考虑供应商存在延迟交付风险的情况下,引入惩罚成本,同时考虑供应商的产能约束,构建整数规划模型。结果表明,在一定条件下,总存在最优的供应商选择方案和库存策略,并且延迟交付概率和订货提前期变化对供应链期望成本、供应商选择方案以及最优订货批量有一定影响。在上述研究的基础上,进一步分析供需不确定环境下的基于Supply-hub的供应商选择和库存协同问题,并构建了整数规划模型,结合算例,给出了在不同条件下的最优供应商选择方案和库存策略。分析结果表明:服务水平、需求波动、延迟交付概率和订货提前期的变化对供应商选择方案和Supply-hub库存策略由不同的影响。
二、固定采购成本与最小采购量约束下的周期库存（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、固定采购成本与最小采购量约束下的周期库存（论文提纲范文）
（1）双边服务模式下生鲜供应链的最优决策及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 论文创新点 |
| 第2章 相关研究及文献综述 |
| 2.1 生鲜供应链保鲜决策研究 |
| 2.2 生鲜供应链保鲜与定价联合决策研究 |
| 2.3 生鲜供应链保鲜与货架服务联合决策研究 |
| 2.4 生鲜供应链契约研究 |
| 2.5 研究述评 |
| 第3章 生鲜供应链双边保鲜服务努力决策及应用研究 |
| 3.1 问题描述与符号说明 |
| 3.2 价格外生时的决策模型 |
| 3.3 价格内生时的决策模型 |
| 3.4 协调性分析 |
| 3.5 实例应用研究 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 生鲜供应链双边保鲜与货架服务努力决策及应用研究 |
| 4.1 问题描述与符号说明 |
| 4.2 价格外生时的决策模型 |
| 4.3 价格内生时的决策模型 |
| 4.4 协调性分析 |
| 4.5 实例应用研究 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论与建议 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 第3章 证明 |
| 第4章 证明 |
| 致谢 |
| 在学期间科研情况 |
（2）考虑全生命周期碳减排的生物质原料供应链网络优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 生物质能源发展现状 |
| 1.2.2 生物质能技术发展现状 |
| 1.2.3 生物质原料供应链的研究现状 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 第2章 生物质原料供应链结构与体系概述 |
| 2.1 原料供应链的基本结构与研究边界 |
| 2.2 生物质原料供应链优化环节概述 |
| 2.2.1 原料收集采购环节优化 |
| 2.2.2 运输环节优化 |
| 2.2.3 存储环节优化 |
| 2.2.4 生产环节优化 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 生物质原料供应链的生命周期建模 |
| 3.1 问题描述与相关假设 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 模型假设 |
| 3.2 模型刻画 |
| 3.3 模型构建 |
| 3.3.1 生物质原料供应链成本模型 |
| 3.3.2 生物质原料供应链碳排放模型 |
| 3.3.3 生物质原料供应链碳排放成本模型 |
| 3.3.4 约束条件 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 生物质原料供应链网络的优化 |
| 4.1 问题描述与相关假设 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 模型假设 |
| 4.2 模型刻画 |
| 4.2.1 符号定义 |
| 4.2.2 随机情境的生成方法 |
| 4.2.3 模型构建 |
| 4.2.4 模型的动态规划求解原理 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 应用场景分析 |
| 5.1 案例概述及参数设置 |
| 5.1.1 案例概述 |
| 5.1.2 参数设置 |
| 5.2 结果分析与改进建议 |
| 5.2.1 计算结果 |
| 5.2.2 敏感性分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
（3）动态多准则物料分类及其采购管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 物料分类研究现状 |
| 1.3.2 需求预测方法研究现状 |
| 1.3.3 采购管理研究现状 |
| 1.4 主要研究内容与创新点 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 论文创新点 |
| 第2章 SMOTE-SVM多准则物料分类模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多准则物料分类指标体系 |
| 2.3 物料分类类别 |
| 2.4 不平衡物料数据SMOTE预处理 |
| 2.5 SVM物料分类模型 |
| 2.6 实例验证 |
| 2.6.1 案例数据 |
| 2.6.2 算法实现及结果分析 |
| 2.7 本章小节 |
| 第3章 基于自适应组合预测的动态多准则物料分类模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 单一需求预测模型 |
| 3.2.1 新陈代谢GM(1,1)模型 |
| 3.2.2 BP神经网络模型 |
| 3.2.3 LSTM模型 |
| 3.2.4 SVR模型 |
| 3.3 组合预测模型 |
| 3.4 自适应组合预测模型 |
| 3.5 实例验证 |
| 3.5.1 验证数据 |
| 3.5.2 单一预测模型预测结果 |
| 3.5.3 组合预测模型预测结果 |
| 3.5.4 需求预测模型预测结果对比 |
| 3.6 动态多准则物料分类模型结构 |
| 3.7 本章小节 |
| 第4章 基于物料分类的采购管理 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于物料分类的差异化采购管理策略 |
| 4.2.1 战略物料采购管理策略 |
| 4.2.2 杠杆物料采购管理策略 |
| 4.2.3 非关键物料采购管理策略 |
| 4.2.4 瓶颈物料采购管理策略 |
| 4.3 基于最优报价模型的招标采购模型 |
| 4.3.1 单源采购最优投标报价的招标采购基准模型 |
| 4.3.2 多源采购最优投标报价的招标采购模型 |
| 4.3.3 产能约束下多源采购最优投标报价的招标采购模型 |
| 4.4 基于蒙特卡洛模拟和最优报价招标采购模型的数值实验 |
| 4.4.1 投标供应商数量和中标供应商数量 |
| 4.4.2 中标供应商供应比例 |
| 4.4.3 物料产能安全系数 |
| 4.5 本章小节 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）基于契约的随机产出和需求下的物流服务供应链协调研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写和符号清单 |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 物流服务供应链研究综述 |
| 2.1.1 物流服务供应链的概念与结构研究 |
| 2.1.2 物流服务供应链的协同与协调研究 |
| 2.1.3 物流服务供应链的其他主题研究 |
| 2.2 供应链契约 |
| 2.2.1 批发价格契约 |
| 2.2.2 回购契约 |
| 2.2.3 数量弹性契约 |
| 2.2.4 利益共享契约 |
| 2.2.5 回馈与惩罚契约 |
| 2.3 随机产出和需求下的供应链管理研究 |
| 2.3.1 随机产出供应链管理研究 |
| 2.3.2 随机需求供应链管理研究 |
| 2.3.3 产出和需求双边随机下的供应链管理研究 |
| 2.4 研究述评 |
| 3 考虑随机产出下的物流服务供应链协调 |
| 3.1 问题描述及参数说明 |
| 3.2 基本模型 |
| 3.3 随机产出下基于批发价格契约的LSSC协调 |
| 3.3.1 物流服务功能提供商最优投资储备决策模型 |
| 3.3.2 物流服务集成商最优采购决策模型 |
| 3.3.3 批发价格契约下物流服务供应链最优决策模型 |
| 3.4 物流服务能力盈余下基于风险共担契约的LSSC协调 |
| 3.4.1 物流服务功能提供商最优投资储备决策模型 |
| 3.4.2 物流服务集成商最优采购决策模型 |
| 3.4.3 能力盈余风险共担契约下物流服务供应链决策分析 |
| 3.5 物流服务能力缺失下基于惩罚契约的LSSC协调 |
| 3.5.1 物流服务功能提供商的最优投资储备决策 |
| 3.5.2 物流服务集成商的最优采购决策模型 |
| 3.5.3 能力缺失惩罚契约下物流服务供应链最优决策分析 |
| 3.6 算例分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 考虑随机需求下的物流服务供应链协调 |
| 4.1 问题描述及参数说明 |
| 4.2 基本模型 |
| 4.3 需求受价格-努力因素影响的LSSC协调 |
| 4.3.1 回馈协调契约下集中决策模型 |
| 4.3.2 直接回馈-收益共享协调契约 |
| 4.3.3 多层次回馈协调契约 |
| 4.3.4 直接回馈-努力水平共享协调契约 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 产出和需求同时随机下的物流服务供应链协调 |
| 5.1 问题描述及参数说明 |
| 5.2 集中决策模型 |
| 5.3 分散决策模型 |
| 5.3.1 物流服务集成商的最优采购决策 |
| 5.3.2 物流服务功能提供商的最优投资生产决策 |
| 5.4 基于收益共享契约的惩罚-回馈契约下LSSC协调 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）部分需求分布信息下应急物资储备治理策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的与意义 |
| 1.2 相关概念界定 |
| 1.2.1 部分需求分布信息 |
| 1.2.2 固定保质期应急物资 |
| 1.2.3 剩余应急物资 |
| 1.2.4 治理策略 |
| 1.2.5 应急物资类型与应急事故类型 |
| 1.3 研究综述 |
| 1.3.1 应急物资储备管理 |
| 1.3.2 应急物资储备治理策略 |
| 1.3.3 应急库存决策研究方法 |
| 1.3.4 剩余物资销售与公益营销 |
| 1.3.5 文献述评 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 研究内容与论文框架 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 论文框架 |
| 1.6 主要创新点 |
| 第2章 部分需求分布信息下应急库存随机规划模型研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 随机规划模型构建 |
| 2.2.1 需求数量随机的应急库存规划模型 |
| 2.2.2 数量和时间随机的应急库存规划模型 |
| 2.2.3 自由分布应急库存规划模型 |
| 2.3 应急库存规划模型分析 |
| 2.3.1 应急需求时间随机性影响 |
| 2.3.2 自由分布库存规划模型的有效性 |
| 2.4 实例仿真 |
| 2.4.1 数据输入 |
| 2.4.2 仿真结果 |
| 2.5 结论与启示 |
| 第3章 面向消费者的应急物资销售策略研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 销售策略设计 |
| 3.2.1 销售策略 |
| 3.2.2 销售策略下的供需分析 |
| 3.3 销售策略下的库存规划模型 |
| 3.3.1 期望成本与利润函数 |
| 3.3.2 库存博弈模型 |
| 3.4 销售策略的优势分析 |
| 3.4.1 被动接受与捐赠策略下物资库存模型 |
| 3.4.2 销售策略的过期浪费降低 |
| 3.4.3 销售策略对整体社会经济的增值 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 应急物资与应急事件的影响 |
| 3.5.2 销售策略特征参数的影响 |
| 3.5.3 应急需求随机性的影响 |
| 3.6 结论与管理启示 |
| 第4章 面向企业的应急物资销售策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 低价销售策略设计与模型 |
| 4.2.1 低价销售策略 |
| 4.2.2 低价销售模型 |
| 4.3 销售—采购策略的库存模型 |
| 4.3.1 销售—采购策略 |
| 4.3.2 销售—采购模型 |
| 4.4 结果分析与讨论 |
| 4.4.1 被动接受策略的库存模型 |
| 4.4.2 库存风险的降低 |
| 4.4.3 库存价值的增加 |
| 4.4.4 低价销售策略的有利条件 |
| 4.5 数值分析 |
| 4.5.1 相关参数对库存决策与策略增值的影响 |
| 4.5.2 随机变量对库存决策与策略增值的影响 |
| 4.6 结论与管理启示 |
| 4.6.1 面向消费者与面向企业的销售策略 |
| 4.6.2 相关结论与管理启示 |
| 第5章 基于政府补贴的联合储备模型分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 补贴政企联合储备模型 |
| 5.2.1 补贴联合储备策略设计 |
| 5.2.2 补贴联合储备模型 |
| 5.2.3 补贴联合储备决策 |
| 5.3 补贴联合储备策略的分析 |
| 5.3.1 补贴联合储备模式协调 |
| 5.3.2 补贴联合储备策略的有效性 |
| 5.4 销售策略与补贴联合储备策略的对比分析 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 应急物资与应急事件的影响 |
| 5.5.2 实施参数的影响 |
| 5.5.3 应急需求随机性的影响 |
| 5.6 结论与管理启示 |
| 第6章 基于销售与联合储备的混合策略研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 混合策略下的库存模型 |
| 6.2.1 基于销售与联合储备的混合策略设计 |
| 6.2.2 模型构建 |
| 6.3 联合储备模式下销售策略分析 |
| 6.3.1 库存水平分析 |
| 6.3.2 联合储备模式下销售策略有效性分析 |
| 6.4 近似算法与仿真 |
| 6.4.1 近似算法 |
| 6.4.2 数值仿真 |
| 6.5 剩余应急物资销售策略实施框架 |
| 6.5.1 剩余应急物资销售策略的实施动机 |
| 6.5.2 剩余应急物资销售策略的实施要素 |
| 6.5.3 剩余应急物资销售策略的实施框架 |
| 6.6 结论与管理启示 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要研究工作 |
| 7.2 主要结论 |
| 7.3 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间研究成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）F企业慢性病药品需求预测及库存策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 药品库存分类研究现状 |
| 1.3.2 药品需求预测研究现状 |
| 1.3.3 库存控制策略研究现状 |
| 1.3.4 文献评述 |
| 1.4 研究方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 研究创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 相关理论研究 |
| 2.1 ABC分类法 |
| 2.1.1 ABC分类法的概述 |
| 2.1.2 ABC分类法的应用 |
| 2.2 RBF神经网络算法 |
| 2.2.1 RBF神经网络模型 |
| 2.2.2 RBF神经网络的学习算法 |
| 2.2.3 RBF神经网络的需求预测步骤 |
| 2.3 随机需求下库存控制策略 |
| 2.3.1 平稳需求的库存控制策略 |
| 2.3.2 非平稳需求的库存控制策略 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 F企业慢性病药品库存管理分析及分类 |
| 3.1 F企业概况及慢性病药品库存管理问题分析 |
| 3.1.1 F企业概况 |
| 3.1.2 F企业慢性病药品库存管理问题分析 |
| 3.2 慢性病药品的分类 |
| 3.2.1 慢性病药品ABC分类 |
| 3.2.2 慢性病药品滞销药品类别确定 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 F企业非滞销慢性病药品需求预测 |
| 4.1 非滞销慢性病药品数据的处理 |
| 4.1.1 非滞销慢性病药品数据特征 |
| 4.1.2 需求预测方法的确定 |
| 4.1.3 影响因子的选取与分析 |
| 4.1.4 非滞销慢性病药品数据预处理 |
| 4.1.5 非滞销慢性病药品数据归一化处理 |
| 4.2 基于RBF神经网络非滞销慢性病药品的需求预测 |
| 4.2.1 RBF神经网络学习算法过程 |
| 4.2.2 RBF神经网络需求预测模型构建 |
| 4.2.3 RBF神经网络需求预测模型求解 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 F企业慢性病药品库存控制策略 |
| 5.1 F企业慢性病药品需求特征分析 |
| 5.1.1 非滞销慢性病药品需求特征分析 |
| 5.1.2 滞销慢性病药品需求特征分析 |
| 5.2 F企业非滞销慢性病药品库存控制策略制定及对比分析 |
| 5.2.1 构建静动结合第一阶段库存控制模型 |
| 5.2.2 构建静动结合第二阶段库存控制模型 |
| 5.2.3 非滞销慢性病药品库存控制策略对比分析 |
| 5.3 F企业滞销慢性病药品库存控制策略制定及对比分析 |
| 5.3.1 滞销慢性病药品库存控制策略制定 |
| 5.3.2 滞销慢性病药品库存控制策略对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 管理启示 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（8）基于政府规制的绿色供应链动态决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 政府环境规制的研究现状 |
| 1.2.2 政府环境规制下企业绿色行为相关研究 |
| 1.2.3 政府环境规制下供应链管理相关研究 |
| 1.2.4 政府行为与供应链合作契约设计相关研究 |
| 1.2.5 现有研究评述 |
| 1.3 研究内容与研究思路 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.4 研究方法与创新点 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究创新点 |
| 第2章 概念剖析与理论基础 |
| 2.1 相关概念剖析 |
| 2.1.1 供应链绿色决策 |
| 2.1.2 绿色产品及其绿色度 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 博弈论介绍 |
| 2.2.2 委托代理理论 |
| 2.2.3 系统动力学 |
| 第3章 政府采购中针对制造商绿色决策的激励机制设计 |
| 3.1 问题描述与假设 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 基本假设 |
| 3.2 一次性转移支付契约 |
| 3.3 收益共享契约 |
| 3.3.1 基于固定比例的收益共享契约 |
| 3.3.2 基于弹性比例的收益共享契约 |
| 3.4 基于纳什协商模型的协调契约设计 |
| 3.4.1 对称信息下的最优激励机制设计 |
| 3.4.2 基于纳什协商模型的非线性协调契约设计 |
| 3.5 数值分析 |
| 3.5.1 基于固定比例的收益共享契约中α与双方收益的关系 |
| 3.5.2 基于弹性比例的收益共享契约中(?)与双方收益的关系 |
| 3.5.3 收益共享契约的比较 |
| 3.6 案例分析 |
| 3.6.1 案例背景 |
| 3.6.2 基于弹性比例收益共享契约下的实施结果 |
| 3.6.3 基于纳什协商模型的非线性协调契约设计下的实施结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 不同补贴形式下供应链绿色决策长期动态优化研究 |
| 4.1 问题描述与假设 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 基本假设 |
| 4.2 模型的建立及求解 |
| 4.2.1 无政府干预下的微分博弈(NG) |
| 4.2.2 政府一次性补贴下的微分博弈(LG) |
| 4.2.3 政府单位补贴下的微分博弈(UG) |
| 4.2.4 模型比较 |
| 4.3 数值分析 |
| 4.3.1 政府补贴分析 |
| 4.3.2 灵敏度分析 |
| 4.4 案例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 不同补贴形式下供应链绿色决策长期动态协调研究 |
| 5.1 问题描述与假设 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 基本假设 |
| 5.2 模型的建立及求解 |
| 5.2.1 无政府干预下制造商分担成本的微分博弈(NGS) |
| 5.2.2 政府一次性补贴下制造商分担成本的微分博弈(LGS) |
| 5.2.3 政府单位补贴下制造商分担成本的微分博弈(UGS) |
| 5.2.4 三种情况比较 |
| 5.3 数值分析 |
| 5.4 案例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 奖惩机制下政府监管与供应链绿色决策演化博弈 |
| 6.1 模型描述及构建 |
| 6.1.1 模型简述 |
| 6.1.2 模型假设及符号说明 |
| 6.1.3 模型构建 |
| 6.2 模型求解与分析 |
| 6.2.1 供应商单方决策的演化博弈分析 |
| 6.2.2 制造商单方决策的演化博弈分析 |
| 6.2.3 政府单方决策的演化博弈分析 |
| 6.2.4 供应商、制造商及政府三方决策的ESS分析 |
| 6.3 案例分析 |
| 6.3.1 SD模型构建 |
| 6.3.2 平衡点的稳定性分析 |
| 6.3.3 灵敏度分析 |
| 6.3.4 案例总结及政策建议 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录A 第3章的相关证明和计算过程 |
| 附录B 第4章的相关证明和计算过程 |
| 附录C 第5章的相关证明和计算过程 |
| 附录D 第6章的相关证明和计算过程 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表论文和参加科研情况说明 |
| 学位论文数据集 |
（9）国网J省公司充电桩备品备件网络库存配置策略研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目的和方法 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.4 研究创新 |
| 2 相关理论与文献综述 |
| 2.1 相关理论基础 |
| 2.1.1 电力物资集约化管理机制理论 |
| 2.1.2 库存分类理论 |
| 2.1.3 备品备件预测理论 |
| 2.1.4 备品备件库存配置模型 |
| 2.2 国内外文献综述 |
| 2.2.1 备品备件的集中与分散库存管理研究 |
| 2.2.2 备品备件的分类管理研究 |
| 2.2.3 备品备件的需求预测研究 |
| 2.2.4 备品备件的库存控制研究 |
| 2.2.5 国内外研究现状总结 |
| 3 国网J省公司充电桩备品备件管理现状分析及改进思路 |
| 3.1 国网J省公司现状 |
| 3.2 充电桩备品备件的管理现状及特点 |
| 3.2.1 充电桩备品备件管理现状 |
| 3.2.2 充电桩备品备件管理特点 |
| 3.3 国网J省公司充电桩管理问题及原因分析 |
| 3.3.1 充电桩管理问题 |
| 3.3.2 问题产生原因的分析 |
| 3.4 国网J省公司充电桩备品备件管理的改进思路 |
| 3.5 小结 |
| 4 国网J省公司充电桩备品备件网络库存配置模型 |
| 4.1 模型描述 |
| 4.2 基本假设与符号说明 |
| 4.3 网络库存配置模型构建 |
| 4.4 小结 |
| 5 国网J省公司充电桩备品备件实例分析 |
| 5.1 国网J省公司的实例分析过程 |
| 5.1.1 实例背景介绍 |
| 5.1.2 充电桩故障零部件的需求预测说明 |
| 5.1.3 实例模型求解与结果分析 |
| 5.2 备品备件网络库存配置的策略影响因素分析 |
| 5.3 国网J省公司充电桩备品备件的管理建议 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）供需不确定下基于Supply-hub的供应商选择和库存协同研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与问题提出 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 供应商选择研究综述 |
| 1.2.2 供应链库存协同相关研究 |
| 1.2.3 Supply-hub研究综述 |
| 1.2.4 文献研究小结 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究内容与技术路线 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 供应商选择问题概述 |
| 2.1.1 供应商的分类及其特点 |
| 2.1.2 供应商选择的不确定性 |
| 2.2 基于供应驱动的供应链协同运作模式 |
| 2.2.1 供应驱动思想 |
| 2.2.2 供应驱动的原理 |
| 2.2.3 基于供应驱动的供应链库存协同运作组织模式 |
| 2.3 基于Supply-hub的供应链库存协同特征 |
| 2.4 基于Supply-hub的供应链库存协同框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 需求不确定下基于Supply-hub的供应商选择和库存协同模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 基本假设与符号定义 |
| 3.3.1 基本假设 |
| 3.3.2 符号定义 |
| 3.4 需求不确定下供应商选择和库存协同模型 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 供应不确定下基于Supply-hub的供应商选择和库存协同模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 基本假设与符号定义 |
| 4.3.1 基本假设 |
| 4.3.2 符号定义 |
| 4.4 供应不确定下的供应商选择和库存协同模型 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 供需不确定下基于Supply-hub的供应商选择和库存协同模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 基本假设与符号定义 |
| 5.3.1 基本假设 |
| 5.3.2 符号定义 |
| 5.4 供需不确定下的供应商选择和库存协同模型 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
四、固定采购成本与最小采购量约束下的周期库存（论文参考文献）
- [1]双边服务模式下生鲜供应链的最优决策及应用研究[D]. 袁奉娇. 重庆工商大学, 2021(09)
- [2]考虑全生命周期碳减排的生物质原料供应链网络优化[D]. 朱志贤. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [3]动态多准则物料分类及其采购管理研究[D]. 于俊甫. 山东大学, 2021(12)
- [4]库存容量有限的产品选择及联合采购决策研究[J]. 石雪飞,王海燕. 系统工程学报, 2021(02)
- [5]基于契约的随机产出和需求下的物流服务供应链协调研究[D]. 郭龙. 北京科技大学, 2020(12)
- [6]部分需求分布信息下应急物资储备治理策略研究[D]. 郭影. 山东大学, 2020(12)
- [7]F企业慢性病药品需求预测及库存策略研究[D]. 付美园. 山东财经大学, 2020(07)
- [8]基于政府规制的绿色供应链动态决策研究[D]. 许佳阳. 浙江工业大学, 2020(02)
- [9]国网J省公司充电桩备品备件网络库存配置策略研究[D]. 张文博. 北京交通大学, 2020(03)
- [10]供需不确定下基于Supply-hub的供应商选择和库存协同研究[D]. 陈圣峻. 武汉理工大学, 2020(08)