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    需求和回收不確定的閉環(huán)供應(yīng)鏈渠道結(jié)構(gòu)選擇

    2021-07-30 10:34:04郭健全
    計算機應(yīng)用 2021年7期
    關(guān)鍵詞:制造品置信水平分銷

    張 盟,郭健全

    (1.上海理工大學(xué)管理學(xué)院,上海 200093;2.上海理工大學(xué)上海-漢堡國際工程學(xué)院,上海 200093)

    0 引言

    隨著資源浪費和環(huán)境污染日益嚴(yán)重,可持續(xù)發(fā)展受到廣泛關(guān)注[1]。回收再制造作為閉環(huán)供應(yīng)鏈的重要部分,能夠延長廢舊品的使用壽命,緩解環(huán)境污染,降低生產(chǎn)成本,所以企業(yè)越來越重視回收再制造[2]。然而,閉環(huán)供應(yīng)鏈系統(tǒng)更加復(fù)雜:如在不確定環(huán)境下,企業(yè)如何選擇最優(yōu)渠道結(jié)構(gòu)并制定最優(yōu)生產(chǎn)決策等,使閉環(huán)供應(yīng)鏈面臨諸多挑戰(zhàn)[3]。

    再制造閉環(huán)供應(yīng)鏈面臨更多不確定因素,市場需求、回收率、回收質(zhì)量和再制造成本等主要不確定因素增加了企業(yè)在回收、生產(chǎn)和銷售等決策上的難度[4]。市場需求的變化極大地影響企業(yè)的生產(chǎn)決策,不確定回收質(zhì)量同時影響著回收率和再制造成本,因此需求和回收質(zhì)量是重要的不確定因素[4]。Kim 等[5]考慮需求不確定建立了非線性規(guī)劃模型;Ma 等[6]研究了需求不確定對價格的影響;Xiong 等[7]基于回收質(zhì)量不確定研究了動態(tài)定價對總利潤的影響;Heydari 等[8]在回收質(zhì)量不確定下建立收益共享機制來分擔(dān)不確定風(fēng)險。上述文獻(xiàn)單獨討論了整體需求和回收質(zhì)量不確定性,然而現(xiàn)實市場需求往往劃分為新產(chǎn)品和再制造品[9],且經(jīng)常同時出現(xiàn)需求和回收質(zhì)量不確定,基于此,本文同時探討不確定需求(新產(chǎn)品和再制造品需求)和回收品質(zhì)量對最優(yōu)決策的影響。

    針對求解不確定問題的方法,F(xiàn)arrokh 等[10]采用隨機規(guī)劃法處理需求和成本不確定問題;Kim等[5]運用魯棒優(yōu)化解決需求不確定問題;Tsao 等[11]運用模糊機會約束規(guī)劃法解決需求不確定問題。隨機規(guī)劃需要足夠多的統(tǒng)計數(shù)據(jù)支持[10];魯棒優(yōu)化過于注重置信水平,導(dǎo)致結(jié)果較為保守[5];模糊機會約束規(guī)劃法既可以解決缺少精確數(shù)值的問題,又能夠避免結(jié)果過于保守[11]。因此,本文采用模糊機會約束規(guī)劃法解決新產(chǎn)品和再制造品需求不確定問題。

    政府補貼對回收再制造活動具有激勵作用。Wang 等[12]研究了補貼制造商對經(jīng)濟效益和回收數(shù)量的影響;Sun 等[13]基于補貼制造商建立了進(jìn)化博弈論模型;Li 等[14]探討了政府消費補貼對社會福利和環(huán)境效應(yīng)的影響;Bian 等[15]對比研究了補貼消費者和制造商對碳減排的影響。上述文獻(xiàn)單獨討論了補貼制造商或消費者,未考慮回收質(zhì)量對補貼額的影響,本文將回收質(zhì)量考慮到政府補貼中,研究政府對制造商和消費者的差別權(quán)重補貼對最優(yōu)決策的影響。

    針對銷售渠道選擇問題,Li 等[16]采用直銷渠道并研究了設(shè)計投資對均衡決策的影響;Xie等[17]基于雙渠道銷售研究了分級回收對緩解低質(zhì)量回收的影響;Alamdar等[18]在零售商分銷模式下考慮銷售努力建立了六種博弈論模型;Xie等[19]研究了雙渠道環(huán)境下閉環(huán)供應(yīng)鏈的契約協(xié)調(diào)。上述文獻(xiàn)只涉及單一銷售渠道結(jié)構(gòu),直銷和分銷在不同情況下各有優(yōu)劣,直銷節(jié)省了產(chǎn)品庫存成本,但是隨著直銷平臺費用的增加,相較于分銷顯示出劣勢,分銷節(jié)省了直銷平臺費用,但是隨著產(chǎn)品庫存成本的增加,相較于直銷顯示出劣勢[20]。因此,本文建立了四種銷售渠道結(jié)構(gòu)系統(tǒng)總利潤模型,研究了不同情況下銷售渠道結(jié)構(gòu)的最優(yōu)選擇問題。

    綜上所述,本文以閉環(huán)供應(yīng)鏈系統(tǒng)總利潤最大化為目標(biāo),在市場需求和回收品質(zhì)量水平不確定環(huán)境下考慮政府差別權(quán)重補貼和直銷平臺費用,構(gòu)建了四種銷售渠道結(jié)構(gòu)閉環(huán)供應(yīng)鏈系統(tǒng)總利潤模型。運用模糊機會約束規(guī)劃法解決新產(chǎn)品和再制造品需求不確定問題,并采用粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)對比求解模型算例。本研究可為企業(yè)在不確定環(huán)境下制定最優(yōu)回收、生產(chǎn)和銷售策略提供參考,同時為企業(yè)在不確定環(huán)境下選擇最優(yōu)銷售渠道結(jié)構(gòu)提供借鑒。

    1 模型構(gòu)建

    1.1 模型假設(shè)

    1)在一個周期中原材料只采購一次[21];

    2)不考慮提前期、缺貨或過剩[22];

    3)單位再制造品利潤大于單位新產(chǎn)品利潤[22];

    4)回收品質(zhì)量水平服從指數(shù)分布[3];

    5)政府實行差別權(quán)重補貼政策,消費者補貼權(quán)重為w,制造商補貼權(quán)重為1-w,0 <w<1[23]。

    1.2 符號說明

    本文參數(shù)和決策變量的符號說明如表1和表2所示。

    表1 參數(shù)符號說明Tab.1 Symbol description of parameters

    表2 決策變量符號說明Tab.2 Symbol description of decision variables

    1.3 函數(shù)構(gòu)建

    整體市場需求D包含新產(chǎn)品市場需求Dn和再制造品市場需求,函數(shù)為:

    定義回收率d=αD,邊際回收率α=be-φq[1](0 ≤q≤1,0 ≤b≤1)。q為回收品質(zhì)量水平,且服從指數(shù)分布q~E(λ),λ為指數(shù)分布參數(shù),q的概率密度函數(shù)為:

    1.3.1 回收成本函數(shù)

    定義回收成本比率p=ae-θ(1-x)[2],a和θ為回收成本參數(shù),0 ≤a≤1,p是單位回收成本與單位生產(chǎn)成本的比值。平均回收成本V1=d.Cn+Craw)E(p),計算可得:

    1.3.2 再制造成本函數(shù)

    定義再制造成本比率j=ceδ()1-x[3],c和δ為再制造成本參數(shù),0 ≤c≤1,j是單位再制造成本與單位制造成本的比值,平均再制造成本V2=dCnE(j),計算可得:

    1.3.3 政府補貼函數(shù)

    政府對制造商和消費者采取差別權(quán)重補貼政策。根據(jù)Guo 等[24]的研究,針對不同回收質(zhì)量水平,單位再制造品補貼為k=則制造商總補貼額為:

    消費者購買再制造品的總補貼額為:

    1.4 系統(tǒng)模型

    制造商采購原材料用于新產(chǎn)品生產(chǎn)并回收廢舊品用于再制造活動,新產(chǎn)品和再制造品通過直銷或分銷渠道進(jìn)行銷售,消費者從直銷/分銷渠道購買新產(chǎn)品或再制造品,并將廢舊品回收給制造商,政府對制造商和購買再制造品的消費者進(jìn)行補貼,如圖1所示,整個過程形成物料循環(huán)流動。

    圖1 閉環(huán)供應(yīng)鏈系統(tǒng)模型Fig.1 Closed-loop supply chain system model

    四種渠道結(jié)構(gòu)如表3所示:第1種渠道結(jié)構(gòu)采用直銷渠道銷售兩種產(chǎn)品;第2 種渠道結(jié)構(gòu)采用直銷渠道銷售新產(chǎn)品并采用分銷渠道銷售再制造品;第3 種渠道結(jié)構(gòu)采用分銷渠道銷售新產(chǎn)品并采用直銷渠道銷售再制造品;第4 種渠道結(jié)道結(jié)構(gòu)采用分銷渠道銷售兩種產(chǎn)品。

    表3 四種不同渠道結(jié)構(gòu)Tab.3 Four different channel structures

    1.4.1 庫存水平

    一個周期T包含l個制造期T2和m個再制造期T1,可得mDT1=dT,lDT2=DT-dT。庫存狀況如圖2 所示,再制造品和新產(chǎn)品庫存上升速度為回收品和原材料庫存下降速度為

    圖2 庫存狀況(以m=2,n=2為例)Fig.2 Inventory status(with m=2,n=2 for example)

    經(jīng)過推導(dǎo)可得最大再制造品庫存Ir、最大新產(chǎn)品庫存In、最大回收品庫存Irc和最大原材料庫存Iraw為:

    1.4.2 平均庫存持有成本

    再制造品和新產(chǎn)品平均庫存持有成本為Hr和Hn、回收品和原材料平均庫存持有成本為Hrc和Hraw,計算可得:

    1.4.3 平均總利潤

    制造成本指新產(chǎn)品生產(chǎn)成本;訂購成本指補充庫存成本;原材料持有成本指維護(hù)原材料的成本;生產(chǎn)準(zhǔn)備成本包括制造和再制造準(zhǔn)備成本。平均制造成本V3、平均訂購成本V4、平均原材料持有成本V5、平均生產(chǎn)準(zhǔn)備成本V6計算可得:

    直銷和分銷各有優(yōu)劣,通過構(gòu)建四種渠道結(jié)構(gòu)系統(tǒng)平均總利潤模型,研究不同情況下銷售渠道結(jié)構(gòu)的最優(yōu)選擇問題。

    模型一 新產(chǎn)品和再制造品均采用直銷渠道NSRS:

    模型二 新產(chǎn)品采用直銷,再制造品采用分銷NSRL:

    模型三 新產(chǎn)品采用分銷,再制造品采用直銷NLRS:

    模型四 新產(chǎn)品和再制造品均采用分銷渠道NLRL:

    1.4.4 模糊機會約束清晰化

    模糊機會約束規(guī)劃(Fuzzy Chance Constrained Programming,F(xiàn)CCP)法的主要思想是將模糊約束轉(zhuǎn)化為與之等價的確定式[11]。定義新產(chǎn)品和再制造品潛在需求模糊數(shù)為dn=(dn1,dn2,dn3)和dr=(dr1,dr2,dr3),模糊隸屬函數(shù)為:

    由模糊機會約束規(guī)劃法的清晰化定義及其引理可得:

    其中:Pos{·}表示{·}中事件成立的可能性。

    2 算法設(shè)計

    傳統(tǒng)優(yōu)化方法求解具有連續(xù)/整數(shù)混合變量和不確定約束的非線性離散優(yōu)化問題需要大量計算時間,元啟發(fā)式算法被認(rèn)為是有效解決方式[24],例如GA、PSO 算法、蟻群優(yōu)化(Ant Clony Optimization,ACO)算 法、禁忌搜索(Tabu Search,TS)等。

    已知研究大多采用GA 和/或PSO 算法獲得函數(shù)優(yōu)化、選址與路徑規(guī)劃等問題的近似最優(yōu)解,其中王心月等[3]驗證了GA 與PSO 算法求解非線性離散優(yōu)化問題時可以獲得高質(zhì)量解,Guo 等[24]采用PSO 算法與GA 對比求解函數(shù)優(yōu)化問題,Soleimani等[25]通過GA與PSO算法驗證了相關(guān)模型的信度。

    PSO 算法和GA 均是用于搜索近似最優(yōu)解的元啟發(fā)式智能優(yōu)化算法[26],二者各有優(yōu)劣:PSO 算法實現(xiàn)快,但易陷入局部最優(yōu);GA 能夠同時處理多個種群個體,降低陷入局部最優(yōu)的風(fēng)險,但效率相對較低[27]。

    本文主要研究閉環(huán)供應(yīng)鏈管理問題,對比使用PSO 算法和GA 是為了求得高質(zhì)量的近似最優(yōu)解,進(jìn)一步驗證模型信度與算法效度。兩者迭代過程具有互補優(yōu)勢,且相關(guān)研究采用兩種算法對比驗證了此類模型的信度,計算結(jié)果較好,其他如ACO 算法和人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法等可能也可以解決該問題,在以后的研究中可以考慮。

    2.1 粒子群優(yōu)化算法

    PSO 算法源于鳥群覓食行為的智能優(yōu)化算法,在初始階段生成一批隨機解,通過不斷迭代尋找最優(yōu)解[26]。因其操作簡單和易實現(xiàn)等特點,而被廣泛應(yīng)用于物流網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、路徑規(guī)劃等問題[28]。具體操作步驟如下:

    1)隨機初始化粒子位置、速度和各項參數(shù):本文粒子群規(guī)模為30,最大迭代次數(shù)為200,搜索空間維數(shù)為6。

    2)根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)獲得粒子的適應(yīng)度值:本文適應(yīng)度函數(shù)為式(19)~(22)。

    (4)環(huán)網(wǎng)柜處還需設(shè)置電壓互感器,根據(jù)安裝地電氣條件和安裝要求,選擇電壓互感器型號為JDZ9-10Q,高壓側(cè)電壓為10 kV,低壓側(cè)電壓100 V。絕緣性能優(yōu)良、耐潮濕。

    3)評估適應(yīng)度值:根據(jù)歷史和當(dāng)前適應(yīng)度值,找出粒子當(dāng)前最優(yōu)位置pbest和整個粒子群最優(yōu)位置gbest。

    粒子i的第d維速度和位置更新公式為:

    其中:c1和c2為加速常數(shù);r1和r2為隨機數(shù),取值范圍為[0,1];ω是慣性權(quán)重。本文ω取0.729 8,c1=c2=2。

    5)若達(dá)到終止條件(最大迭代次數(shù)),輸出最優(yōu)解,否則返回步驟2)。

    圖3 PSO的迭代收斂曲線Fig.3 Iterative convergence curve of PSO

    2.2 遺傳算法

    GA 是基于遺傳機制和自然選擇的智能優(yōu)化算法,通過復(fù)制、交叉和變異使群體不斷進(jìn)化,直到獲得最優(yōu)解[27]。因其具有并行性、全局尋優(yōu)能力、自動調(diào)整搜索方向等特點,被廣泛應(yīng)用于物流網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、車輛路徑規(guī)劃、函數(shù)優(yōu)化等問題[29]。具體操作步驟如下:

    1)染色體編碼與初始化。一條染色體對應(yīng)問題的一個解,一個基因?qū)?yīng)解的組成元素。本文染色體基因數(shù)為6,最大迭代次數(shù)為200,群體規(guī)模為40,交叉和變異概率為0.7 和0.03。本文采用二進(jìn)制編碼,隨機產(chǎn)生0/1 初始種群,如表4所示。

    表4 GA的初始種群Tab.4 Initial population of GA

    2)計算適應(yīng)度值。根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)f(x)=計算適應(yīng)度值,object分別為式(19)~(22)。

    3)個體選擇。采用賭輪盤法進(jìn)行個體選擇,目標(biāo)函數(shù)值越大,染色體越容易被選上,被選擇的概率為:

    4)交叉和變異。交叉變異過程如表5 所示,依據(jù)交叉和變異概率,隨機產(chǎn)生交叉和變異位置。

    表5 GA的交叉、變異操作過程Tab.5 Cross and mutation process ofGA

    5)若達(dá)到終止條件(最大迭代次數(shù)),輸出最優(yōu)解,否則返回步驟2)。

    3 算例分析

    根據(jù)制造行業(yè)實際情況和相關(guān)文獻(xiàn)[1-2,24]研究,設(shè)置參數(shù)值:hnr=2,hrc=0.2,hraw=0.2,Cn=30,Craw=20,Co=1000,S1=1500,S2=1500,a=0.9,b=0.9,c=0.1,γ=0.6,β=0.5,φ=2,λ=1,τ1=3,τ2=2,qs=0.2,μ=80,t=0.9,w=0.4,f=0.3。本文采用數(shù)據(jù)集進(jìn)行模擬運算,潛在需求三角模糊數(shù)如表6所示。

    表6 潛在需求三角模糊數(shù)Tab.6 Potential demand triangle fuzzy numbers

    3.1 不確定環(huán)境下的最優(yōu)決策

    表7 采用GA求解不同置信水平下的最優(yōu)決策Tab.7 Optimal decision at different confidence levels by using GA

    表8 采用PSO求解不同置信水平下的最優(yōu)決策Tab.8 Optimal decision at different confidence levels by using PSO

    管理啟示:①隨著再制造品潛在需求置信水平的增加,企業(yè)應(yīng)生產(chǎn)較多的再制造品,通過增加政府補貼額來提高總利潤;②隨著新產(chǎn)品潛在需求置信水平的增加,企業(yè)應(yīng)生產(chǎn)較多的新產(chǎn)品,通過降低采購運營成本來提高總利潤;③企業(yè)可以根據(jù)新產(chǎn)品和再制造品潛在需求置信水平的不同組合制定最優(yōu)回收、生產(chǎn)和銷售決策,逐漸提高總利潤。

    3.2 不確定環(huán)境下的最優(yōu)渠道結(jié)構(gòu)選擇

    在新產(chǎn)品和再制造品需求不確定環(huán)境下,為進(jìn)一步可視化分析銷售渠道結(jié)構(gòu)的最優(yōu)選擇問題,本文將銷售渠道結(jié)構(gòu)數(shù)值量化為:第1 至第4 種渠道結(jié)構(gòu)分別賦值1、2、3、4,銷售渠道數(shù)值量化為:直銷渠道賦值10,分銷渠道賦值20。

    管理啟示:①不確定新產(chǎn)品和再制造品需求會影響最優(yōu)銷售渠道結(jié)構(gòu)選擇,企業(yè)可以結(jié)合不同潛在需求置信水平,對銷售渠道進(jìn)行調(diào)整;②隨著新產(chǎn)品和再制造品潛在需求置信水平的增加,企業(yè)應(yīng)將新產(chǎn)品和再制造品從分銷渠道逐漸調(diào)整為直銷渠道;③企業(yè)可以根據(jù)不同潛在需求置信水平組合選擇最優(yōu)銷售渠道結(jié)構(gòu),逐漸提高總利潤。

    圖4 不同潛在需求置信水平對最優(yōu)決策的影響Fig.4 Influence of different confidence levels of potential demands on optimal decision

    圖5 不同潛在需求置信水平下的最優(yōu)銷售渠道和渠道結(jié)構(gòu)Fig.5 Optimal sales channels and channel structures under different confidence levels of potential demands

    4 結(jié)語

    基于不確定市場需求和回收品質(zhì)量水平,綜合考慮政府差別權(quán)重補貼和直銷平臺費用,構(gòu)建了四種銷售渠道結(jié)構(gòu)下的閉環(huán)供應(yīng)鏈系統(tǒng)總利潤模型,研究了閉環(huán)供應(yīng)鏈系統(tǒng)的最優(yōu)決策問題。采用PSO算法和GA對比求解模型算例,驗證了算法的效度和模型的信度。

    本研究可為企業(yè)在不確定環(huán)境下制定回收、生產(chǎn)和銷售策略提供參考,同時為企業(yè)選擇最優(yōu)銷售渠道結(jié)構(gòu)提供借鑒。本文采用PSO 算法和GA 求解模型,進(jìn)一步研究可以考慮ACO算法、ABC算法等其他元啟發(fā)算法。

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