摘要
在易腐产品的销售和配送环节，产品质量下降和数量损耗对系统的稳定运行产生了严重的负面影响。为此，本文分别研究了易腐产品库存系统的订货与定价问题，易腐产品库存系统的联合订货、定价与保鲜问题，易腐产品供应商和零售商的库存、定价与保鲜博弈问题，以及考虑保鲜投入的易腐产品供应链车辆调度问题。针对上述问题，本文的主要工作如下： (1)易腐产品库存系统的订货与定价问题 这一问题针对含有库存不精确的易腐产品库存系统的订货及与定价策略进行优化，最大化零售商的折扣期望利润。首先，建立了以不同产品质量水平的库存量为状态的离散时间线性随机差分方程。随后，提出含Kalman状态估计的策略迭代算法，求解系统的最优订货及定价策略。采用Kalman状态估计算法对库存量进行最优估计并将其作为控制输入，可以提高跟踪系统真实库存量的准确性，减小与库存真实值之间的方差。数值实验表明，与采用状态预测值和库存记录值作为策略输入相比，提出的订货及定价策略可以有效减少库存系统的缺货次数，最大化系统的销售利润。 (2)易腐产品库存系统的联合订货、定价与保鲜问题 这一问题研究易腐产品库存系统的订货、定价与保鲜策略，最大化零售商的折扣期望利润。首先，针对确定性库存系统（不考虑需求和衰减不确定性的系统），建立了一系列非线性规划模型。采用（Karush-Kuhn-Tucker conditions）KKT条件得到了最优订货、定价及保鲜策略，即短视策略，并证明了最优订货策略具有(s,S)型结构，保鲜策略和定价策略具有分段线性特性。随后，针对多周期情况的需求和衰减率的不确定性，提出了基于值迭代的近似动态规划算法，求解最优联合订货、定价与保鲜策略。该算法根据状态-值函数样本集，采用局部加权线性回归算法近似值函数，有效地提高了迭代效率。数值实验验证了保鲜策略对于提高利润具有正向作用。与采用二次函数近似值函数相比，所提算法对需求和衰减率的不确定性具有一定的鲁棒性。 (3)易腐产品供应商和零售商的库存、定价与保鲜博弈问题 这一问题针对具有较高衰减率的易腐产品，研究零售商与供应商之间的库存、定价与保鲜博弈策略，最大化两方的折扣期望利润。首先，采用固有变质率、保鲜设备的反馈系数和保鲜效果的衰减系数，三个具有实际意义的参数，建立了保鲜投入与质量衰减之间的非线性动力学模型。与传统的静态质量模型相比，该模型能够描述保鲜投入的动态特性（保鲜效果的累积效应和饱和特性）。在此基础上，针对零售商和供应商之间的保鲜博弈问题，建立了含有保鲜协调机制的Stackelberg动态博弈优化模型。采用近似动态规划提出了最优Stackelberg博弈策略的闭环控制策略，并通过分析发现博弈策略根据系统参数不同，可以分成合作和非合作模式。数值实验验证了该策略对衰减率的不确定性的影响具有一定的抑制作用。 (4)考虑保鲜投入的易腐产品供应链车辆调度问题 这一问题针对具有较高衰减率的易腐产品，考虑其在运输途中的质量损耗，优化配送车辆的路径和保鲜投入策略，最小化配送成本。首先，建立了以最小化配送成本为目标的优化模型，其中成本函数包括与时间及载重有关的运输成本，保鲜成本以及因质量下降造成的损失成本。然后，设计了基于核函数的近似动态规划算法进行求解，并采用最小二乘线性回归算法对参数进行学习。在参数学习过程中，提出了采用含有L2范数正则化的损失函数抑制参数过拟合现象。数值实验表明，所提ADP算法在配送时间、产品质量的平均值以及最小值等关键性能指标上要优于模拟退火算法。另外，通过蒙特卡洛数值实验发现，ADP算法对随机运输时间的扰动具有一定的鲁棒性。 本文针对易腐产品的质量衰减及库存衰减特性，分别从库存系统的联合订货、定价与保鲜，供应商与零售商的保鲜博弈，以及易腐产品的保鲜配送等角度提出了优化模型、优化算法与控制策略，实现了最优的性能指标，并能够降低不确定因素对系统的负面影响。本文的研究结果对实际的易腐产品库存系统运营具有良好的指导意义。
NETL