【摘要】：射頻識別(Radia Frequency Identification,簡稱RFID)技術,起源于第二次世界大戰(zhàn)。因其良好的識別與通信性能,受到了供應鏈管理領域科學界和企業(yè)的廣泛關注。然而,供應鏈領域的RFID市場卻未如同人們當初預想的那樣發(fā)展壯大起來,這是因為制造商承擔了投入RFID的主要成本,而零售商卻獲得了因RFID投入而產生的巨大收益。這種“搭便車”的行為,使得供應鏈下游企業(yè),特別是大型零售商,對跨企業(yè)間的RFID集成表現出很大的積極性,而上游制造商卻缺乏投入動力。因此,為了提高上游供應商投入RFID的積極性,下游零售商需要出臺相應的激勵政策,針對上游供應商投入RFID的努力程度,給予一定量的獎勵。這樣零售商與供應商之間就獎勵激勵和努力水平,之間形成了新的動態(tài)博弈問題。為了描述這個帶約束的動態(tài)博弈問題,本文建立了考慮RFID投資激勵的供應鏈雙層規(guī)劃模型。雙層規(guī)劃問題(Bi-level Programming Problem,簡稱BLPP),是指具有雙層遞階結構的一類系統(tǒng)優(yōu)化問題。它包含了上、下兩層次的規(guī)劃,其中上、下兩層的約束條件和目標函數都會受到對方的決策變量的影響。在我們現實生活的各個領域中,雙層規(guī)劃問題無處不在。然而,對雙層規(guī)劃問題的求解是非常困難的,因為它是NP-hard問題,即使是最簡單的線性雙層規(guī)劃,也很難找到它的最優(yōu)解。為了對本文的模型進行求解,利用群智能算法的思想,考慮到雙層規(guī)劃層次性的特點,先設計了求解單層規(guī)劃的算法——基于反向學習的跨種群差分進化(OLCPDE)過程,并以此為基礎,構造了一種層次差分進化算法�；诜聪驅W習的跨種群算法,通過引入混沌分散策略、反向學習策略、精英選擇策略和跨種群交叉等方法,對標準的差分進化算法進行了改進。擴大了種群的搜索范圍,提升了算法的全局搜索能力,增強了算法尋優(yōu)的穩(wěn)定性。通過對12個標準測試函數的實驗,說明了 OLCPDE算法能有效的避免早熟,具有較好的收斂速度、優(yōu)化精度和魯棒性。為了驗證層次差分進化算法可行性,選用了其他兩種算法,對2個測試模型做了對比實驗,表明了層次差分進化算法的優(yōu)越性。最后,通過對實際案例的建模、分析、和求解,得到了供應商和零售商各自確定的決策值,對供應鏈上下游企業(yè)都具有一定的指導和借鑒意義。
【學位授予單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F274

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