回收再利用已成為企業(yè)降低成本、履行社會責任的重要途徑。本文旨在探討不同主體負責回收廢舊產品情境下,節(jié)點成員的公平關切行為對動態(tài)閉環(huán)供應鏈均衡策略和廢舊品回收的影響。即研究由單個制造商和單個零售商或由單個制造商、單個零售商和單個第三方回收商組成的長期具有合作關系的動態(tài)閉環(huán)供應鏈系統(tǒng),考慮了供應鏈成員公平關切行為對產品定價和廢舊品回收的影響,從動態(tài)視角對三種不同主體負責回收廢舊產品的模式進行微分博弈分析。首先,分析由制造商和零售商構成的閉環(huán)供應鏈,針對制造商或零售商負責回收廢舊產品這兩個情境下的供應鏈成員的最優(yōu)決策問題,分別從無公平關切、制造商公平關切和零售商公平關切三種情景運用連續(xù)時間動態(tài)規(guī)劃理論構建了制造商和零售商的Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程,對比分析不同主體公平關切下批發(fā)價格、產品定價、回收努力程度、企業(yè)利潤的均衡值,采用數(shù)值仿真繪制變量軌跡圖,并進行了單參數(shù)和雙參數(shù)敏感性分析,能夠為具有公平關切行為的動態(tài)閉環(huán)供應鏈企業(yè)間的合作決策提供參考;然后,加入第三方回收商,針對第三方負責回收廢舊產品時供應鏈成員的最優(yōu)定價問題,分別從無公平關切、零售商公平關切...

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及問題提出
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 問題提出
    1.2 研究目的與意義
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意義
    1.3 國內外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 閉環(huán)供應鏈回收渠道研究
        1.3.2 不同主導模式下的閉環(huán)供應鏈研究
        1.3.3 公平關切下閉環(huán)供應鏈研究
        1.3.4 研究述評
    1.4 研究內容與框架
        1.4.1 研究內容
        1.4.2 研究框架
        1.4.3 研究方法
    1.5 創(chuàng)新點
第2章 概念界定與理論基礎
    2.1 閉環(huán)供應鏈相關理論
        2.1.1 正向供應鏈和逆向供應鏈
        2.1.2 閉環(huán)供應鏈
    2.2 博弈論相關理論
        2.2.1 Stackelberg博弈
        2.2.2 討價還價博弈
    2.3 公平關切理論
第3章 制造商負責回收情境下的閉環(huán)供應鏈定價策略
    3.1 問題描述與基本關系表達
        3.1.1 問題描述
        3.1.2 制造商負責回收情境下基本關系表達
    3.2 模型求解
        3.2.1 制造商回收時無公平關切下模型求解
        3.2.2 制造商回收時制造商公平關切下模型求解
        3.2.3 制造商回收時零售商公平關切下模型求解
    3.3 制造商負責回收情境下的仿真分析
        3.3.1 產品利潤和回收率的演化路徑
        3.3.2 參數(shù)敏感性分析
    3.4 本章小結
第4章 零售商負責回收情境下的閉環(huán)供應鏈定價策略
    4.1 零售商負責回收情境下的問題描述
    4.2 模型求解
        4.2.1 零售商回收時無公平關切下模型求解
        4.2.2 零售商回收時制造商公平關切下模型求解
        4.2.3 零售商回收時零售商公平關切下模型求解
    4.3 零售商負責回收情境下的仿真分析
        4.3.1 產品利潤和回收率的演化路徑
        4.3.2 參數(shù)敏感性分析
    4.4 本章小結
第5章 第三方負責回收情境下的閉環(huán)供應鏈定價策略
    5.1 第三方負責回收情境下的問題描述
    5.2 模型求解
        5.2.1 第三方回收時無公平關切情境下模型求解
        5.2.2 第三方回收時零售商公平關切下模型求解
        5.2.3 第三方回收時第三方公平關切下模型求解
    5.3 第三方負責回收情境下的仿真分析
        5.3.1 產品利潤和回收率的演化路徑
        5.3.2 參數(shù)敏感性分析
    5.4 本章小結
第6章 結論與展望
    6.1 結論
    6.2 研究展望
參考文獻
在學研究成果
致謝



本文編號：3847098