如今,隨著電子商務的快速發(fā)展,線上銷售渠道日漸重要,越來越多的企業(yè)致力于線上線下雙渠道運營以滿足消費者多元化的需求,獲取更大的收益。雙渠道供應鏈較傳統(tǒng)供應鏈結構更加復雜,供應鏈成員間既有合作又有競爭,加大了供應鏈管理的難度。本文以雙渠道供應鏈為研究對象,探討不同情形下供應鏈成員的最優(yōu)庫存策略。首先,本文對雙渠道供應鏈、傳統(tǒng)庫存管理理論以及多Agent技術研究現(xiàn)狀進行歸納總結。其次,本文使用多Agent方法分別構建了集中式和分散式雙渠道供應鏈庫存模型,將制造商、零售商和消費市場抽象成為不同的Agent,為其設計相應的功能模塊以模擬其在現(xiàn)實中的行為,并使用仿真軟件AnyLogic對模型進行仿真實現(xiàn)。最后,通過案例分析探討了集中庫存模式和分散庫存模式下供應鏈成員的最優(yōu)庫存決策,并進一步探討了補貨周期、消費者渠道偏好率等因素對供應鏈的影響。研究結果表明:(1)面對相同的市場需求,集中式雙渠道供應鏈的利潤高于分散式雙渠道供應鏈,但其客戶流失數(shù)量較大;(2)補貨周期過大或過小均會導致供應鏈庫存水平升高;(3)消費者線上渠道偏好率降低會導致集中式雙渠道供應鏈安全庫存水平升高;(4)需求不確定性變大會...

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 選題背景
    1.2 研究意義
    1.3 國內外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 雙渠道供應鏈研究現(xiàn)狀
        1.3.2 雙渠道供應鏈庫存控制研究現(xiàn)狀
        1.3.3 多Agent技術研究現(xiàn)狀
        1.3.4 研究現(xiàn)狀總結
    1.4 研究內容與技術路線
        1.4.1 研究內容
        1.4.2 技術路線
    1.5 主要創(chuàng)新點
2 相關概念與理論概述
    2.1 雙渠道供應鏈相關理論概述
        2.1.1 雙渠道供應鏈的概念與分類
        2.1.2 雙渠道供應鏈庫存模式分類
    2.2 庫存控制相關理論概述
        2.2.1 庫存控制的基本概念
        2.2.2 庫存控制策略
        2.2.3 常見庫存控制模型
    2.3 基于多Agent建模相關理論概述
        2.3.1 Agent基本概念與分類
        2.3.2 多Agent系統(tǒng)的概念與類型
        2.3.3 基于多Agent建模方法簡介
        2.3.4 對雙渠道供應鏈建模的可行性簡述
    2.4 本章小結
3 集中式雙渠道供應鏈庫存模型構建和仿真實現(xiàn)
    3.1 系統(tǒng)分析及相關假設
    3.2 模型構建
        3.2.1 模型參數(shù)設置
        3.2.2 模型層次結構分析
        3.2.3 模型Agent及其功能模塊描述
    3.3 模型的仿真實現(xiàn)
        3.3.1 Main模塊構建
        3.3.2 制造商Agent構建
        3.3.3 零售商Agent構建
        3.3.4 消費市場Agent構建
        3.3.5 模型檢驗
    3.4 本章小結
4 分散式雙渠道供應鏈庫存模型構建和仿真實現(xiàn)
    4.1 系統(tǒng)分析及相關假設
    4.2 模型構建
        4.2.1 模型參數(shù)設置
        4.2.2 模型層次結構分析
        4.2.3 模型Agent及其功能模塊描述
    4.3 模型的仿真實現(xiàn)
        4.3.1 Main模塊構建
        4.3.2 制造商Agent構建
        4.3.3 零售商Agent構建
        4.3.4 消費市場Agent構建
        4.3.5 模型檢驗
    4.4 本章小結
5 算例分析
    5.1 算例背景及參數(shù)設置
    5.2 雙渠道供應鏈庫存控制策略分析
    5.3 不同情形下的仿真模擬
        5.3.1 不同補貨周期的仿真模擬
        5.3.2 不同渠道偏好率的仿真模擬
        5.3.3 不同需求不確定性的仿真模擬
        5.3.4 不同搭便車行為程度的仿真模擬
    5.4 本章小結
6 結論與展望
    6.1 研究總結
    6.2 研究展望
參考文獻
作者簡歷及攻讀碩士/博士學位期間取得的研究成果
學位論文數(shù)據(jù)集



本文編號：3868692