基于期权合约机制的再制造供应链优化方法研究

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1、工学博士学位论文基于期权合约机制的再制造供应链优化方法研究梁勇哈尔滨理工大学2016年6月国内图书分类号：TP399工学博士学位论文基于期权合约机制的再制造供应链优化方法研究博士研究生：梁勇导师：乔佩利教授申请学位级别：工学博士学科、专业：计算机应用技术所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：哈尔滨理工大学ClassifiedIndex：TP399DissertationfortheDoctorDegreeinEngineeringResearchonOptimizationMethodsforRemanufacturingSupp

2、lyChainBasedonOptionContractMechanismCandidate：LIANGYongSupervisor：Prof.QIAOPeiliAcademicDegreeAppliedfor：DoctorofEngineeringSpecialty：ComputerAppliedTechnologyDateofOralExamination：June,2016University：HarbinUniversityofScienceandTechnology哈尔滨理工大学博壬学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的博±学位论文《基于期

3、权合约机制的再制造供应链优化方法研究》，是本人在导师指导下，在哈尔滨理工大学攻读博±学位。期间独立进行研究工作所取得的成果据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人己发表或撰写过的研究成果。对本文研究工作做出贡献的个人和集体，均已在文中明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名：日期：２０１６年６月１６日哈尔滨理工大学博±学位论文使用授权书《基于期权合约机制的再制造供应链优化方法研究》系本人在哈尔滨理工大学攻读博±学位期间在导师指导下完成的博±学位论文。本论文的研究成果归哈尔滨理工大学所有，本论文的研究内容不得

4、其它单位的名义发表。本人完全了解哈尔滨理工大学关于保存，同意学校保留并向、使用学位论文的规定有关部口提交论文和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权哈尔滨理王大学可Ｗ采用影印，可Ｗ公布论文的全部或部、缩印或其他复制手段保存论文分内容。本学位论文属于。保密□，在年解密后适用授权书不保密吐Ｉ。（请在Ｗ上相应方框内打Ｖ）作者签名日期：２０１６年６月１６日导师签名；日期：２０１６年６月１６曰基于期权合约机制的再制造供应链优化方法研究摘要进入21世纪，可持续发展已成为世界各国共同关注的话题。再制造作为一种综合考虑环境影响和

5、资源效率的现代制造模式被提出来，受到了我国政府和企业的青眛。为了再制造供应链系统的顺利实施，需要解决物流网络设计和多品种备件联合补充的优化问题。现今的商业环境中充满了不确定性，为了更好的协调再制造供应链系统中各个实体间利益关系，本文首次将期权合约机制引入到再制造供应链系统的优化研究中。再制造供应链系统的总体优化目标是：在满足正向产品需求和逆向回收的前提下，再制造供应链系统的收益为最优。再制造供应链系统优化问题主要包括了物流网络设计问题和多品种备件联合补充问题。根据产品市场需求和废旧产品回收情况，物流网络设计问题将运营收益最大化、环境影响最小化和顾客满意度最大化

6、作为优化目标，确定再制造供应链系统中各类设施的数量和位置、以及各类设施间的物流分配量。多品种备件联合补充问题将库存运营总成本最小化作为优化目标，采用成组补充方式进行新备件联合补充，同时采用成组方式对废旧备件进行回收处理。同传统的供应链系统相比，再制造供应链系统不仅要考虑到正向新产品销售物流，还要考虑到逆向废旧产品回收物流。在不确定环境下的再制造供应链系统研究中，通常采用批发价格机制来近似确定产品的市场需求，建立基本的再制造供应链系统优化模型。针对不确定产品市场需求情况下批发价格机制存在的弊端，本文采用期权合约机制对再制造供应链系统进行有效地协调与控制，建立基于

7、期权合约机制的再制造供应链系统优化模型。在一段特定时间周期内，考虑再制造供应链系统中存在着产品市场需求量和废旧产品回收量的双重不确定因素，将物流网络运营利润的最大化、环境影响的最小化和顾客满意度的最大化作为优化目标。通过期权合约机制对不确定产品市场需求进行有效地控制，建立基于期权合约机制的多目标优化模型。根据模型特点，设计双重遗传算法进行求解，并通过实例验证优化模型及算法的有效性。在多周期再制造供应链系统中，不仅要考虑到各周期的产品市场需求量-I-和废旧产品回收量的连续性和重复性，还要考虑差异性。将多周期环境下的物流网络运营总收益的最大化、总体环境影响的最小化

8、和总体顾客满意度的最大化作为优化目标。