基于累积前景理论的物流服务供应链任务分配研究

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1、天津大学硕士学位论文基于累积前景理论的物流服务供应链任务分配研究Anorderallocationmodeloflogisticsservicesupplychainbasedoncumulativeprospecttheory学科专业：管理科学与工程研究生：刘春玲指导教师：刘伟华副教授天津大学管理与经济学部2013年11月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育

2、机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要在传统的供应

3、链订单分配或者服务供应链订单分配研究中，其订单分配模型一般都是基于理性经济人的假设，且大多是单周期的订单分配。这些订单分配模型既没有考虑到行为因素对订单分配的影响，也没有考虑到多周期的情况。在多周期供应链需求订单分配过程中，提供商的主观效用函数不仅与自身能力申请值相关，也与提供商在团队中的任务分配占有率相关。因此将行为管理的理论引入到服务供应链的模型构建中，能够更加准确数地描述风险条件下的供应链主体的决策行为，探索提供商不同的行为参数对任务分配的影响，并能为其提供一定的理论依据。本文首先从实践和理论层面分析了选题的依

4、据和意义，指出在物流服务供应链任务分配过程中对提供商行为研究的缺乏。然后，本文梳理了基于供应链任务分配、多周期供应链、行为运营管理和前景理论、供应链订单分配的求解方法以及供应链竞争等研究的理论成果，并指出基于前景理论对上述问题进行再研究的创新性和合理性，为全文的研究工作奠定了基础。之后，本文从前景理论、多周期、竞争等方面分别讨论物流服务供应链的任务分配问题，具体包括：（1）论文研究了基于累积前景理论，构建了两周期内的提供商任务分配主观效用函数，考虑到不同的提供商的分配地位不同，建立了两周期内的物流服务供应链两级任务分

5、配模型，该模型综合考虑了物流服务集成商成本最小化和提供商主观效用最大化的目标约束，给出了模型的求解方法，并利用MATLAB7.8软件对任务分配模型进行了算例分析，探讨了提供商的行为参数对任务分配结果的影响。（2）传统的多目标函数求解方法存在一定的弊端，因此本文提出了一种新的求解方法,利用改进的TOPSIS方法来求解多目标模型。（3）考虑到订单分配经常出现多周期情况，论文将模型从两个周期扩展到了多周期，同时引入了不同能力的非匹配程度最小化的目标。（4）在订单分配中，提供商之间的竞争是经常出现的。论文将竞争机制引入到物流

6、服务供应链任务分配的过程中。最后，给出了论文研究的主要结论以及未来进一步研究的展望。关键词：物流服务供应链；前景理论；任务分配；TOPSIS；多周期；能力匹配ABSTRACTInthetraditionalstudyofsupplychainorderallocationorservicesupplychainorderallocation,theorderallocationmodelsaregenerallybasedontherationaleconomicmanassumption,andmostofthem

7、aresingleperiod.Theseorderallocationmodelsneitherconsideredtheeffectofbehaviorontheorderallocation,norconsideredtheconditionofmulti-period.Andinthemulti-periodsituation,theutilityofFLSPsnotonlyrelatestothequantityoftheorderallocationresultofthisperiod,butalsoli

8、nkedwiththechangesofthequantityoftheorderallocationresultbetweenthisperiodandthelastperiod.Thereforeitisnecessarytointroducebehavioraltheoryintoorderallocationmodel,andexact