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基于计算实验的供应链契约协调  行为与复杂性视角
  • 作 者:孟庆峰,李真著
  • 出 版 社:南京:南京大学出版社
  • 出版年份:2015
  • ISBN:9787305161162
  • 标注页数:223 页
  • PDF页数:233 页
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第1章 供应链协调:行为与复杂性视角 1

1.1 研究背景 1

1.2 问题的提出 3

1.3 相关概念与理论 6

1.3.1 复杂适应系统 6

1.3.2 供应链契约 12

1.4 供应链契约研究综述 14

1.5 本书内容与章节安排 21

本章参考文献 24

第2章 研究工具:计算实验方法 32

2.1 计算实验概念 32

2.2 计算实验研究范式 36

2.2.1 界定研究的问题与环境 38

2.2.2 设定研究的基本假设 40

2.2.3 建立可计算模型 41

2.2.4 实现计算实验 43

2.2.5 实验结果的评估与比较 44

2.3 计算实验的技术路线 46

2.4 计算实验建模思路与模型结构 50

2.5 计算实验的应用 55

2.6 本章小结 58

本章参考文献 58

第3章 供应链产品质量控制研究 64

3.1 研究背景 64

3.2 研究现状 66

3.3 问题提出 75

3.4 基本模型设计 78

3.5 主体Agent设计 79

3.5.1 制造商Agent设计 79

3.5.2 供应商Agent设计 80

3.6 实验规则设计 81

3.6.1 不同报酬结构下的群体激励 81

3.6.2 具有公平偏好的群体激励 82

3.7 初始参数设置 83

3.8 实验结果与分析 84

3.8.1 不同报酬结构下的群体激励实验结果 84

3.8.2 具有公平偏好的群体激励实验结果 87

3.9 本章小结 91

本章参考文献 92

第4章 供应链销售努力激励研究 99

4.1 研究背景 99

4.2 研究现状 102

4.3 问题提出 104

4.4 基本模型设计 107

4.4.1 消费者Agent设计 107

4.4.2 制造商Agent设计 107

4.4.3 零售商Agent设计 109

4.5 实验情景设计与结果分析 110

4.5.1 实验一:情景设计与结果分析 111

4.5.2 实验二:情景设计与结果分析 118

4.5.3 实验三:情景设计与结果分析 128

4.6 本章小结 135

本章参考文献 137

第5章 供应链契约组合绩效研究 141

5.1 问题提出 141

5.2 实验模型设计 144

5.2.1 符号说明 144

5.2.2 基本模型设计 145

5.2.3 市场需求设计 146

5.2.4 供应链运作及主体决策设计 146

5.3 实验流程设计 148

5.4 实验规则设计 149

5.4.1 寻优迭代算法 149

5.4.2 利润分配规则 150

5.5 初始参数设置 151

5.6 实验结果与分析 152

5.6.1 价格需求偏好对竞争绩效的影响 152

5.6.2 服务需求偏好对竞争绩效的影响 156

5.6.3 市场需求不确定对竞争绩效的影响 160

5.7 本章小结 163

本章参考文献 164

第6章 供应链网络竞争绩效研究 167

6.1 问题提出 167

6.2 基本模型设计 170

6.3 零售价格固定实验 171

6.3.1 实验情景设计 171

6.3.2 主体Agent设计 172

6.3.3 初始参数设置 175

6.3.4 实验结果分析 175

6.4 零售价格变化实验 180

6.4.1 实验情景设计 180

6.4.2 主体Agent设计 181

6.4.3 初始参数设置 182

6.4.4 实验结果分析 183

6.5 本章小结 187

本章参考文献 188

第7章 供应链风险影响机理研究 190

7.1 问题提出 190

7.2 构建供应链风险实验平台 194

7.2.1 实验平台结构 194

7.2.2 供应链系统各功能Sub-Agent 196

7.3 供应链风险计算实验模型 198

7.3.1 供应链不确定性建模 198

7.3.2 模型描述与假设 199

7.3.3 模型验证 202

7.4 实验设计与结果讨论 204

7.4.1 需求不确定对供应链性能的影响 204

7.4.2 供应数量不确定对供应链性能的影响 206

7.4.3 提前期不确定对供应链性能的影响 207

7.5 本章小结 209

本章参考文献 210

第8章 直面复杂性:总结与展望 212

8.1 主要研究结论 212

8.2 本书的特色与创新 215

8.3 研究不足与展望 218

后记 220

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