隨機模糊環境下供應鏈企業間博弈研究

劉東寶，韓東平

（1.黑龍江八一農墾大學，黑龍江 大慶 163319；2.哈爾濱工業大學管理學院，哈爾濱150001）

0 引言

伴隨著知識經濟以及全球經濟一體化的發展，企業的經營特征以及市場環境都在發生根本性變化。作為現代競爭的主要模式，供應鏈對企業的發展起著至關重要的作用，處于供應鏈不同層級的企業充分發現，只有與其他企業建立戰略合作關系，才能根據企業特點，實現優勢互補，培養自身核心能力，由此更好的適應新的競爭環境。實踐中，企業經營的環境就是這種充滿各種不確定性因素的環境，這種不確定性是指當引入時間當引入時間因素后，事情的特征和狀態不可充分的和準確的加以觀察，測度和預見．在供應鏈上每一級節點的供應者，生產者和客戶自身以及節點上下游之間產生的不確定性[1]。從供應鏈管理角度來看，這種不確定性主要來自六方面：供應者自身的不確定性、生產者自身的不確定性、供應鏈企業間合作的不確定性、客戶需求的變化、供應商庫存的不確定性、交貨期的不確定。本文在此基礎上，分析隨機模糊環境下供應鏈企業間博弈關系，從而為企業更好的適應市場環境，加快企業發展提供參考。

1 模型的構建

本文涉及的供應鏈主要是從上游制造商到下游零售商之間形成的供應鏈，在這個供應鏈中，制造商以批發價銷售給下層級零售商某一單種產品，然后面向顧客群體銷售。銷售后期對于一些未銷售完的產品，零售商往往以打折方式處理掉，這個過程可能就使自身利益得到損害。所以，制造商和銷售商分別決定最佳的批發價格和最佳定購批量以獲取各自的最優利潤。本文假定顧客需求、制造商制造成本是模糊變量，并且制造商不回收零售商未銷售的產品，零售商的零售價格以及打折價相對固定，基于此，本研究構建了分散決策以及集中結構下的供應鏈模型：

設定制造商利潤函數：

上式中各符合分別代表如下含義：

n：每期顧客需求；s：零售商對滯銷產品的處理價格；cs：零售商的缺貨成本；cM：制造商的制造成本；p：零售價格；w：批發價格。

實踐中：n＜w≤p，此外，∏M(w,Q)、∏R(Q)分別是定義在可能性空間[θ1,P(θ1),Pos1]、[θ2,P(θ2),Pos2]上的隨機模糊變量；∏I(Q)是定義在乘積可能性空間[θ1×θ2,P(θ1×θ2,Pos1∧Pos2)]上的隨機模糊變量。為了更好的明確不同模糊環境下供應鏈企業間的博弈狀況，本文分別構建了分散決策結構下的供應鏈模型以及集中決策結構下的供應鏈模型。

1.1 分散決策結構下的供應鏈模型

在供應鏈博弈中，如果制造商占主導地位，此時作為供應鏈上的核心企業，制造商在與零售商的Stackelberg博弈中會先做出決策，零售商據此再做出決策。具體來說，這個過程供應鏈制造商與零售商博弈順序為：零售商在制造商給出產品批發價之后，會據此選擇訂貨數量，經供應鏈傳遞，雙方獲得市場收益[2]。根據這一實踐順序，隨機模糊環境下，建立制造商主導的兩級供應鏈的期望值模型。

此外，E[∏M(w,Q*(w))]是關于w的連續函數，該函數在閉區間中存在最大值，制造商主導的兩級供應鏈的期望值模型（4）的期望納什均衡存在。

1.2 集中決策結構下的供應鏈模型

集中決策結構下的供應鏈中，縱向一體化廠商在該供應鏈中處于主導地位，其職能除了銷售之外還涉及生產，此時可認定該供應鏈中制造商和經銷商共同制定雙贏的最優銷售策略。這種情況下，兩者決策不再相互影響，w將消失，E[∏IQ]是關于Q的連續函數，縱向一體化廠商可通過以下模型確定最優訂貨值。

2 混合智能算法

為了更好的求解本研究隨機模糊模型，本文給出了一種基于PSO的混合智能算法。在粒子群算法（PSO）下，每個需要優化的問題都是一個“粒子”，通過迭代從被優化函數中找到相對應的函數值。在迭代中，該算法不僅能通過粒子本身找到最優解pbest，還能找到整個種群中的最優解。

2.1 隨機模糊模擬E[∏R(Q)]

2.2 集成神經網絡的隨機模糊模擬的PSO算法

當上層制造商給定批發價格w時，為了減少在隨機模糊模擬上的時間消耗，本文提供一種下層零售商最優利潤的混合智能算法。

通過隨機模糊模擬技術對n的不確定函數∏R產生輸入輸出數據：U:(w,Q)→E[∏R(w,Q,n)]，訓練人工神經網絡NN，在搜索空間內初始化微粒群，隨機產生每個微粒的速度和位置[4]。

圖1 混合智能算法流程圖

3 模型的模擬應用

根據表1模糊語言變量和三角模糊變量的關系，可充分明確模糊變量與模糊語言變量之間的關系.在此基礎上，設定制造商制造成本適中，銷售期最低、最高的市場需求分別為60、75，并且p=25、cs=1.5、n=1，此時運用PSO迭代混合智能算法進行二千次的模擬，可得出本模型的數值表2。

表1 三角模糊變量和模糊語言變量間關系

表2 本模擬中供應鏈企業的最優決策與利潤

由此可以發現，在隨機模糊環境下，在供應鏈中處于主導地位的企業更具有競爭優勢，并且制造商和零售商分散決策下的利潤要少于集中決策下的利潤，企業更適合采用集中決策。這一模擬結果與清新和模糊環境下的結論相一致，由此可將本模型予以拓展，應用到清晰和模糊環境下兩級供應鏈企業間博弈研究。

4 結論

根據博弈論相關理論，在供應鏈中占主導地位的企業利潤較大，因此，制造商和零售商在博弈中應從自身利益最大化角度出發，積極探求良好地發展對策。本文在隨機模糊環境下構建的供應鏈企業間博弈模型以及混合智能算法，為制造商和零售商提供了良好地決策依據，以此為企業自身長遠健康發展提供了理論參考和實證借鑒。

[1]C.Corbett，D.Zhou,C.Tang.Designing Supply Contracts：Contract type and Information Asymmetry[J].Management Science,2011,(50).

[2]A.Kaufmann，M.Gupta.Introduction to Fuzzy Arithmetic：Theory and Applications[M].New York：Van No Strand Reinhold,2005.

[3]關志民,潘德惠.供應鏈環境下供應鏈選擇多屬性組合決策模型[J].東北大學學報,2006,8(27).

[4]G.Chemo.Approximations by Super Positions of a Sigmoid Function，Mathematics of Control[J].Signals and Systems,2009,(2).

[5]聶茂林.供應鏈合作伙伴選擇的層次變權多因素決策[J].系統工程理論與實踐,2006,(3).