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基于物联网的不确定性双渠道供应链网络设计

原标题:Design of Dual-Channel Supply Chain Network Based on the Internet of Things Under Uncertainty

Hamed NozariHossein AbdiA. Szmelter-JaroszSeyyed Hesamoddin Motevalli

Mathematical and Computational Applications (2024)

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5

关键词

人工智能
算法
供应链
物联网
优化
效率
NP难题
TOPSIS
灰狼算法
遗传算法

摘要

在本文中,提出了一个基于物联网(IoT)且具有不确定性的双渠道供应链网络(DCSCN)的数学模型,并使用基于人工智能的算法如遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)、帝国竞争算法(ICA)和灰狼优化器(GWO)来求解。该模型的主要目标是最大化整个DCSCN的利润,以准确确定需求量、直接和间接渠道的价格、分销中心的位置,以及是否为这些中心配备物联网设备。结果表明,随着不确定性率的增加,需求量和相应的运输成本也增加。这一问题导致了整个DCSCN利润的下降。通过分析数学模型,还观察到在分销中心部署物联网设备增加了固定成本。对此问题的研究表明,通过将节约因子增加0.2,整个DCSCN的利润增加了6.5%。通过使用TOPSIS方法对算法进行排名,GA被评为最有效的算法,其次是PSO、ICA和GWO。这个增强了物联网的双渠道供应链模型不仅旨在优化传统的供应链指标,还引入了先进的、数据驱动的策略来改善需求管理、定价和基础设施分配,最终在不确定的环境中推动盈利能力。

AI理解论文

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该文档主要探讨了物联网(IoT)技术在双渠道供应链中的集成应用,并在不确定性条件下优化供应链运营的策略。以下是对该文档的详细总结:

研究背景与目标

文档的研究背景聚焦于双渠道供应链网络(DCSCN),即通过直接和间接渠道进行产品销售的供应链结构。研究的主要目标是通过集成物联网技术来最大化双渠道供应链的总利润。具体研究问题包括:如何利用物联网提高需求预测的准确性、优化直接和间接渠道的定价策略,以及确定分销中心的战略位置和物联网设备的部署决策。

物联网在供应链中的作用

物联网技术在供应链管理中具有显著的优势,尤其是在提高可见性、改善实时决策能力以及主动应对供应链中断方面。通过物联网,供应链管理者可以显著提升运营效率,特别是在需求预测和库存管理中。文档强调,物联网的集成应被视为一种战略投资,而非成本,尤其是在处理高需求波动或易腐商品的分销中心。

研究方法与模型

文档提出了一种基于物联网的不确定性条件下的双渠道供应链数学模型。该模型旨在通过精确的需求管理、动态定价、有效的基础设施分配以及整体供应链的弹性和盈利能力来优化供应链运营。为了解决该数学模型,研究使用了基于人工智能的算法,包括遗传算法(GA)粒子群优化(PSO)帝国竞争算法(ICA)灰狼优化(GWO)

算法比较与分析

研究通过TOPSIS方法对不同算法进行了排名,结果显示**遗传算法(GA)**在解决问题的效率上优于其他算法。尽管灰狼算法在接近最优解方面表现出高效性,但总体而言,遗传算法被认为是更有效的解决方案。

管理见解与建议

文档提供了一些可操作的管理见解,帮助管理者在不确定性条件下优化双渠道供应链运营:

  1. 战略性物联网集成:管理者应优先将物联网技术集成到供应链网络中,以提高可见性、改善实时决策能力,并主动应对中断。

  2. 利润驱动的基础设施投资:将分销中心配备物联网设备应被视为战略投资。管理者可以通过成本效益分析来确定物联网部署的最佳位置,尤其是在处理高需求波动或易腐商品的中心。

  3. 优化的双渠道定价策略:通过物联网生成的预测分析,管理者可以预见中断,优化安全库存水平,并制定确保运营连续性的应急计划。

  4. 平衡物联网实施成本与收益:尽管物联网实施需要大量的前期投资,管理者必须评估其在提高效率、减少浪费和提高盈利能力方面的长期价值。采用分阶段的物联网采纳策略,从高影响区域开始,可以在不超出预算的情况下提供可衡量的回报。

结论

文档总结指出,物联网技术在供应链管理中的应用不仅可以提高运营效率,还可以通过支持循环经济计划(如资源利用效率和减少浪费)来帮助管理者实现可持续发展目标。研究的贡献在于提供了一种综合模型和实用的管理策略,以在不确定性条件下优化双渠道供应链的运营。

通过以上总结,读者可以全面理解该文档的内容、方法和贡献,尤其是物联网技术在供应链管理中的战略应用及其潜在的商业价值。

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