给大家推荐7篇关于需求不确定的计算机专业论文

今天分享的是关于需求不确定的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到需求不确定等主题,本文能够帮助到你

基于电商参与的供应链环境下农户融资决策研究

这是一篇关于资金约束,需求不确定,产出不确定,生产努力,供应链金融的论文, 主要内容为在传统银行授信模式下,由于抵押物的缺失和高信用风险,农户长期面临融资难困境,而这也是阻碍农村经济发展的重要因素之一。随着供应链生产模式以及电子商务的兴起,农业供应链的发展为农户融资模式创新提供了突破口。政府、业界和学者都在积极推动供应链金融和电子商务在农村地区的发展和运用,如国家大力推动电子商务促进农产品销售,推进供应链金融保障农村资金供给来扩大农业生产,实现农商互联,促进农产业结构升级。因此,研究电商参与的供应链融资决策,并将其用于解决农户的生产决策问题,具有十分重要的理论和现实意义。有关资金约束下的供应链生产和融资决策研究大多都是基于银行处于完全竞争环境的假设下,上下游企业在批发价合同下的供销产业链关系,鲜有文章同时考虑到电商平台兼具销售渠道服务和融资担保两重功能的模型构建。考虑到农业为典型的产出不确定行业,大多供应链类文章聚焦于农业供应链上下游企业的供应链协调和风险共担决策,极少文章研究资金约束背景下,参与主体的生产努力投入的影响因素以及对各方的决策影响。因而,本文在供应链金融理论基础上,从运营管理角度出发,以农户经营决策为重点,考虑到农户自身资金有限的禀赋约束,在电商提供销售渠道下研究电商、农户、银行间的博弈互动以及相关参数变动后的比较静态分析。本文具体解决了不同融资模式下农户的生产融资决策问题、银行的名义利率设定问题和电商平台的服务费率设定问题;担保融资下电商平台担保决策的权衡问题;产出不确定情况下农户的生产积极性(预计生产量和生产努力投入)的影响因素问题。首先,本文回顾了供应链金融的相关理论,包括供应链金融的内涵、特点、运行模式以及其在农业中的具体运用。其次,本文在市场需求不确定的情况下,比较分析了供应链各方在集中决策模式和分散决策模式下的最优决策行为以及各决策模式下的效用水平,其中分散决策模式又根据参与方的主导地位不同分为银行主导式、电商主导式和电商平台担保式三种模式。研究结果表明:农户资金并不是越充足对其越有利,资金约束能使农户利润大于同等条件下无资金约束状况。在担保模式中,随着资金的增加,农户产量可能下降,并且资金约束能提升农户的利润水平;电商担保决策比较复杂,受银行期望利率、农户自有资金以及电商的服务费率三者关系影响,且电商平台总是会在农户最挣扎的时候倾向于为农户贷款担保。其次,在农户产出不确定情况下,构建了生产努力投入影响产量的随机产出模型,探讨了农户生产努力投入的影响因素,研究表明:农户的初始资金大小并不影响电商平台的利润和服务费率以及农户的生产投入量和生产努力,只影响农户的利润;银行期望利率和农户利润为正向关系。最后,本文根据理论模型推导和算例分析(MATLAB R2013b)结合实际情况,为农户乃至其他参与方的经营决策提供一定程度的建议。

基于电商参与的供应链环境下农户融资决策研究

社区O2O模式下生鲜电商供应链契约协调研究

这是一篇关于社区O2O,生鲜电商,供应链,需求不确定,契约协调的论文, 主要内容为电子商务的飞速发展和人民对生鲜农产品质量和安全要求与日俱增,我国生鲜电商已经进入“互联网+”时代。不同于其他商品供应链,生鲜农产品的特性和生鲜电商供应链的复杂性使其在供应和需求方面具有高度不确定性,加之冷链物流的难度,以及当前社会还处于生鲜电商不同模式的探索阶段,对于整条供应链而言,供应链系统成员间合理有效的决策行为和契约约束力对供应链的整体效益和可持续发展起到了至关重要的作用,对于生鲜电商供应链的协调研究变得更加迫切。在生鲜农产品本质和供需特点的驱动下,针对当下社会生鲜电商存活率低,以及生鲜电商供应链上各利益主体间相互制衡和个体利益最大化的现象,结合国内外诸多学者研究成果,以社区O2O模式下的生鲜电商供应链为研究对象,运用运筹学、契约理论和博弈论等方法,探讨需求波动和需求突变下的社区O2O生鲜电商供应链协调策略并设计出合适的契约机制,实现帕累托改善,并借此探讨社区O2O模式下社区生鲜零售店的发展之路。在总结生鲜农产品本质特性和生鲜电商发展现状的基础上,采用ISM模型对生鲜电商供应链系统风险进行分析,得到生鲜电商供应链风险系统的四级递阶有向层次结构模型,其中需求不确定是影响生鲜电商供应链系统稳定性的最为关键的因素。在此基础上,以社区O2O模式下的生鲜电商供应链为研究对象,从需求不确定角度出发,分别研究了需求波动情形下和需求突变情形下的社区O2O生鲜电商供应链契约协调问题。需求波动情形下考虑需求受价格和保鲜努力水平影响,对电商企业采用第三方物流和自营物流模式下的分散决策和集中决策进行了对比,并设计了收入共享和保鲜成本共担契约以协调供应链;需求突变情形下,考虑市场需求受各类风险因素影响产生突变,并进一步引起成本变化,以期权契约为基础,分别采用调整契约参数和考虑成本分担的联合契约以协调生鲜电商供应链,最终实现各利益主体的帕累托改善。

需求和提前期不确定性下的多品多周期补货决策模型

这是一篇关于补货,多品多周期,需求不确定,提前期不确定的论文, 主要内容为在电商平台企业运作过程中,补货决策往往需要考虑多品同时补货,补货计划涉及多个周期,决策难度较大。平台企业进行补货决策时,从需求端看,客户的需求个性化、需求多样化以及市场变化等都会不同程度地造成需求不确定性;从供应端看,供应商的交付时间不确定,受到生产环节、运输环节中众多因素的影响,产品的提前期具有不确定性。不同货物的需求、提前期都不相同,并且需求和提前期可能会产生超出预期的变化。因此,从电商平台企业视角出发,研究需求和提前期双侧不确定性下的多品多周期补货决策问题具有较强的现实意义,研究工作如下:首先,对电商平台企业的运营模式进行了分类总结,了解了需求端和供应端存在的不确定性和他们可能给供应链运营管理带来的风险,分别对单品和多品补货决策问题的研究现状进行了总结归纳,以及对鲁棒优化和蒙特卡洛模拟在库存管理和补货决策领域的应用进行了归纳。其次,基于上述对有关研究的总结,以及对补货决策和库存控制方面的理论知识,以单设施单品多周期库存控制模型为基础,构建了仓库容量限制允许缺货的多品多周期补货决策模型。根据鲁棒优化理论,构建了考虑需求不确定性的多品多周期补货决策模型。设计了差分进化算法(Differential Evolution,DE),通过数值实验验证了DE算法的有效性。再用DE算法求解需求不确定性下的多品多周期补货决策模型,运用蒙特卡洛仿真技术设计仿真实验,对所得决策进行仿真模拟;设计了对比实验,证明了模型的鲁棒性以及对需求不确定性处理的有效性。再次,构建了考虑提前期的多品多周期补货决策模型,应用鲁棒优化理论,采用区间不确定集合对提前期不确定性进行描述,构建了考虑提前期不确定性的多品多周期补货决策模型。运用DE算法对考虑提前期的多品多周期补货决策模型进行求解,分析并证明了提前期不确定性对系统总成本的影响;再设计仿真实验,验证了模型对提前期不确定性处理的有效性。最后,同时考虑需求和提前期不确定性,运用鲁棒优化理论,构建了需求和提前期不确定性下的多品多周期补货决策模型。采用DE算法,求解了不同参数组合下的多品多周期补货决策模型。设计仿真实验,分析了不同决策下各成本的变化。最后,设计了需求扰动和提前期变化的仿真实验,验证了模型的鲁棒性和实践性以及对需求和提前期不确定性处理的有效性。提出的模型能够为企业决策提供科学合理的决策支持,减少供需双侧不确定性带来的成本增加。

基于电商参与的供应链环境下农户融资决策研究

需求不确定环境下考虑平台数据赋能的供应链协调策略研究

这是一篇关于需求不确定,数据赋能,决策机制,协调策略的论文, 主要内容为近年来,随着云计算、大数据行业的迅速发展以及在行业中应用的不断深入,“数据赋能”逐渐成为平台型电商企业的流行做法。数据赋能行为主要是指赋能者通过数据的运用场景或数据技术及方法的提升与创新,为赋能对象提升数据获取、分析及运用能力,最终实现所在供应链系统价值共创。电商平台拥有的运营数据优势使其逐渐由单一的交易平台转变为提供数字化解决方案的平台,纷纷通过各种举措推进平台数据赋能,帮助线上、线下零售商不断提升数据收集、处理与分析能力,提高市场需求与运营绩效。然而,供应链成员出于自身利益最大化所作的选择,往往会损害另一方及供应链整体的利益,需要制定合适的协调契约,提升供应链成员绩效。本文考察了在需求不确定环境中平台数据赋能行为对消费者市场需求的影响,探讨了平台向线下、线上零售商进行数据赋能的供应链系统中的问题,具体包括:(1)在需求不确定环境中,零售商在何种条件下会选择接受平台数据赋能?(2)引入相关供应链协调契约后,能否提高数据赋能水平,改善供应链绩效?(3)对基础模型下和使用契约下的均衡解进行比较,探讨哪种契约的协调效果更好,并剖析契约使用的局限性。首先,根据平台向线下零售商进行数据赋能的模式,构建由一个供应商、一个平台和n个同质且不存在竞争的零售商组成的三级供应链系统,探讨平台和零售商的决策机制及协调策略。研究表明:(1)零售商总会选择接受平台数据赋能;(2)收益共享契约和成本分担契约均能一定程度上协调供应链,使零售商订购量、平台数据赋能水平以及供应链成员的利润有所上升,但成本分担契约的效果更好;(3)由于平台网络效应的存在,平台参与者数量越多,供应链成员的利润越高;(4)市场需求敏感性及数据赋能成本系数均对利润和契约选择产生影响,其中成本分担契约的适用性更高。其次,根据平台向线上零售商进行数据赋能的模式,构建由一个平台和一个零售商组成的二级供应链系统,探讨了平台和零售商的决策机制及协调策略。研究表明:(1)当平台数据赋能对零售商的费用增加影响较小时,零售商会选择接受数据赋能。而对平台来说,提供数据赋能始终会获得更高的收益;(2)零售商分担平台数据赋能成本以及平台分担零售商数据运用投入这两类成本分担契约均能在一定程度上协调供应链,但前者的效果更佳;(3)成本系数及市场敏感性会影响供应链利润及契约选择,其中,考虑现实情况,零售商分担平台数据赋能成本的契约更具有适用性。本文的主要创新点为:(1)探讨了需求不确定环境下平台数据赋能对供应链重要决策变量以及利润的影响,拓展了电商供应链的研究内容;(2)从数据角度尝试打开平台赋能的黑箱,丰富了平台战略的研究内容。