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经济学 > 一般经济学

arXiv:2507.09635 (econ)
[提交于 2025年7月13日 ]

标题: 具有依赖交货时间和联合营销决策的选址新闻代理商问题

标题: Selective Newsvendor Problem with Dependent Leadtime and Joint Marketing Decisions

Authors:Jianing Zhi, Guanqiu Qi, Xinghua Li
摘要: 在本文中,我们研究了一个两阶段供应链网络中的联合决策模式,包括供应商、公司及其客户。 我们研究了两种需求模式,分别与依赖交货时间和服务水平的考虑有关。 我们定义了两种新的模型,包括全有或全无的选择性新svendor问题(AON-SNP)和具有依赖交货时间和价格相关需求的选择性新svendor问题(DLSNP)。 所提出的模型适用于许多领域,如时尚、家具和电子行业。 我们开发了一种高效的求解算法,称为R-search,以确定DL选择性问题的最优解。 我们通过参数敏感性分析检查了系统的各种响应。 我们的模型证明,如果总需求低于订单数量的上限,Q的最佳策略是匹配该需求。 如果市场增加,更多的需求出现,导致短缺,并迫使公司寻找其他本地供应商来满足额外的需求。 结果表明,我们的模型能够很好地解释网络中所有相关方的各种行为,并为公司提供智能决策的指导。
摘要: In this paper, we investigate a joint decision-making pattern for a two-stage supply chain network, including a supplier, a company, and its customers. We investigate two types of demand patterns, associated with dependent lead time and service level considerations. We define two novel models, including all-or-nothing selective newsvendor problem (AON-SNP) and selective news Vendor Problem with Dependent Lead Time and Price Related Demands (DLSNP). The proposed models are applicable to numerous areas such as the fashion, furniture, and electronic industries. We develop an efficient solution algorithm, referred to as R-search, to identify an optimal solution for the DL-selectivity problem. We examine various responses of the system through parameter sensitivity analysis. Our model proves that if the total demand is lower than the upper limit of the order quantity, the best strategy for Q is to match that demand. If the market increases, more demand comes in, leading to a shortage, and forcing the company to find other local suppliers to fill the additional demand. The results demonstrate that our model well explains various behavior for all involved parties in the network, and provide guidance on intelligent decision making for the company.
主题: 一般经济学 (econ.GN)
引用方式: arXiv:2507.09635 [econ.GN]
  (或者 arXiv:2507.09635v1 [econ.GN] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.09635
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)

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来自: Xinghua Li [查看电子邮件]
[v1] 星期日, 2025 年 7 月 13 日 14:02:14 UTC (726 KB)
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