陳湘州　文思倩　劉雅男

摘 要：針對閉環(huán)供應(yīng)鏈研究中的一個主要方向是定價問題，首先歸納了閉環(huán)供應(yīng)鏈的理論發(fā)展，繼而列述了兩種經(jīng)濟模式下的閉環(huán)供應(yīng)鏈定價研究，分析得出：閉環(huán)供應(yīng)鏈定價研究中會涉及到多個具有高度不確定性的變量，運用傳統(tǒng)方法固定變量偏分求解，涉及到多變量時，往往計算不出最優(yōu)解，也考慮不了不確定性。所以引入智能優(yōu)化算法在研究閉環(huán)供應(yīng)鏈定價問題上是必要的。

關(guān)鍵詞：閉環(huán)供應(yīng)鏈；定價問題；智能優(yōu)化算法

中圖分類號：F273.7 文獻標(biāo)識碼：A

Abstract： Pricing problem is one of the most central matter in research of closed-loop supply chain. The theoretical development of closed-loop supply chain is summarized firstly in this paper， and then pricing study at two economic models in such chain is recited respectively. Analysis shows that multiple highly uncertain variables impacts on price-making， and fixed variables partial solution， a traditional method， often could not find the optimal solution when involving multi-variable， nor includ the uncertain， which makes it necessary to introduce the intelligent optimization algorithm in this pricing.

Key words： closed loop supply chain； pricing problem； intelligent optimization algorithm

1 閉環(huán)供應(yīng)鏈的理論發(fā)展

供應(yīng)鏈的起源是來自Peter F. Drucker提出的“經(jīng)濟鏈”的概念，而后由Michael Porter發(fā)展成為“價值鏈”，最終演變成“供應(yīng)鏈”[1]。接著，逆向供應(yīng)鏈被提出，其中最權(quán)威的定義是由V. Daniel（2003）所賦予的定義：逆向供應(yīng)鏈?zhǔn)侵福夯厥丈虖墓?yīng)鏈末端消費者處回收廢舊產(chǎn)品給制造商，制造商對其廢舊產(chǎn)品進行再制造或廢料處理的一系列活動[2]。

面對全球資源稀缺、環(huán)境破壞嚴重的現(xiàn)狀，這種“閉環(huán)供應(yīng)鏈管理”的管理模式是優(yōu)于傳統(tǒng)模式的。Guide[3]等認為CLSC包括傳統(tǒng)的正向供應(yīng)鏈與逆向的供應(yīng)鏈，而且這兩條鏈上的物流是互相聯(lián)系的，并顯示出“從源到匯，由匯到源”的閉環(huán)特性。趙曉敏等[4]認為：“CLSC管理的目標(biāo)是實現(xiàn)‘經(jīng)濟與環(huán)境的綜合效益，使得正向供應(yīng)鏈與逆向供應(yīng)鏈的物流相互關(guān)聯(lián)呈現(xiàn)出閉合特征。”

通過分析國內(nèi)外研究文獻可以發(fā)現(xiàn)，閉環(huán)供應(yīng)鏈的研究主要有三種方向：

第一，閉環(huán)供應(yīng)鏈定價問題研究。通常會把集中決策與分散決策下的最優(yōu)利潤進行比較，在得出集中決策下利潤高于分散決策后，通過建立利益共享風(fēng)險同擔(dān)的契約協(xié)調(diào)調(diào)整分散決策下的定價使之達到集中決策下的利潤，一般采用的是斯坦伯格博弈方法。

第二，閉環(huán)供應(yīng)鏈回收渠道選擇問題?；厥兆鳛殚]環(huán)供應(yīng)鏈中重要的一環(huán)，加之政府、社會各界近些年對于資源回收再利用的重視，使得回收渠道的選擇也成為其重要的研究方向之一，對于回收渠道的選擇近幾年主要集中于第三方回收和混合回收，通過比較不同回收模式下的各成員（供應(yīng)商、制造商、零售商、第三方）的利潤或總利潤，得出最優(yōu)回收渠道的選擇。

第三，閉環(huán)供應(yīng)鏈庫存選址問題，對于庫存的研究一般都是在供應(yīng)鏈的基礎(chǔ)上來展開，但是在供應(yīng)鏈下的多級庫存管理和決策通常都很復(fù)雜的，尤其涉及到上下游的訂購與下游的退回，CLSC要同時兼顧多級庫存與各節(jié)點的雙源庫存，庫存管理更為繁雜，因而輔助管理者有效的策略是制定高效的庫存控制決策。面對如此復(fù)雜的庫存選址問題，智能優(yōu)化算法在解決這類問題上起到了非常重要的作用。如：呂飛、李延暉[5]針對了供應(yīng)鏈中的二級分銷網(wǎng)絡(luò)的備件物流模型，把成本最小化作為目標(biāo)函數(shù)，建立了一個選址—庫存—路徑問題模型，并利用了禁忌搜索算法和改進的C—W算法的兩階段混合啟發(fā)式算法解決了該模型的最優(yōu)選址路徑規(guī)劃問題；李昌兵、張斐敏[6]利用兩階段啟發(fā)式算法把選址—路徑—庫存問題作為一個整體的混合整數(shù)規(guī)劃模型進行了優(yōu)化；唐金環(huán)、朱寶琳[7]利用BFA—PSO組合優(yōu)化算法對嵌入碳配額差值和選址—路徑—庫存運作成本的非線性整數(shù)規(guī)劃模型進行了優(yōu)化。

2 閉環(huán)供應(yīng)鏈定價方法

在傳統(tǒng)的正向供應(yīng)鏈中，產(chǎn)品銷售價格是影響產(chǎn)品銷售量的重要因素之一，同樣，在逆向供應(yīng)鏈回收產(chǎn)品過程中，廢舊品的回收價格也起著舉足輕重的作用。所以，定價問題成為了CLSC研究的重要領(lǐng)域。下文中將從差異定價和無差異定價兩個大的方面一一探討閉環(huán)供應(yīng)鏈定價問題。

2.1 差異定價研究綜述

針對再制造產(chǎn)品和新產(chǎn)品的售價存在差別定價的原因主要有：（1）產(chǎn)品存在質(zhì)量差異；（2）消費者對于原始產(chǎn)品與再制造產(chǎn)品存在不同的偏好，所以，制造商與銷售商在對新產(chǎn)品與再制造品的批發(fā)價格和零售價格進行定價時也存在著一定的差異。通過對近幾年國內(nèi)外文獻綜述的研究發(fā)現(xiàn)，CLSC在差別定價領(lǐng)域取得了較大的拓展。

如：Xu M Z[8]等根據(jù)消費者對原始產(chǎn)品和再制造產(chǎn)品存在不同偏好，構(gòu)建了不同生產(chǎn)產(chǎn)品差別定價的CLSC模型，研究了由制造商進行再制造的生產(chǎn)決策和零售商銷售二手產(chǎn)品的銷售決策問題；DAN Bin[9]等在考慮環(huán)保消費者的基礎(chǔ)上研究了多個市場的再制造最優(yōu)定價策略，分析了價格歧視策略的適用邊界；丁雪峰[10]等把市場初始容量的變化納入研究范圍，探討了變動的市場增長率對定價策略產(chǎn)生的影響，并分析了再制造率與利潤的變化敏感度分析；GUO Junhua[11]等研究了在原始產(chǎn)品和再制造產(chǎn)品之間存在著一定替代關(guān)系的差異定價問題；XIONG Zhongkai[12]等對制造商選擇廢舊產(chǎn)品再制造的模式與經(jīng)銷商選擇再制造的模式進行了比較，研究了在后者情形下新產(chǎn)品與再制造產(chǎn)品的差異定價策略。

2.2 無差異定價研究綜述

無差異定價顧名思義就是，在同一市場質(zhì)量上無任何差別的再制造產(chǎn)品與新產(chǎn)品進行銷售且消費者對于它們的偏好是一致的。

在無差異定價問題上，博弈論一直得到廣泛的應(yīng)用，以下文獻內(nèi)容都是在假設(shè)再制造產(chǎn)品與新產(chǎn)品無差異的前提下所做的研究。

Regis Chenavaz[13]探索了在壟斷市場中產(chǎn)品定價變化的情況，在尋求均衡價格、產(chǎn)品與工藝改進的策略目標(biāo)下，通過構(gòu)建模型，得出在產(chǎn)品與工藝創(chuàng)新影響的基礎(chǔ)上產(chǎn)品的定價策略；Yongjian li[14]考慮了供應(yīng)鏈節(jié)點企業(yè)之間有著產(chǎn)品返回情況下，SC下時尚類產(chǎn)品的最優(yōu)定價決策與采購決策；Cheng-Han Wu[15]研究了制造商在RECLSC中的產(chǎn)品設(shè)計策略與再制造商的回收價格制定策略相關(guān)問題。Jianmai Shi[16]考慮了以同樣的價格把新生產(chǎn)產(chǎn)品與再制造產(chǎn)品銷售到同一個消費市場中，并通過設(shè)定CLSC總體利潤最大為目標(biāo)函數(shù)，來得出此基礎(chǔ)上產(chǎn)品銷售價格、新產(chǎn)品與再制造產(chǎn)品的生產(chǎn)數(shù)量、廢舊品的回收價格。

2.3 CLSC中不確定性參數(shù)的解決方法

在不確定性的CLSC優(yōu)化模型中，由于模型中的全部或部分參數(shù)是不可定量的，所以作為決策者，在對模型進行優(yōu)化的過程中必須使用一定的方法來表示和觀察這些不確定性參數(shù)，并解釋它完成后可能出現(xiàn)的數(shù)值，目前，為解決不確定性參數(shù)的實現(xiàn)問題和模型構(gòu)建問題，主要存在以下幾種方法：

（1）情景分析法

1972年，美國SHELL公司pierr Wark[17]提出了有名的情景分析法，它的基本論點是：即使未來是不確定的，但是有一部分是可以預(yù)測的，可以通過這些可預(yù)測的部分來預(yù)測未來可能的發(fā)展態(tài)勢。

（2）數(shù)學(xué)解析方法

數(shù)學(xué)解析法就是，利用不確定性規(guī)劃的數(shù)學(xué)屬性，把不確定性的優(yōu)化轉(zhuǎn)變?yōu)榇_定性的優(yōu)化問題，從而最終利用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法來進行求解，關(guān)于這方面的研究已經(jīng)非常成熟。

（3）模擬方法

劉寶碇[18-19]以模糊變量的性質(zhì)為基礎(chǔ)上，從可能性與可信性測度出發(fā)，提出了模糊模擬方法來計算模糊事件的可能性、臨界值和期望，這些模擬方法會與遺傳算法、粒子群算法或遺傳模擬退火法等智能算法相結(jié)合，得到不確定性優(yōu)化的最優(yōu)結(jié)果。

（4）系統(tǒng)仿真方法

系統(tǒng)仿真的另一種說法是計算機模擬，其的研究原理是利用計算機模擬仿真模型再現(xiàn)真實系統(tǒng)，系統(tǒng)解由運行模擬真實系統(tǒng)而得。得益于近年來計算機和通信技術(shù)的日新月異發(fā)展，仿真領(lǐng)域也開發(fā)了很多優(yōu)秀軟件來解決實際生產(chǎn)問題如：現(xiàn)行生產(chǎn)線效能問題，庫存優(yōu)化管理，以最低的產(chǎn)能達成最有效的生產(chǎn)目標(biāo)都可以利用這些軟件得到解決。

以上，通過對閉環(huán)供應(yīng)鏈不確定性引起的后果分析，以及對各文獻中對于不確定性定價研究中不確定因素表示形式的歸納，可以看出，閉環(huán)供應(yīng)鏈的不確定性是我們亟需解決的問題，特別在定價問題中表現(xiàn)得更加明顯。

3 智能優(yōu)化算法在各領(lǐng)域中的運用

優(yōu)化算法有很多種，對于不同的優(yōu)化問題要使用最適宜的優(yōu)化算法，經(jīng)典的算法，如梯度、海賽矩陣、拉格朗日乘數(shù)、單純形法、梯度下降法等可以用來解決一些連續(xù)性和簡單的線性問題，而針對更復(fù)雜的問題，智能優(yōu)化算法可以很好地解決這些問題，如遺傳算法、模擬退火算法、遺傳模擬退火算法、小生境粒子群算法等。如：陳湘州、黎志明、劉祖潤[20] 在解決車輛路徑優(yōu)化問題時采用了改進更新的整數(shù)編碼遺傳算法，成功地得出了最優(yōu)路徑規(guī)劃方案；楊希祥、李曉斌、肖飛[21]在對飛行器進行優(yōu)化設(shè)計時分別論述了遺傳算法、模擬退火算法、粒子群優(yōu)化算法、蟻群算法的優(yōu)劣性，并基于此提出了改進建議，以更好地適用于飛行器優(yōu)化研究；李廣軍、孫曉玲、趙炯[22]歸納性地介紹了在焊接領(lǐng)域組合優(yōu)化、自動控制、生產(chǎn)調(diào)度和圖像處理等方面，智能優(yōu)化算法在其他行業(yè)已經(jīng)有了廣泛的應(yīng)用，并取得了可觀的成效，人們對它的重視與日俱增，智能優(yōu)化算法作為一種高效的優(yōu)化方法，在更貼近現(xiàn)實的復(fù)雜的閉環(huán)供應(yīng)鏈定價模型中可以發(fā)揮巨大的作用，同時也可以為企業(yè)的決策提供更加準(zhǔn)確的指導(dǎo)。

4 結(jié) 論

在閉環(huán)供應(yīng)鏈的相關(guān)研究上，我國起步較晚，研究內(nèi)容相對單調(diào)，在變量的選擇和其不確定性研究方面，大多數(shù)研究中采取的都是減少變量、簡化不確定性，雖然，少數(shù)研究中涉及了需求或回收的不確定性，但是在解決不確定性問題方面采用的都是博弈理論，首先根據(jù)斯坦伯格博弈方法得出各個變量的偏分，再代入得出最優(yōu)利潤值，這種解決方法并不能得出準(zhǔn)確的最優(yōu)解；在閉環(huán)供應(yīng)鏈研究方向上，使用智能優(yōu)化算法的研究非常少，而智能優(yōu)化算法對于多變量的定價模型能得到更準(zhǔn)確的優(yōu)化結(jié)果，所以用智能優(yōu)化算法解決閉環(huán)供應(yīng)鏈定價問題將會是今后非常有前景的研究方向之一。

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