煤炭供应链价格波动及对策研究

论文摘要

煤炭是钢铁工业的重要原燃料。钢铁产能的快速增长,造成煤炭资源紧张,供需矛盾日益突出,价格总体水平不断上涨,阶段性波动较大。煤炭供应链价格构成复杂、影响因素很多,链中的每一个环节,尤其是煤炭价格波动、铁路运输“瓶颈”、国家产业政策等因素影响很大。因此,研究煤炭供应链价格波动及其形成机制,具有重要的理论与现实意义。本文对煤炭供应链价格波动问题,分别从定性分析和定量预测、仿真与优化两方面进行了系统深入的研究,提出了相应的对策。主要研究内容如下:1、分别从供应链入口、中间环节和出口三方面定性地分析了煤炭价格波动的影响因素和趋势,探讨了煤炭供应链的价格形成机制和价格波动规律。2、借鉴平衡计分卡的思想,建立了基于SCOR模型、能正确地对煤炭供应链运作绩效进行定性/定量综合评价的指标体系,构建了基于该指标体系的煤炭供应链价格预测模型;采用ARIMA、ARIMA与神经网络杂交的预测方法、灰色预测方法分别对武钢煤炭供应链价格波动进行预测,获得了满意的结果,验证了所建立的煤炭供应链指标体系及煤炭供应链价格预测模型的正确性。3、煤炭供应链多智能体建模与仿真研究。构造了煤炭供应链中的供应商智能体、采购商智能体及其他如生产、库存等一些智能体的模型,这些智能体具有按照市场规则在煤炭供应链中自主、智能、理性地完成煤炭交易的能力。在REPAST平台上实现了煤炭供应链多智能体仿真原型系统,并以武钢煤炭供应链仿真为例,对所建立的及煤炭供应链多智能体仿真模型和多智能体仿真原型系统进行了测试、检验和验证。结果表明本文提出的多智能体模型的正确性。4、煤炭供应链优化策略研究。建立了供应商选择模型并研究了其求解算法,在满足综合采购成本最低的前提下,经实例验证,可得到多品种煤炭供应环境下多供应商的最优任务分派。将供应链系统抽象为结构模型,对供应链整体结构的可靠性进行了理论分析,得到了供应链系统可靠度计算的路集表现形式,并给出了网状供应链可靠度的最小路集计算模型。以多原料多产品的三级供应链为例,构建了供应链成本最小的可靠度优化模型,最后通过验证网状供应链的算例,证明了供应链系统单元重要度的有效性和合理性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 选题依据及研究意义
• 1.3.1 选题依据
• 1.3.2 研究意义
• 1.4 研究内容及论文结构
• 1.4.1 研究内容
• 1.4.2 论文结构
• 第2章 煤炭供应链价格波动及其形成机制
• 2.1 煤炭价格波动分析
• 2.1.1 煤炭价格形成机制的理论分析
• 2.1.2 煤炭价格的构成
• 2.1.3 煤炭价格的影响因素
• 2.1.4 煤炭价格的波动
• 2.2 煤炭供应链价格波动
• 2.2.1 煤炭供应链定价机制研究
• 2.2.2 煤炭供应链价格构成
• 2.2.3 煤炭供应链价格波动的影响因素
• 2.3 本章小结
• 第3章 煤炭供应链价格预测模型与应用
• 3.1 煤炭供应链指标体系的建立
• 3.1.1 指标体系的概念与功能
• 3.1.2 指标体系的构建思路
• 3.1.3 指标体系的建立与应用
• 3.2 煤炭供应链价格预测模型及其求解算法
• 3.2.1 煤炭供应链价格的神经网络预测模型
• 3.2.2 煤炭供应链价格的灰色预测模型及应用
• 3.3 本章小结
• 第4章 煤炭供应链仿真系统分析、设计与实现
• 4.1 供应链仿真建模方法
• 4.1.1 离散事件系统仿真
• 4.1.2 REPAST多智能体仿真平台的选择
• 4.2 基于多智能体的煤炭供应链仿真建模与实现
• 4.2.1 REPAST仿真模型的结构
• 4.2.2 REPAST离散事件调度机制
• 4.2.3 煤炭供应链集成仿真系统设计
• 4.2.4 仿真结果分析
• 4.3 本章小结
• 第5章 煤炭供应链优化策略研究
• 5.1 煤炭供应链优化的主要内容
• 5.1.1 协同优化
• 5.1.2 供应商选择优化
• 5.1.3 采购决策优化
• 5.1.4 库存优化
• 5.1.5 运输优化
• 5.2 协同式煤炭仓储系统决策模型
• 5.2.1 协同式仓储系统决策模型简介
• 5.2.2 需求的协同预测过程模型
• 5.2.3 基于协同预测的库存补充策略
• 5.2.4 基于协同补货期的库存协调模型
• 5.2.5 VMI下煤炭供应链库存控制系统
• 5.3 煤炭供应链供应商的选择优化
• 5.3.1 Equation Chapter 5 Section 15.3.1供应商选择模型
• 5.3.2 供应商选择模型求解算法
• 5.3.3 供应商选择模型应用分析
• 5.4 煤炭供应链可靠性优化模型
• 5.4.1 煤炭供应链结构模型
• 5.4.2 供应链可靠性分析
• 5.4.3 供应链的可靠性优化模型
• 5.4.4 网络供应链可靠性优化模型算例
• 5.5 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 创新点
• 6.3 研究展望
• 6.2.1 控制采购成本
• 6.2.2 加强存货管理
• 6.2.3 加强预测研究
• 参考文献
• 致谢
• 攻读博士学位期间发表学术论文及成果