抽象性

全世界许多国家广泛推广农作模式,农业企业需要同时面对供销风险特别是对可储存农产品而言,还有必要考虑多期销售带来的潜在损益本文在多周期随机供求下建立联合批发决策模型模型以农业企业最大预期利润为目标,考虑生产能力约束和风险优先系数短缺,并在每个周期对顺序和销售量作出决定验证模型可行性的方法是用中云南浦茶为例最后,通过数值示例,重要参数对联合订购策略的影响如下:排序成本是影响排序量的主要因素当顺序成本提升到一定水平时 解析算法将做出决策 宁可超出库存销售物价、库存物价和短缺物价上升后,分配到这一期间的销售量将呈上升趋势。与其他参数相比,售价和库存持有成本对销售量有更显著的影响。此外,企业可以通过控制库存成本,适当降低风险优先系数并提高售价水平来增加储存农产品的预期利润。

开工导 言

解决个体农户与大型市场之间的冲突,契约农作在许多国家得到广泛推广。契约式农耕是指农民和企业或中介组织签署具有法律效力的合同,确定双方生产过程前的权利和义务。此类农业合作社企业形式要求农民按合同组织生产,企业或中介组织获取农民按合同生产的产品在中国,农业种植的主要参与者多为自耕农。通过合同耕种提供的稳定销售渠道,他们可以获得更多经济利益。大市场开发空间和政府强推也是驱动器单农模式占据主导位置,中国契约农工尚处于初始开发阶段一号..合同农作在中国开发潜力巨大,值得学习大规模工业生产和农民专业合作社趋势

根据存储性能生理特征显示,农产品大致可划分为新鲜农产品和可储存农产品可储存农产品一般有较长存储期和较低的存储需求,如谷物、棉花、大豆、咖啡豆、参参、橡胶、茶叶和草药,其中许多产品值高或环流量大产品可长时间出售而不处理或简单处理后出售由于其巨大的市场份额,这些产品的行业是支持农村经济的重要组成部分。2020年受COVID-19大流行严重影响,中国某些富含营养或药用农产品出口量大幅增加,从而减少农企业因该大流行而蒙受的经济损失[2..优秀存储性能使可储存农产品适合契约农作模式基于上述讨论,本文选择可储存农产品为研究对象要想研究这些产品契约农作,有必要澄清它们的特征

供求不确定性是可储存农产品乃至所有农产品的共同特征。一方面,影响农业生产成品的因素复杂化。可控制因素,包括资本、劳动力、土地输入和种植技术影响农业生产总体规模不可控制因素包括天气、季节和自然灾害,导致输出波动这些因素加在一起影响供应的不确定性3..另一方面,可储存农产品需求不确定性主要反映在需求积累过程的不确定因素中。不同于工业生产可在任何时候启动机器,农产品种植周期长而固定订单在播种期间积聚并急剧增加产品收割季节农品采集前不处理这些订单整个销售周期总需求难以精确预测与新鲜农产品相比,可储存农产品有库存满足不确定需求,这大大降低了短缺概率。

可储存农产品的另一个特征是随机性物价变动按此性质,可储存农产品划分为两类一种产品值在存储期间缓慢下降,如谷物和棉花物价变动在长期销售期间随机波动,当类似新产品收获时最明显。另一类产品将因存储过程而增加值,如茶和参不同于丰收季节物价波动的其他农产品,拥有大增值空间的可储存农产品很容易成为投资者物价投机目标,导致物价不稳定。此外,可储存农产品价格波动与产品的市场能力相关并取决于市场流量,它们与普通产品相似。

上文提到的特点和风险对可储存农产品的供应商和经销商提出了复杂挑战。管理层面临的主要问题是如何预先确定生产规模并储备每个销售周期的盘点过预排序可能导致大量库存积压和费用预定数额短缺还可能导致销售机会损失和库存缺缺过大库存量可能导致错失高价销售产品的机会。库存量不足可能导致库存成本过高和低价销售风险

多位学者研究上文提到的可储存农产品生产、销售和盘点问题Katagiri等研究同时订购易腐和可存储产品并用Kuhn-Tucker条件解决最优定序量问题4..Li和Hou提出了双级供应链模型,由存储产品制造商和零售商组成,两者均决定产量并按需预测管理库存,以提高供应链总体性能[5..Deng和Yano研究受季节需求影响的可储存农产品多期定价决策问题收益约束在模型中加以考虑,并研究最优物价变动和动态物价策略6..Shi等随机动态盘点模型可储存农产品外源供求农民合作社使用这一模型确定最佳销售和盘点策略并获取最大预期利润7..

基于定序时间特征、不确定输出和不确定需求,随机供应新闻男孩模型可用于农产可储存性研究Merzifonluoglu和Feng同时考虑供应商固定合同成本和生产能力约束,设计分支约束算法以Karush-Kuhn-Tucker条件为基础并解决最优定序量和供应商选择决策8..Okyay等研究单周期新闻男孩产品模型 市场供求关系三种随机供应情形下,它们解决最优顺序量问题,条件是供求不一定互不关联九九..振在需求不确定性下建立两种多周期模型,用于策略泊位分配制10..温等人研究最优初始清单和多期清单分配策略并使用Markov决策程序解决模型问题11..

可储存农产品还具有多期生产、存储和销售决策特征。满足上述特征的多周期模型可用于解决该产品决策问题松山建模多周期新闻员模式考虑储存和储存外并研究这两种情况下的排序策略12..Farahvash和Altiok介绍拍卖理论并搭建多段新闻男孩模型,使用随机动态编程解决最优库存水平问题13..Mardaneh和Caccetta建议多物种储存农产品多周期动态定价和生产规划模型,以新闻男孩模型为基础解决最优生产量和最优定价策略14..振等混合整数编程模型建议整合BERT模板和院式模板规划并用启发式算法解决大规模现实环境问题15..基于先前研究,他们进一步研究容器码头多周期模版规划问题和每日泊位规划问题16,17..Kim等多周期新闻男孩模型应用易腐产品短存优化总物流成本并提议有效方法优化库存存储、处理和交付成本18号..申建容器处理和存储泊位分配模型 基础混合整数编程法模型满足港口转口需求不确定性并提高运营效率19号..邓氏等新闻男孩模式面向两个供应商,同时考虑到产品需求随机性并面向风险规避态度的买主基于Copulas理论 论文建议有效算法优化订单20码..

以上各类文献在不同元素组合下研究多周期新闻童模型,这些组合包括时段、背景、供求状况和解决方法然而,大多数研究只考虑顺序量战略决策,很少引入盘点决策或其他变量决策目标最侧重于单周期和双周期问题,假设很少同时考虑供求不确定性和物价波动因此,根据可储存农产品特征,本文根据新闻男孩模型框架为多期生产和销售建立优化联合决策模型基于上述三大不确定性维度,本模型的目标是同时确定所有周期的最佳顺序和销售量。并引入连续二次编程算法解决建议模型,该模型一直用于解决二次线性优化问题文章使用中国可储存农产品Pu'er茶校验模型有效性,分析价格、成本和风险优先度对周期顺序和销售量的影响

本文剩余部分组织如下:2,描述和假设问题后推顺序联合决策模型和相继四叉式编程算法解决模型段内3分析数值示例,用Pu'er茶作研究对象依变量对顺序和销售决策进行一系列参数分析最后一节4摘述这项研究的主要结论并提出多项建议供进一步研究

二叉材料方法

2.1.问题描述假设

这部分介绍基本问题描述和假设论文研究农业企业契约耕种意指企业生产前与农民签定农业契约合同定义购价、质量水平和数量农庄和收割作物以及农业企业提供技术支持产品收获季节期间,企业按合同获取农产品由于可储存农产品可多期存储销售,企业根据物价波动选择不同的订单和销售策略图中显示企业在每一销售期所经历的决定并附时段一号.在每个周期开始时,必须分配上段订购产品的销售量后期结束时 决策人决定下一周期的顺序量与整个销售周期相比,这两个周期相对短促,我们假设这两个决策即时完成同时,决策者需要面对两类风险:产品特征引起的供应不确定性和需求不确定性对市场规模变化的使用因此,为减少短缺成本、过量库存成本和未满足需求与过量库存引起的订单成本,有必要做出更合理的订购和销售决策,实现系统最优利润由于不同类型可储存农产品市场规则的不同,本文件先提出假设后建模型如下:(1)本模型考虑多周期顺序和销售单类型可储存农产品(2)市场对每个周期可储存农产品的需求不确定,随机变量定义此外,每个周期市场对农产品的需求不同并互为独立。3级农户每一段供应不确定,即供应率农产品最终供应量等于总定序量乘供应速率(4)单序成本、库存持有成本、缺货成本和销售价由实用或假设数据确定和确定

2.2.多周期顺序销售判断模型

这部分介绍建模过程我们认为是一种可储存农产品 .共存数 售出期 本产品决策人在销售周期结束时定序计算当前周期的销售量此外,上段订购的供应量即时到达当前销售期初

顺序量段 华府市 ,单序成本 .供货商按序量提供产品 ,取决于供应率 .假设 自主随机变量概率密度函数 ,分布函数 ,期望值 ,和差 .因此,实用产品周期量 通过排序获取 .

产品购买周期 运抵后立即向市场分发,销售量分期 华府市 . 表示单位销售价 表示单位库存成本 表示单位短缺成本假设(4)显示这些参数的值将根据产品顺序周期和销售周期变化

最后,我们表示 市场需求周期 产品定期 ,概率密度函数 分布函数 期望值 差异函数 , , , .按照以上参数设置计算利润和成本函数如下:

等一等 表示所有销售周期预期产品总利润接下去

在每个销售周期结束时,需要计算剩余产品的库存持有成本。记事本 整体预期持有产品成本 所有销售期,我们有

类似地,在销售周期结束时,如果库存无法满足该周期需求,则需支付短缺费用满足未满足需求。等一等 表示所有销售周期需求预期总短缺成本有

此外 表示所有销售期预期总订单成本值得一提的是 与顺序量相关 而不是通过订单获取的实际产品量Hencce,我们有:

整合上述公式后,我们获取总目标函数解决净利润问题如下:

不同决策人接受短缺风险程度不同,本文介绍风险优先系数 高山市 )泛泛低值 表示决策人可接受更多短缺风险和高值 企业更倾向于有足够的盘点避免短缺因此,本文有函数 ,内容如下:

面向所有 ,

函数(6)表示概率,每一后期销售量不超过当前段序量 .函数(7)表示概率销售量不超出当前段序量不能低于 .函数(6)显然包含函数(7)条件判定随机变量 函数(6)中,我们假设它服从正常分布函数(6)可重写如下:

推理简化后,我们有以下内容:

类似地,考虑到供量有限性,我们表示 最大量供货商可在段内提供 .后来,我们有以下约束:

论文中最优解决方案模型是一个复杂多周期模型,有非线性约束优化问题,有许多决策变量和复杂形式其难易和简洁性无法由赫斯母体判断,最优解法无法通过传统数学方法获取因此,我们使用SQP算法获取最优解法SQP解决二次目标函数和线性不平等约束问题算法它可以解决本论文模型最优顺序和销售量问题SQP算法的具体流程图显示在图中2.

SQP算法详细迭代过程如下21号:(1)定义初始迭代点值 并发精度 .等一等 高山市 表示单元矩阵 高山市 表示迭代数)(2)利用Taylor公式简化原目标函数与点方程关系 .同时简化线性函数约束原题转换为变量题 高山市 )3级解决简化二次编程问题 高山市 表示从中获取的局部最优解决办法)。(4)向向执行约束单维搜索原题目标函数 并取下一个迭代点 从此解析 。(5)if 满足精度求和精度计算结束 解析算法输出最优解 .反之,继续第(6)步(6)修改二导出矩阵 ,并让 .返回第2步并继续迭代

基于上述算法过程,有必要设置迭代数迭代进程无法停止直到迭接点 满足需求最大迭代数设置特别重要因此,本文将最大迭代数定为千分之千分之千分之千分之千分之千分之百分百解,可满足解决特定时段范围最优解法

3级数值示例

3.1.Pu'er茶

本节使用数值示例分析使用此论文决策模型的效果我们选择可储存农产品Pu'er茶作为研究对象Pu'er茶是一种农产可储存性产品,由特征制成卡美利亚罪人中国云南树通常分为三大类:生茶、老茶和成熟茶22号..原茶可以直接在固定和晒太阳后喝完,生茶素材可以通过微生物发酵化成老茶和成熟茶一方面像茶一样 Pu'er茶有生理特征和养分值,如抗氧化、抗病毒、抗癌和机能减退而在另一方面,Pu'er茶质量将在长期存储期间提高收藏价值得到了投资者的青睐产品拥有可存储和大加值空间的长处市场销售风险不定物价随机供求

并收集2015至2020年普尔茶产量和出口物价数据,介绍该产品基本市场状况图3显示中国浦尔茶全年增产相对稳定其主要产区仍然主要在中国云南省,但不同地区的供应情况仍然复杂。浦尔茶平均出口价逐年波动特别是在2020年,由于营养值和政府政策COVID-19大流行,平均出口价比2019年上涨98.94%。

3.2参数设置计算结果

一定量Pu'er茶产品分三个周期出售 )具体总目标函数显示如下:

产品可在所有周期订购,但在第三个周期结束时需要售出风险优先系数值为 0.99 = 0.99解决目标为寻找每个周期最优定序量和销售量以最大化净利润设置表显示输入参数一号.

需要解释上述参数的一点是 表示产品排序周期 表示产品销售周期MATLAB非线性优化工具箱解决复杂模型按照上数值示例的参数设置计算最优顺序量和销售量结果显示表2.

解决方案结果解释如下:三大周期顺序量分别为7000、6400和3900第一批定购产品全部分配到第三个销售期二级定购产品分配到二级和三级销售期第三个周期是定购产品在这一段内必须售出的最后一段周期。估计总利润2398064分析后,我们认为这一结果由异差参数产生首期订购产品价格将在今后两个周期逐步提高,第三周期最高值为300求解算法选择在第三周期以最高单位销售价出售所有产品,即使它引起第一周期短缺和存储费用物价差使净利润保持最高水平反之,第二周期订购产品价格在第三周期仅略增计及后两个周期的缺损成本和存储成本后,解析算法的最后结果将更多销售分配到第二个周期此外,第三周期订购的产品需要及时售出。研究订单下可储存农产品最优顺序和销售量变化时,我们对物价波动或供求不确定性相关物价参数进行数值分析我们选择了几个受重大影响的参数目的是查找这些参数的变异定律,为企业提供一些建议,企业可参与可储存农产品销售和契约农作

3cm3售价对订单和销售量的影响

这部分研究产品顺序变化和销售量变化假设第一段订购产品的其他参数不变时,第一段售价从200升至300,售价效果见表3.我们看到第二段售价从220升至320或第三段售价根据前一假设从300升至400。计算结果还显示在表3.

之后,我们有以下观察结果:首先,当销售物价上升时,相应的最优销售量和预期总利润逐步增加时,而最优定序量则保持不变而不论销售物价如何。此外,当销售量随售价变化时,有最大值和最小值销售量在这两个值间隔内持续变化在此数值示例中,当售价小于值点240时一或二分解算法不分配此段销售量最小值点首段或第二段介于240至260间售价达三百分数算法分配所有销售量最大值点第三个周期小于300区间外销售量不变最后,在不变区间相同的售价下,不同段销售量分布不同关联到其他参数的设置值, 特别是其他周期售价差

3.4.指令成本对订单和销售量的影响

这部分研究产品顺序和销售量变化并增加顺序成本单序成本值从40升至320,订单成本对顺序和销售量的影响见表4.下期订单成本从36升至276或第三周期订单成本从38升至278计算结果还显示在表4.

并产生下列观察结果:第一,随着单序成本的增加,相应的最优序量和销售量锐减当成本在一定程度上上升时,顺序量下降为0,解析算法宁可选择出股量而非订购产品此外,定序成本对最优定序量和销售量有变化区间到达区间前,求解算法三大段数或售量不变置换区间实现时,解析算法下定序量或销售量将锐减直至顺序成本超出区间值,这些值将下降为0此外,对不同周期,区间范围也不同。

3.5库存控件成本对订单和销售量的影响

这部分研究产品顺序和销售量变化,单位库存成本提高假设在保持第1段订购产品的其他参数不变的同时,单元库存成本从10升至210或销售周期2值从11升至211顺序变化和销售量显示于表5.变化曲线销售量受增量影响 图中显示4.

并有下列观察结果:首先,随着单元盘存成本的增加,本段最优销售量也将增加将影响其他周期最优销售量并减值此外,最优定序量不变,不论库存持有成本变化此外,单元库存成本对销售量有变化区间到达修改区间前,销售量在解析算法下不会改变修改区间可划分为两部分上半段单位清单持有成本比其他段少解析算法更倾向于存储产品直到后期销售后半部分单位库存成本比其他周期高得多,求解算法更倾向于在这一段出售产品值得注意的是前半段斜坡绝对值变化高于后半段最后,随着单位库存成本增长,预期总利润将逐步下降,变化趋势也在变化变化趋势将逐步减慢,它也与变化部件划分相关

3.6.库存控件成本对订单和销售量的影响

这部分研究产品顺序变换和销售量变换,单位库存短缺成本上升假设在保留其他参数不变的同时,2期售出1期产品单位短缺成本从48升至98,售价对订单和销售量的影响见表6.上例假设2周期订购产品短缺成本从40升至90计算结果还显示在表6.

并产生下列观察结果:第一,单缺成本上升,最优顺序量不受它影响,最优销售量稍有变化此外,如果这一段单位缺量成本增加,分配到这一段量将增加,而其他段数序量将相应减少未发现显著变化区间或极值

3.7库存控件成本对订单和销售量的影响

最后,我们研究产品顺序和销售量变化并降低风险优先系数因为这参数对企业投资决策行为产生巨大影响, 我们还观察对预期总利润的影响假设在保留其他参数不变的同时,风险优先系数从0.99下降至0.5最终计算结果显示于表7.

观察结果如下:第一,随着风险优先系数下降,顺序量和分配到每个周期的总销售量之间的差值逐步下降换句话说,企业对短缺风险的态度变得更加激进化。决策制定者不愿意保留更多后期销售盘点,后期短缺风险也增加此外,人们可以看到,随着风险优先系数值下降,预期产品销售总利润会提高。显示市场环境风险越大 获取更高预期利润的机会越大因决策函数中随机变量的存在,实际总利润差异会随着风险增加继续增加并意味着实际利润范围随着风险偏差系数的增加而扩大

4级结论

本文建议多周期顺序和销售量可储存农产品联合优化模型,目标是获取最优总净利润,并用SQP算法解决模型问题并使用MATLAB解决模型最后,我们为求解结果进行了参数分析

从参数分析中得出后续结论第一,最优定序量不受售价和单缺成本影响,但受单序成本和库存持有成本影响顺序成本是影响顺序数量的主要因素最优销售量受单元售价、订单成本、缺货成本和库存持有成本影响与其他参数相比,售价和库存持有成本对销售量有更显著的影响。此外,当最优定序量受单序成本和单清单持有成本影响时,有明显的变化区间变化区间内顺序量将持续变化区间外排序量达最大值或最小值,再不变单位销售价、单序成本和单盘持有成本影响每个周期最优销售量分配时,也可以获取以上关于变化区间的结论。此外,解析算法将做出决策,宁可超出库存量,也不愿在顺序成本提升到一定水平时排序第三,预期利润受单元售价、单元库存成本和风险优先系数影响当它受这些参数影响时,变化趋势也与变化区间相关

对企业而言,我们向企业提出一些建议,供企业根据契约农作处理可储存农产品时参考。第一,供货商和企业可更好地调整合同农业模型中的定序量和存储容量,以确保合作社方从系统获取最优利润。契约农作值得推广,本文件提出的模型可用于最优决策,特别是在中国,那里的个体农户占据农业生产主位置。此外,风险优先系数对企业参与契约农作非常重要。企业应选择适当值平衡短缺风险和盘点成本关系取决于当前企业开发阶段期望最优总净利润并不一定表示最优决策此外,公司保有可储存农产品储备,在售价较高的后期销售是一种有价值的销售策略。为确保充分供应,企业必须签署更具吸引力的合同从更多个体农户获取用品最后,为获取更好最优总净利润,企业可考虑寻找可控制参数的折中区间,如销售价等保持适当值使用农业契约获取更稳定更好的利润我们建议企业作出较长期决策,将可储存农产品分配到更合适的销售期并增加净利润

象其他研究一样,本文章有一些限制第一,供求不确定性相对简单可用生产函数取而代之,生产函数考虑更多确定性因素,使理论模型在未来研究中更接近实际农业生产此外,在本研究中,物价介绍为输入变量实际农产品市场中,物价和需求相关在未来研究中,需求公式应修改为面向物价函数此外,模型还可以改进,用比较具体的随机函数替换某些元素,并审议每个周期清单动态变化,以便从函数中直接计算最优解决办法。

数据可用性

支持本研究发现的数据可应请求从相关作者处获取。

利益冲突

撰文者声明,本论文的发布不存在利益冲突问题。

感知感知

作者确认中国自然科学基金会71462024