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第1章 绪论 1

1.1 供应链的基本概念 1

1.2 供应链管理现状 3

1.3 供应链协调分析 4

1.3.1 基于对象的供应链协调分析 4

1.3.2 基于信息结构的供应链协调分析 6

1.3.3 基于契约的供应链协调研究 6

1.4 供应链管理发展趋势 11

第2章 结构时变供应链概述 13

2.1 结构时变供应链研究现状评述 13

2.2 时变结构供应链运作模型 15

2.3 结构时变原因分析 19

2.3.1 供应链成员拓扑结构的变化 20

2.3.2 市场需求的动态影响 21

2.3.3 市场供给的动态影响 22

第3章 结构时变供应链结构变化的机理分析 24

3.1 结构时变供应链结构变化的表现 24

3.1.1 供应链的复杂性 24

3.1.2 供应链的非线性特征 25

3.1.3 供应链成员组成的不确定性 26

3.2 基于市场需求变化的结构时变分析 28

3.2.1 需求的不确定性 28

3.2.2 隐含需求不确定性 29

3.2.3 需求不确定条件下供应链的结构分析 30

3.3 基于市场供给变化的结构时变分析 35

3.3.1 提前期不可靠问题描述 35

3.3.2 系统建模与分析 36

3.3.3 数值分析与讨论 38

第4章 暂静态网络中的供应链系统协调 41

4.1 基于努力水平的供应链利润协调 41

4.1.1 模型假定 41

4.1.2 等价性说明 42

4.2 利润补偿机制设计 49

4.3 协调结果分析 52

第5章 随机复杂网络中的供应链协调 53

5.1 连续时间Mβ簇的构建 53

5.1.1 宏观层面 55

5.1.2 微观层面 57

5.2 连续时间Mβ的规律分析 64

5.2.1 持有时间分布 64

5.2.2 随机半群及其生成器 65

第6章 需求时变供应链协调研究 67

6.1 需求时变供应链决策分析 67

6.1.1 分散式决策模式下的最优决策 67

6.1.2 在集中式决策模式下的最优决策 68

6.2 基于回购契约的时变供应链协调 69

6.2.1 最优契约参数的确定 69

6.2.2 回购契约协调效果分析 69

6.3 不同需求时变分布下供应链决策的仿真分析 70

6.3.1 均匀分布 70

6.3.2 正态分布 77

第7章 权力结构时变供应链协调 78

7.1 供应链决策分析 78

7.1.1 分散式决策模式下的最优决策 78

7.1.2 集中式决策模式下的最优决策 79

7.2 基于权力结构协调的供应链模型 79

7.3 权力结构协调供应链仿真说明 81

第8章 非线性控制的结构时变供应链拓扑结构研究 85

8.1 控制理论与供应链协调 85

8.1.1 控制系统原理 85

8.1.2 控制方法在供应链协调中的应用 87

8.2 供应链拓扑结构实例分析 91

8.2.1 供应链拓扑结构模型实例 91

8.2.2 供应链拓扑结构分析 93

8.3 供应链网络拓扑模型 95

8.3.1 拓扑学相关理论 95

8.3.2 供应链网络拓扑结构控制模型 96

8.3.3 仿真实验 98

第9章 结构时变供应链“牛鞭效应”及库存控制 101

9.1 “牛鞭效应”简介 101

9.2 时变供应链订货模型 102

9.3 基于控制理论的供应链信息不共享订货模型 103

9.3.1 单级订货模型 103

9.3.2 多级订货模型 104

9.4 基于控制理论的供应链实施信息共享订货模型 106

9.4.1 消费者需求信息的共享 106

9.4.2 实施信息共享的多级供应链对“牛鞭效应”的影响 106

9.5 供应链订货模型的PID控制优化 109

9.5.1 基于PID控制的信息不共享供应链订货模型 109

9.5.2 基于PID控制的实施信息共享供应链订货模型 110

9.5.3 模型的仿真结果对比分析 110

9.6 供应链PID控制信息共享模型实例仿真分析 111

9.6.1 实例背景 111

9.6.2 模型仿真分析 112

9.6.3 降低“牛鞭效应”的建议 115

9.7 结构时变供应链库存控制模型 117

9.7.1 库存决策简介 117

9.7.2 库存控制数学模型 125

9.7.3 库存控制系统框图 126

9.7.4 库存系统仿真分析 127

第10章 信息结构时变供应链概述 131

10.1 供应链中的信息流 131

10.2 信息的传递方式与共享模式 133

10.3 供应链信息风险 136

10.4 供应链信息的时变性 138

第11章 供应链信息融合建模与算法 140

11.1 信息融合技术简介 140

11.2 随机集理论在供应链信息融合中的应用 141

11.2.1 随机集基本理论 141

11.2.2 信息结构的Bayes递推模型 146

11.3 滤波算法在信息结构时变供应链协调中的应用 146

11.3.1 Kalman滤波 146

11.3.2 Bayes滤波 147

11.3.3 粒子（PF）滤波 148

11.3.4 概率假设密度滤波 152

第12章 信息结构时变供应链协调仿真 156

12.1 滤波算法在供应链信息预测中的应用实例 156

12.1.1 Kalman滤波对价格波动时销量信息的预测 156

12.1.2 Bayes滤波在库存信息预测中的应用 158

12.2 信息结构时变供应链的信息融合模型 160

12.2.1 多源信息融合基本原理 160

12.2.2 多源信息融合模型建立 161

12.3 多源时变需求信息预测仿真 165

12.3.1 粒子PHD滤波在多源需求信息预测中的应用 165

12.3.2 仿真分析 167

参考文献 169