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基于博弈论的供应链生产营销策略研究 　　摘要：本文主要用博弈论知识研究供应链生产营销策略的问题。首先将产量定价博弈论供应链模型建立起来，然后就是对模型进行假设，对模型的构成作详细论述，最后分析模型应用于实际的可行性分析。 　　关键词：博弈论；供应链；生产营销策略1产量与定价博弈论供应链模型 　　博弈论事实上属于应用数学的分支学科，又叫对策论。目前很多经济学问题都用博弈论知识进行分析，下面是一个有关供应链生产营销策略运用博弈论研究的实例。 　　1.1模型的假设 　　一般的日常用品都属于消耗品，这类商品的共性是生产周期短，需求量大。 　　现在假设： 　　1)组成模型的是短周期产品市场中一个垄断的分销商和制造商。 　　2)假设供应商拥有无限的生产能力,产品的边际生产成本为常数并与买家购买的时间点独立。 　　3)为了方便计算, 假定供应商边际成本为零，并且最终产品的市场需求曲线是线性的。 　　4)某时刻内顾客购买某商品的数量满足系数为的泊松分布。 　　5)公式p(qT)=a-qT中系数α的随机扰动会使均衡产品需求量也发生成比例的扰动。在本文中，因假设需求曲线的斜率为-1，所以随机系数和均衡产品需求量满足了相同的泊松分布。 　　6)市场需求不确定的时候是第一时间点，此时市场需求函数中的系数满足特定的概率分布；销售期开始时是第二时间点，此时市场需求量已经明确，市场需求函数中的α已经确定并且可以被观察到。 　　1.2模型的构成 　　由上述假设，我们可以简单的概括如下，其中，供应商决策变量包括：预测订货价格，就是发生在第一时间点的订货价格Cα；市场价格Cp，就是第二时间点时，根据明确的市场需求所定的订货价格，制造商以自身利润最大为决策目标。分销商决策变量包括：预先订货量q1，后来订货量q2，分销商以自身利润最大为目标。 　　在分销商只允许一次订货的情况下，我们有 　　1)预测订货：此时q2=0且q1＞0，博弈树的决策顺序如下：首先是自然决定α的概率分布；然后制造商预测订货的产品单价Ca；分销商决定购买量q1。两企业的利润表达式如下： 　　E[πq1(q1)]=∫∞a=0(a-q1-ca)q1f(a)da=-q21+q1(λt-Ca); 　　E[πC1(C1)]∫∞a=0Caq*1f(a)da=12(λt-Ca)Ca; 　　根据逆向归纳法可以求得，泊松分布的均方差之比σμ=1λt=k，它代表了概率分布的稀疏程度。将k代入上述的最优结果中，可以得到 　　最优分销商购买量为q*1=1-Cak2k2 　　最优制造商要价为C*1=12k2 　　制造商最优利润为E*(πC1)=18k4 　　分销商最有利润为E*(πC2)=116k4。 　　从结果看，当达到子博弈精炼纳什均衡时，制造商的利润是分销商的两倍，大小与最终产品的概率分布的稀疏程度有关。当增大时，将导致利润明显地变小。 　　2)延时订货：此时q1=0，q2＞0，两企业的利润表达式如下： 　　分销商获得的期望利润为E[πq2(q2)]=(a-q2-Cp-θ)q2， 　　制造商利润 E[πCp(Cp)]=∫∞a=0(Cpq*2+θq22)f(a)da=0.5(Cp+θ)(λt-Cp-θ) 　　同理可得，最优订货量和产品延迟订货单价q*2=12(a-Cp-θ)，C*p=12(λt-2θ)。代入k得： 　　制造商利润E[πCp(Cp)]=∫∞a=0=∫∞a=0(Cpq*2+θq*2)f(a)da=0.5(Cp+θ)1k2-Cp-θ 　　最优订货量和产品延迟订货单价q*2=12(a-Cp-θ)，C*p=121k2-2θ。 　　制造商最优利润E*[πp1]=18k4， 　　分销商最优利润E*[πp2]=14k21+14k2。 　　在本模型中，制造商的应急能力和制造提前期的问题并没有作考虑，因此比较延迟订货和预测订货，会发现二者之间并不存在显著差异。虽然制造商收取费用作为对延迟订货的惩罚，这使得订货量变少了，但是它也使得订货单价降低，分销商获得了收益，均衡的结果就是供应链的总利润提升了。 　　2模型实际应用的可行性分析 　　经济学理论都是基于一些假设条件存在的，上述结论也不例外。事实上现实生活中没有什么是绝对的，就如上述供应商的生产能力无限等假设是不存在，从而试着分析抛开前提假设的结论是否存在。 　　2.1上游供应商与下游厂商的议价博弈 　　要在下游生产商和上游供应商的总利润为的情况下，对其总利润平均分配。对此非合作博弈我们可以从议价博弈树来看。有限的市场利润的情况下，较强的议价能力往往意味着较大的利润占有额。即为上策均衡，理想的状态下，双方势力相当，可以平均分配市场利润。但现实中议价能力往往受到各种客观因素对其产生制约，如采购经