广义随机价格着色Petri网下不确定市场环境供应链建模问题

J4 ›› 2011, Vol. 33 ›› Issue (11): 160-164.

广义随机价格着色Petri网下不确定市场环境供应链建模问题

孙亮1，谭德荣1，周涛2,于少伟3

（1.山东理工大学交通与车辆工程学院，山东淄博 255049;2.山东理工大学商学院，山东淄博 255049
3.山东英才学院计算机学院，山东济南 250000）

收稿日期:2010-12-13 修回日期:2011-06-30 出版日期:2011-11-25 发布日期:2011-11-25
基金资助:
山东省自然科学基金资助项目（ZR2009GQ016）;山东省高等学校科技计划项目(J09LG68);山东理工大学特色项目支持工程(110018)

Modeling and Analysis of the Supply Chain Under Uncertain Market Circumstances Using GSPCPN

SUN Liang1,TAN Derong1,ZHOU Tao2,YU Shaowei3

（1.School of Transportation and Vehicle Engineering,Shandong University of Technology,Zibo 255049;
2.School of Business,Shandong University of Technology,Zibo 255049;
3.School of Computer Science,Shandong Yingcai College,Jinan 250000,China）

Received:2010-12-13 Revised:2011-06-30 Online:2011-11-25 Published:2011-11-25

摘要/Abstract

摘要：

针对随机需求市场环境下企业利润变化分析的需要，在PCPN的基础上，与GSPN进行有机结合，本文提出广义随机价格着色Petri网，讨论了广义随机价格着色Petri网（GSPCPN）的变迁步规则，给出了不确定市场环境下供应链的模型。以一个不确定市场条件下供应链流程为实例演示了其应用，结论表明：广义随机价格着色Petri网对于解决供应链不确定市场环境下的利润和库存变化分析问题是有效的。

关键词: 带有价格信息的着色佩特里网, 广义随机价格着色佩特里网, 供应链

Abstract:

The paper mainly focuses on how to establish a model to analyse the development trends of profit and stocks of the supply chain under uncertain market circumstances. In order to solve the deficiency of analyzing developing the trends of profit and stocks of the supply chain under uncertain circumstances, a model based on the general stochastic price color Petri nets (GSPCPN) is proposed in virtue of PCPN (price colored Petri net ) and GSPN（General stochastic Petri nets）. The transition step rule of PCPN is defined.A supply chain process case is demonstrated to show how to apply the GSPCPN. The conclusion is that GSPCPN does well in solving the stock and profit analysis problem in the supply chain modeling under uncertain market circumstances.

Key words: PCPN;GSPCPN;supply chain

孙亮1，谭德荣1，周涛2,于少伟3. 广义随机价格着色Petri网下不确定市场环境供应链建模问题[J]. J4, 2011, 33(11): 160-164.

SUN Liang1,TAN Derong1,ZHOU Tao2,YU Shaowei3. Modeling and Analysis of the Supply Chain Under Uncertain Market Circumstances Using GSPCPN[J]. J4, 2011, 33(11): 160-164.

[1]	薛红, 徐锐迪, 王圆, 廖智峰, 徐卓然. 基于深度学习的集群式供应链应急物资需求预测研究[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(04): 753-760.
[2]	薛红，张鹏，李伟男，郑作文. 全渠道消费者行为协同决策研究[J]. 计算机工程与科学, 2017, 39(08): 1570-1575.
[3]	卢志刚，申康. 基于粒子群蚁群算法的供应链合作伙伴选择研究[J]. J4, 2016, 38(05): 946-953.
[4]	薛红1，薛军2，邱斌1 . 连锁零售供应链多级库存协同决策研究[J]. J4, 2015, 37(07): 1318-1324.
[5]	薛霄1，王俊峰1，曾志峰2. 基于均等化的企业服务选择方法研究[J]. J4, 2015, 37(01): 63-69.
[6]	杨俊宇,汤文成. 基于混合方法的供应链协同计划研究[J]. J4, 2012, 34(3): 180-185.
[7]	薛霄，李慧琴. 面向集群式供应链的服务系统设计方法研究[J]. J4, 2010, 32(5): 161-164.
[8]	林中旭林中伟. 面向供应链的生产计划模型研究[J]. J4, 2005, 27(1): 102-104.
[9]	李伦[1] 李斌[2]. 基于Extranet架构的ERP系统研究[J]. J4, 2000, 22(6): 35-38.