一、供应链企业合作的博弈研究（论文文献综述）
丁晓慧[1]（2021）在《电煤供应链的耦合机理分析及优化研究》文中提出长期以来我国电煤价格机制一直采取“市场煤、计划电”模式,而这种价格机制带来的影响导致电煤企业之间的供应关系趋紧。与此同时,随着世界经济一体化进程的持续发展,发电企业所处的经济环境逐渐趋于白热化,竞争环境波动更加剧烈。进口煤给国内煤产业带来的巨大冲击,同时也让国内发电企业真正了解到实现自身收益最大化的关键在于持续深化同产业链上下游的合作关系。所以,构建科学、合理、高效的煤炭供应链系统在国内社会经济发展领域上存在极强的现实意义和经济意义。本文基于归纳整理国内外企业优化供应链的成果,参照现阶段电煤供应链的基础概况,利用Matlab2019建立多方博弈模型,仿真运行结果证明电煤供应链中各个节点主体企业之间只有建立高度耦合机制才能提高电煤企业供应链整体价值,提高电煤企业供应链中各个环节主体企业收益。其次,针对电煤供应链的耦合机制的实施过程进行研究,通过建立收益共享契约机制调动电煤供应链上各成员的参与积极性,实现供应链整体效益最大化,并通过算例分析证明了在耦合机制中实行收益共享契约模型提高供应链整体及全体成员利益最大化的可行性,为电煤供应链实际运转提供借鉴。最后,对有政府等宏观因素参与调控的电煤供应链耦合机制进行了优化分析。对电煤供应链内部节点企业追求利润的特性进行情景分析,得出电煤企业、政府以及煤炭企业之间的合作关系属于多方合作博弈关系,并且可以设置提高电煤企业供应链奖励因子,刺激供应链的合作积极性,实现电煤供应链的协调发展,为电煤供应链各节点企业经营利润的稳定提高提供基础。
于蒙霞[2]（2021）在《强研发企业为核心的汽车供应链利益分配与协同发展研究》文中研究指明供应链管理就是在现代社会主义企业市场经济中,在人力资源共享、信息资源共享、风险共同分担的基本管理原则下,利用整个供应链体系中的每一位企业成员或者整个企业所自身具有的各种优势人力资源和其他的核心综合竞争力资源来实现整个供应链经济效益的最大化,同时实现供应链上的企业也能获得相应的利益。强研发制造企业迅速发展,在供应链中占据重要的地位,研究以强研发制造企业为核心的供应链利益分配与协同发展对推动整体供应链的发展具有重要的现实意义。本文在国内外文献研究和相关理论的基础之上,首先,阐述了汽车整车供应链由独自工作到进行外包再到产业集群的发展历程,分析了汽车整车供应链的发展现状,整合分析了汽车整车供应链模式及其特点,清晰界定和解释了强研发制造企业的内涵和特征。基于以上理论和实践,本文提出了一种考虑基于投入、贡献和风险影响因素的利益分配模型,采用不同的分配方法进行研究,并根据强研发制造企业对供应链的影响进行合理的利益分配,同时建立基于Nash谈判理论的优化模型。基于此构建了强研发企业为核心的汽车整车制造供应链协同发展的评价框架,从合作、效率、效益三个维度构建了协同发展的评价模型,提出了创新整零合作模式,加强技术创新研究,积极跨域合作发展,打造自由专属品牌的发展策略。通过研究强研发制造企业供应链利益分配与协同发展,使得供应链各企业能够发展自己,供应链利益分配更加公平合理,从而促进整体供应链的积极发展。
袁继革[3]（2021）在《基于供应链的煤炭港口合作模式和调度优化研究》文中指出煤炭是我国国民经济运行的基础能源,煤炭资源地与煤炭需求地的逆向分布特点,形成了北煤南运的煤炭铁海联运模式,其运输的规模性和经济性在煤炭运输体系中占据着重要地位,港口作为陆路运输与海路运输转换的枢纽和节点,在煤炭港口供应链中发挥着突出的作用。本文以煤炭港口为研究对象,从供应链视角研究其合作伙伴选择、合作模式以及泊位-堆场联合调度优化问题。论文的主要研究内容如下:（1）煤炭港口供应链优化的关键问题。应用供应链管理理论,针对专业化煤炭港口供应链,充分考虑港口作业服务性、连续性特征,通过实践调研和梳理已有相关研究成果,对煤炭港口供应链优化的关键要素进行了研究,明确了合作伙伴选择是优化的基础,利益协调是优化的内在动力,调度管理是优化的保障,三者之间存在相互影响的关系。（2）煤炭港口合作伙伴的选择与评价。煤炭港口合作伙伴及其货源对港口效率有直接影响,在分析影响港口效率相关因素的基础上,建立合作伙伴选择的初选指标体系,运用因子分析法对初选指标进行识别和分类,确定合作伙伴评价的指标体系。运用组合赋权和逼近理想解法相结合的方法,提出合作伙伴的综合评价法,对合作伙伴进行评价和排序,为港口建立战略合作伙伴关系提供决策依据。（3）煤炭港口与合作伙伴的合作模式。用博弈论对港口企业与合作伙伴之间不同博弈情形的收益进行研究,建立了港口企业与合作伙伴博弈模型,提出了港口企业与合作伙伴的业务合作模式,实现港口与合作伙伴的之间的利益协调,促进双方的顺利合作;针对港口供应链竞争的需要,研究了港口企业与合作伙伴共同努力提高港口吞吐量时各自努力程度的关系,并对双方分别作为博弈领导者的收益进行了分析。（4）港口泊位与堆场联合调度优化。为确保合作伙伴的利益目标,针对港口码头泊位与堆场调度对港口通过能力的影响,并考虑港口与合作伙伴双方利益,构建了考虑总成本、泊位均衡和堆场利用率的多目标整数规划模型,设计了相应的遗传算法求解,并以港口实例对模型进行算例分析。（5）煤炭港口合作伙伴选择、合作模式和调度优化的保障措施。综合考虑煤炭港口供应链运行的影响因素,提出了注重合作伙伴选择、关注合作伙伴动态、完善运营管理模式、为合作伙伴创造收益、不断创新合作模式、推动煤炭品种标准化、建立联合调度机制、提升调度管理水平、提高系统保障能力、提高创新能力、密切港铁联动机制等九个方面的保障实施。综上,本文基于供应链提出了煤炭港口运行优化的关键问题,并对合作伙伴评价及选择、合作模式和策略以及联合调度优化进行了深入研究,提出了相应的对策措施,对于提高煤炭港口管理水平、提升煤炭港口供应链运行效率、增强煤炭港口供应链运行稳定性和提高合作伙伴的满意度具有很强的参考和借鉴意义。
石晓勤[4]（2021）在《基于复杂网络演化博弈的建筑供应链主体低碳合作行为仿真研究》文中研究指明建筑业是能源排放较大的行业,从一砖一瓦到建成高楼大厦,每一个环节在产生大量的碳排放。如今对于建筑业低碳减排的研究主要集中在低碳建材、低碳技术的开发方面,但随着建筑行业参与者人数逐渐庞大,存在复杂多样的利益关系,对于低碳实施的效率和效果都不是很理想,为了实现我国2030年二氧化碳排放达峰的低碳目标,单独依靠一个企业或者一个供应链主体进行低碳减排是完全不够的,需要建筑供应链主体进行合作减排,则研究建筑供应链主体的低碳合作行为体现出一定的重要性。本文首先基于基础理论和对国内外学者文献成果全面回顾的基础上,对建筑供应链主体的低碳行为以及建筑供应链主体的低碳合作关系进行了分析,然后利用citespace知识图谱理论,对建筑供应链主体低碳合作行为相关的文献进行了检索、整理和分析,总结出建筑供应链主体低碳合作行为主要的影响因素,分别有利益分配、违约惩罚、协同能力、低碳溢出效应等。其次建立了建筑供应链低碳合作行为演化博弈模型,以建设单位主体和施工单位主体为建筑供应链博弈主体的代表,研究两者之间的博弈关系和均衡策略,并对演化稳定策略进行相关的分析。从理论上证明了建筑供应链上下游主体之间低碳合作的必要性,为构建建筑供应链主体低碳合作行为复杂网络演化模型提供理论依据。最后以无标度网络作为模型基础,构建建筑供应链主体低碳合作行为网络演化模型,研究建筑供应链主体低碳合作行为影响因素对网络的演化。根据网络演化的研究结果得出:较强的协同能力、适度的违约惩罚机制、合理的利益分配都对建筑供应链主体低碳合作行为起到积极的作用;建筑供应链主体在低碳合作过程中要重视低碳溢出效应对合作行为的影响,在小规模网络中提高低碳溢出效应系数,在大规模网络中要将低碳溢出效应系数控制在合理的范围内才能促进建筑供应链主体之间的低碳合作。本文构建的建筑供应链主体低碳合作行为复杂网络博弈模型,着重研究了建筑供应链主体低碳合作行为影响因素对网络的演化,根据演化结果提出建筑供应链主体进行低碳合作行为的相关建议,提高建筑供应链主体参与低碳合作的积极性,推动建筑供应链主体之间低碳合作的优化。
李雨倩[5]（2021）在《制造商视角下供应链上下游企业合作创新研究》文中指出随着互联网经济体系的不断完善及产品的迭代更新,企业间的竞争程度不断加剧,市场竞争由单个企业间的互相竞争逐渐演变为供应链间的互相竞争。任何企业的实力和资源都相对有限,在不断革新的大环境下不再能够形成市场垄断,而保持供应链可持续运营的重点是深化利益联结机制不断进行价值共创。因此供应链上下游企业应加强产业协同和技术合作攻关,将产品研发与营销创新结合起来进一步的拓展产品市场,优化供应链整体绩效。在此背景下,本文以制造商作为供应链上的中间节点企业,基于合作创新的环境下,分别研究制造商-上游企业协同创新与制造商-下游企业渠道创新的决策,为供应链核心企业运营决策提供一定的理论支持。首先,本文构建了供应商和制造商合作与非合作的供应链模型,通过数值模拟分析成本系数与创新效用系数的变化对两种模型均衡结果产生的影响。通过研究得到产品的销售价格、创新水平、订货量以及供应链利润与创新效用系数呈正相关,而与成本系数呈负相关;供应链合作情形下创新水平、总利润均明显高于非合作情形。其次,建立了制造商自建线上渠道与第三方平台线上代销两种双渠道供应链决策模型,并运用Stackelberg博弈法求出两种模型下的均衡解,通过对比分析得到制造商线上渠道策略的选择与其支付给第三方平台的佣金有关,当佣金额度在一定范围时,制造商选择第三方平台进行线上渠道销售获利更高;制造商产品的销售价格与额外费用呈正相关,创新水平与额外费用呈负相关。最后,本文通过研究供应链上下游企业的协同创新与渠道合作得到,在协同创新时合作模式是企业运营的最优选择。当制造商创新线上营销渠道时,需要考虑支付的佣金额度来确定线上渠道的模式选择。据此为供应链核心企业在创新运营和渠道决策时提供参考,以便实现供应链整体协调及利润最大。同时,2020年全球性新冠疫情的突然爆发对各个国家的经济发展产生了巨大的冲击,全球产业链受到重创,各个行业都因此受到了程度不一的影响。在疫情蔓延发展、外需不断下降的情况下,更应转变战略布局坚持扩大内需市场,发展国内大循环,为我国经济良性循环发展提供有力的支撑。
马乔丹[6]（2020）在《基于演化博弈的VMI合作机制研究》文中进行了进一步梳理在激烈的现代商业模式竞争中,由于科学技术的日益完善,消费需求的日趋升级,促使企业加快产业结构的调整和优化,因此供应链管理理论得到广大学者的关注和研究,但是市场环境的不确定性,使得出现“牛鞭效应”等现象。这一现象也暴露了传统库存管理的缺陷,为此试图寻找某种方法得到更加准确的需求信息,基于此思想,供应商管理库存（Vendor Management Inventory,VMI）概念应运而生。然而VMI模式比较传统库存模式虽有较多益处,但还有许多亟待解决的问题,如:在VMI模式中,供应商承担管理库存的成本及风险,但在收益方面却没有增加,虽然长期有利于供应链的发展,但短期内供应商的利润直接受损,造成实施动力不强的问题。因此,如何推动供应链企业合作以化解短期内供应商利润受损、降本增效是供应链顺利实施VMI模式以实现供应链整体利益及其企业自身利益最大化的关键。在上述背景下,本文以演化博弈理论为支撑,深入研究了供应链企业合作实施VMI模式的影响因素和机理,在此基础上构建了供应商和制造商合作实施VMI模式的演化博弈模型,探讨双方的决策演化过程,并进一步探究利润共享和惩罚机制对博弈双方合作决策演化均衡性的影响。结论表明:如果不施加必要的激励或惩罚,由于短期内供应商利益受损会导致供应链VMI模式不可持续,为此需要引入供应链契约加以协调;在利益共享与惩罚双机制下,惩罚力度与选择合作实施VMI后的收益与双方策略选择呈正相关,惩罚力度对演化策略和演化博弈收敛速度都有着重要影响,选择合作实施VMI后的收益也对供应商和制造商的策略选择有着重要作用。在供应链契约的约束下,考虑到博弈双方长远利益,合作是博弈方的演化均衡。Matlab数值仿真实验也验证了上述结论。基于上述分析与结论,本文从加强企业间信任度、完善供应链VMI契约、提高供应链实施VMI模式后收益等角度提出促进供应链企业合作实施VMI模式的对策与建议,对促进供应链企业合作以实施VMI模式具有一定的借鉴意义。
张震芳[7]（2020）在《基于演化博弈的农产品双渠道供应链合作机制研究》文中提出为了满足消费者多样化、个性化的消费需求和进一步扩大农产品市场份额,越来越多的农产品供应链企业涉足农产品电商,由此开启了农产品线上和线下双渠道流通模式的变革。在实体零售渠道和网络销售渠道并存的市场环境中,农产品市场的双重边际效应及面对共同客户不同渠道间的冲突、流通中高损耗和高成本所导致的流通效率低、盈利难等问题依然严峻。在此背景下,如何推动双渠道供应链企业合作以化解渠道冲突、降本增效是农产品双渠道供应链实现供应链企业自身利益及整体利益最大化的关键。为此,本文结合农产品双渠道供应链市场环境,以农产品双渠道供应链企业的合作为切入点,讨论农产品供应链企业合作的驱动力及机理,并深入探讨农产品双渠道供应链企业的行为演化,进而构建供应链企业的合作机制,以期更好地促进农产品双渠道供应链企业深化合作、互利共赢。本文以演化博弈理论为支撑,深入研究了混合双渠道下农产品供应链的供应商与零售商在合作决策的演化过程,并在此基础上探究惩罚机制对博弈双方合作决策演化均衡性的影响。结论表明:供应商与零售商合作决策的演化均衡性与双方的利益冲突与合作意愿紧密相关,合作成本、合作收益是决定博弈双方合作的重要因素,合作收益大于合作成本是合作行为产生的根源;惩罚机制可以调节供应链企业的行为选择,供应商与零售商的合作决策与惩罚力度呈正相关。双渠道供应链企业间的合作能够实现供应链资源价值最大化,进而实现供应链企业的合作共赢以提升农产品供应链的整体效益和竞争力,Matlab数值仿真实验也验证了上述结论。基于上述分析,本文从成本共担、利益共享、风险防范等角度提出促进农产品双渠道供应链企业合作的对策与建议,对促进农产品双渠道供应链合作具有一定的借鉴意义。
赵琼[8]（2020）在《“邮轮+”模式下邮轮公司与航空公司合作的收益分配研究》文中认为近年来,我国邮轮市场“包船”模式弊端日益显现,在邮轮公司致力于摆脱“包船”模式探索其他销售模式的趋势下,“邮轮+”合作销售模式由于成本低、风险共担、资源共享等优势成为邮轮船票直销的有效方式。航空公司销售模式发展与邮轮公司有着相似性,并且凭借飞机速度快、可靠性高、时效性强等优点,受到邮轮公司青睐。在此背景下,邮轮公司与航空公司合作成为趋势。其中,收益分配是公司合作不可忽视的关键问题,收益分配科学与否是公司合作成败的关键因素之一。因此,研究“邮轮+”模式下邮轮公司与航空公司合作收益分配问题,制定合理、公平的收益分配方案,对于提高公司收益,维持合作稳定性与成员积极性具有重要意义。首先,对相关概念及理论进行梳理,分析目前市场上邮轮公司与航空公司采用的销售模式,并对“邮轮+飞机”模式现状、内涵及特点进行阐述。其次,在现状分析基础上,研究邮轮公司与航空公司合作收益分配影响因素,并对收益分配原则及收益分配存在问题进行总结。再次,依据邮轮与航空市场特性,构建邮轮公司与航空公司合作收益模型求解最优合作总收益,采用Shapley值法对最优合作总收益进行初次分配。基于初次分配结果,考虑收益分配影响因素对Shapley值法进行改进,并通过Topsis法对收益分配结果进行综合优化,以此提供“邮轮+”模式下邮轮公司与航空公司合作的收益分配方案。最后,进行算例分析,将收益分配模型赋值演算,验证可行性和公平性,并提出有利于合作的对策建议。研究结果表明,引入收益分配影响因素改进的Shapley值法考虑了合作成员多方面的贡献,对投入较多的公司进行了一定的收益补偿,起到了协调作用。同时,通过Topsis法综合优化后的收益分配方案使收益分配结果更加有效,有利于维持“邮轮+”模式下邮轮公司与航空公司合作稳定性,实现共赢。
刘龙方[9]（2020）在《21世纪海上丝绸之路沿线港口合作的演化博弈研究》文中指出本文梳理了 21世纪海上丝绸之路沿线港口企业之间的合作,认为可从合作约束的强弱程度出发归纳为两类合作:一是契约合作,其具体形式包括投资参/控股、BOT等等;二是信息共享合作,如友好港口,港口联盟,同盟等形式的合作。在21世纪海上丝绸之路的背景下沿线港口企业在有限理性的基础上展开合作,因合作中的个体发展程度不一、管理经验能力差异等会出现短视行为,这导致我国港口企业与沿线港口企业在合作中双方的选择是动态调整的过程。基于以上分析,本文使用演化博弈的分析方法,对我国港口企业和沿线的外国港口企业的合作进行研究;以与我国达成合作的海上丝绸之路沿线国家为主要研究对象,构建演化博弈模型并进行求解,得到演化博弈模型的鞍点,分析表明鞍点的变动受两个主要变量“绿色投资成本”和“信息共享合作下的管理成本”影响而变动,从而改变博弈主体群的策略收敛情况;因此本文进一步分析影响博弈企业群策略的因素,构建关键属性集合并通过专家评分方法得出评价值,之后本文采用区间数结合灰色关联方法分析得出各影响要素（关键属性）对于博弈双方策略集合变化的影响机制。本文认为最优措施为“增加金融性合作交流”,在海上丝绸之路项目的合作建设中,为推动港口合作双方合作方式的策略集合更多地收敛于（契约合作,契约合作）,最佳的措施是向港口合作中的东道国港口企业增加金融层面的合作交流。
杜伟佳[10]（2020）在《区块链环境下供应链节点企业博弈研究》文中研究指明供应链管理（SCM）是企业满足客户需求和提高自身竞争力的综合管理方法,它是将产品制造、运输和分销集成在一个无缝持续流程中的策略概念。由于复杂的供应链结构中节点企业在交易过程中存在信息不对称、交易纠纷难处理、数据处理时效性差等问题,在过去的十几年里,基于区块链技术下的SCM具有去中心化、透明、可溯源等优点,在SCM领域得到了广泛的研究。然而,至今节点企业间竞争博弈策略最优匹配问题仍未得到有效的解决。针对这些问题,本文从区块链技术对供应链节点企业交易的有效性考虑,深入分析了影响节点企业博弈交易过程的关键因素,验证了通过有效的区块链技术下对供应链节点企业的影响,可以节省企业的多方面成本,并增加了产品管理的可靠性。首先,针对传统供应链管理中节点企业交易存在的问题,深入分析了影响节点企业信息共享程度差、交易过程复杂和订单信息回溯困难的原因,验证了基于区块链技术下供应链中节点企业交易信息开放、传输效率高和可溯源的特点,并构建了区块链环境下供应链节点企业网络结构。其次,针对供应链节点企业交易中存在合作竞争博弈关系的特点,构建了在区块链环境下节点企业交易博弈的模型,分析了区块链环境下供应链节点企业博弈影响因素:信任成本和信息透明。然后,利用了粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）和蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）,基于PSO和ACO对区块链技术下供应链的节点企业进行分析,提出了应用PSO和ACO结合（Improved Particle Swarm and Ant Colony Optimization,IPSACO）求解并匹配节点企业最优策略。最后,模拟了基于区块链技术下花卉产品交易平台,仿真了节点企业间交易博弈的过程,通过IPSACO求解出供应链中节点企业利润函数的最优解,并得到了节点企业间的最优匹配策略。通过实验对比了应用区块链技术对供应链节点企业交易过程博弈利润的影响,本文验证了信息公开透明和可溯源的特性是实现节点企业最优匹配策略的关键,最终实现了企业降低管理成本,增加了产品运营的可靠性。
二、供应链企业合作的博弈研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、供应链企业合作的博弈研究（论文提纲范文）
（1）电煤供应链的耦合机理分析及优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态分析 |
| 1.2.1 国内外关于供应链耦合发展的研究现状 |
| 1.2.2 国内外关于供应链优化的研究现状 |
| 1.3 电煤供应链管理研究综述 |
| 1.3.1 电煤关系研究现状 |
| 1.3.2 电煤供应链的耦合机理研究 |
| 1.3.3 电煤供应链优化研究 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 本文主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论 |
| 2.1 电煤供应链相关概念 |
| 2.2 供应链博弈理论 |
| 2.2.1 博弈理论 |
| 2.2.2 博弈理论在供应链中的应用 |
| 2.3 供应链耦合理论 |
| 2.3.1 耦合理论 |
| 2.3.2 耦合理论在供应链中的应用 |
| 2.4 供应链优化理论 |
| 2.4.1 系统理论 |
| 2.4.2 协同理论 |
| 2.4.3 供应链优化研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于博弈理论的电煤供应链耦合机理分析 |
| 3.1 电煤供应链博弈分析 |
| 3.2 电煤供应链上下游企业合作博弈模型 |
| 3.2.1 建立模型条件 |
| 3.2.2 设计数学模型 |
| 3.2.3 理论验证 |
| 3.3 考虑政府参与博弈的电煤供应链耦合机制 |
| 3.3.1 建立三方博弈模型 |
| 3.3.2 模型求解 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于契约理论的电煤供应链优化 |
| 4.1 电煤供应链结构 |
| 4.2 电煤供应链模型条件及数学符号说明 |
| 4.3 构建基于收益共享模型的电煤供应链模型 |
| 4.3.1 电煤供应链非合作博弈模型 |
| 4.3.2 电煤供应链收益共享模型 |
| 4.3.3 模型对比分析 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 考虑宏观因素调控的电煤供应链优化 |
| 5.1 电煤供应链节点关系分析 |
| 5.2 电煤供应链优化模型 |
| 5.3 电煤供应链的优化建议 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 研究成果及结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（2）强研发企业为核心的汽车供应链利益分配与协同发展研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 主要研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 相关概念和理论基础 |
| 2.1 供应链管理 |
| 2.1.1 供应链管理概念 |
| 2.1.2 供应链管理特征 |
| 2.1.3 供应链管理运行机制 |
| 2.2 相关概念与方法 |
| 2.2.1 强研发制造企业的界定 |
| 2.2.2 投资比例法 |
| 2.2.3 Shapley值法 |
| 2.2.4 Nash谈判 |
| 2.2.5 层次分析法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 汽车整车企业供应链及强研发企业的现状分析 |
| 3.1 汽车整车供应链构成和特点 |
| 3.1.1 汽车整车供应链构成 |
| 3.1.2 汽车整车供应链特点 |
| 3.2 汽车整车企业供应链发展现状 |
| 3.2.1 发展历程 |
| 3.2.2 发展现状 |
| 3.3 强研发汽车整车企业的现状 |
| 3.3.1 强研发汽车整车企业评价指标的确定 |
| 3.3.2 强研发汽车整车企业的现状 |
| 3.3.3 强研发汽车整车企业的特征 |
| 3.4 汽车整车制造企业研发重要性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 强研发企业为核心的汽车整车供应链利益分配分析 |
| 4.1 供应链利益分配的原则与意义 |
| 4.1.1 供应链利益分配的原则 |
| 4.1.2 供应链利益分配的意义 |
| 4.2 汽车整车供应链主体结构模型 |
| 4.2.1 汽车整车供应链主体构成 |
| 4.2.2 汽车整车供应链主体结构关系 |
| 4.3 影响汽车整车强研发制造企业供应链利益分配的因素 |
| 4.3.1 投入因素 |
| 4.3.2 贡献因素 |
| 4.3.3 风险因素 |
| 4.4 汽车整车强研发制造企业的供应链利益分配模型构建 |
| 4.5 实例分析 |
| 4.5.1 多角度利益分配模型计算 |
| 4.5.2 基于多角度的Nash协商模型分配方案计算 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 汽车整车强研发制造企业供应链协同发展分析 |
| 5.1 供应链协同瓶颈分析 |
| 5.2 汽车供应链协同模型 |
| 5.3 基于AHP的协同评价指标体系 |
| 5.3.1 构建层次分析结构图 |
| 5.3.2 构建判断矩阵 |
| 5.3.3 进行一致性检验 |
| 5.4 供应链协同发展策略 |
| 5.4.1 创新整零合作模式 |
| 5.4.2 加强技术创新研究 |
| 5.4.3 积极跨域合作发展 |
| 5.4.4 打造自有专属品牌 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（3）基于供应链的煤炭港口合作模式和调度优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第2章 相关基础理论 |
| 2.1 服务供应链 |
| 2.1.1 服务供应链的概念及内涵 |
| 2.1.2 服务供应链概念模型 |
| 2.1.3 服务供应链与产品供应链的区别 |
| 2.2 合作伙伴选择 |
| 2.2.1 港口合作伙伴选择的原则 |
| 2.2.2 建立评价指标体系的原则 |
| 2.2.3 合作伙伴评价方法 |
| 2.3 Stackelberg博弈分析 |
| 2.4 多目标优化 |
| 2.4.1 多目标优化模型 |
| 2.4.2 遗传算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于供应链的煤炭港口优化的关键问题 |
| 3.1 煤炭港口现状 |
| 3.1.1 煤炭港口基本状况 |
| 3.1.2 煤炭港口行业发展分析 |
| 3.1.3 煤炭港口运营存在问题 |
| 3.2 煤炭港口供应链现状 |
| 3.2.1 煤炭供需特点分析 |
| 3.2.2 煤炭港口供应链结构及特征 |
| 3.2.3 煤炭港口供应链存在的问题 |
| 3.3 煤炭港口供应链管理的目标与关键问题 |
| 3.3.1 煤炭港口供应链管理的目标 |
| 3.3.2 煤炭港口供应链优化的关键问题 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 煤炭港口合作伙伴选择指标体系构建及评价 |
| 4.1 煤炭港口合作伙伴选择流程 |
| 4.1.1 煤炭港口合作伙伴选择指标 |
| 4.1.2 煤炭港口合作伙伴选择流程 |
| 4.2 煤炭港口合作伙伴选择指标体系构建 |
| 4.2.1 合作伙伴选择指标体系构建目标 |
| 4.2.2 初选指标及其含义 |
| 4.2.3 合作伙伴选择指标体系确定 |
| 4.3 基于组合赋权的TOPSIS合作伙伴评价 |
| 4.3.1 基于组合赋权的指标权重确定 |
| 4.3.2 基于TOPSIS的合作伙伴评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于博弈论的煤炭港口合作模式及策略 |
| 5.1 港口与合作伙伴的博弈及合作模式 |
| 5.1.1 模型假设 |
| 5.1.2 港口企业作为领导者的博弈 |
| 5.1.3 合作伙伴作为领导者的博弈 |
| 5.1.4 双方合作型博弈 |
| 5.2 博弈情形下的合作模式 |
| 5.2.1 基础型合作模式 |
| 5.2.2 战略型合作模式 |
| 5.2.3 协作型合作模式 |
| 5.3 合作伙伴结构调整与合作策略 |
| 5.3.1 基本假设及相关变量 |
| 5.3.2 港口企业作为领导者的合作策略 |
| 5.3.3 合作伙伴作为领导者的合作策略 |
| 5.4 算例与数值分析 |
| 5.4.1 问题与参数描述 |
| 5.4.2 数值分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 煤炭港口码头泊位-堆场联合调度优化 |
| 6.1 问题描述 |
| 6.2 模型构建 |
| 6.2.1 模型假设 |
| 6.2.2 优化模型 |
| 6.3 基于遗传算法的模型求解 |
| 6.3.1 模型转化 |
| 6.3.2 编码与解码 |
| 6.3.3 初始化种群 |
| 6.3.4 适应度函数构造 |
| 6.3.5 交叉与变异 |
| 6.4 实证研究 |
| 6.4.1 秦皇岛港码头泊位堆场联合调度现状 |
| 6.4.2 实证数据 |
| 6.4.3 结果分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 煤炭港口合作模式和调度优化的保障措施 |
| 7.1 加强合作伙伴管理 |
| 7.1.1 更加注重合作伙伴选择 |
| 7.1.2 密切关注合作伙伴动态 |
| 7.2 完善运营管理模式 |
| 7.2.1 积极为合作伙伴创造收益 |
| 7.2.2 不断创新合作模式 |
| 7.2.3 推动煤炭品种标准化 |
| 7.3 建立联合调度保障机制 |
| 7.3.1 提升调度管理水平 |
| 7.3.2 提高硬件系统保障能力 |
| 7.3.3 提高科技创新能力 |
| 7.3.4 密切港铁联动机制 |
| 7.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（4）基于复杂网络演化博弈的建筑供应链主体低碳合作行为仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容及目的 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目的 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 相关概念和理论基础 |
| 2.1 建筑供应链的相关理论 |
| 2.1.1 供应链及供应链管理基础概念 |
| 2.1.2 建筑供应链基础理论 |
| 2.2 知识图谱理论及Citespace软件的相关理论 |
| 2.2.1 知识图谱理论 |
| 2.2.2 Citespace软件的相关理论 |
| 2.3 博弈论及演化博弈论 |
| 2.3.1 博弈论 |
| 2.3.2 演化博弈论 |
| 2.4 复杂网络理论 |
| 2.4.1 复杂网络的基本理论 |
| 2.4.2 复杂网络的统计参数 |
| 2.4.3 复杂网络的网络结构 |
| 2.5 复杂网络上的演化博弈 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 建筑供应链主体的低碳行为及影响因素的分析 |
| 3.1 建筑供应链主体的低碳行为分析及合作关系分析 |
| 3.1.1 建筑供应链主体低碳行为分析 |
| 3.1.2 建筑供应链主体低碳行为关系的分析 |
| 3.2 建筑供应链主体低碳合作行为的性质与适用性分析 |
| 3.2.1 建筑供应链主体的异质性 |
| 3.2.2 建筑供应链主体低碳合作行为的复杂性 |
| 3.2.3 演化博弈理论在建筑供应链主体低碳合作中的适用性 |
| 3.2.4 复杂网络在建筑供应链主体低碳合作中的适用性 |
| 3.3 基于citespace软件进行影响因素的分析 |
| 3.3.1 数据来源和统计 |
| 3.3.2 关键词共现分析 |
| 3.3.3 建筑供应链主体低碳合作行为的影响因素 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 建筑供应链主体低碳合作行为博弈模型的构建 |
| 4.1 基本假设与模型构建 |
| 4.1.1 基本假设 |
| 4.1.2 模型构建 |
| 4.2 建筑供应链主体低碳合作行为演化博弈分析 |
| 4.2.1 均衡点分析 |
| 4.2.2 均衡点的稳定性分析 |
| 4.2.3 演化博弈结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 建筑供应链主体低碳行为复杂网络演化仿真 |
| 5.1 建筑供应链主体低碳合作行为复杂网络的构建 |
| 5.1.1 网络的设定 |
| 5.1.2 模型假设条件 |
| 5.1.3 网络更新规则 |
| 5.1.4 仿真步骤 |
| 5.2 仿真分析 |
| 5.2.1 初始参数设置 |
| 5.2.2 协同能力对网络演化的影响 |
| 5.2.3 利益分配对网络演化的影响 |
| 5.2.4 低碳溢出效应对网络演化的影响 |
| 5.2.5 惩罚机制对网络演化的影响 |
| 5.3 相关建议 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 攻读学位期间所发表的学术论文 |
（5）制造商视角下供应链上下游企业合作创新研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目的与研究方法 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文研究技术路线图 |
| 1.4 创新点 |
| 第二章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 相关理论基础 |
| 2.1.1 供应链合作创新理论 |
| 2.1.2 博弈论 |
| 2.1.3 供应链协调理论 |
| 2.2 国内外文献综述 |
| 2.2.1 合作式创新相关研究 |
| 2.2.2 供应链合作创新相关研究 |
| 2.2.3 双渠道供应链相关研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 制造商与上游企业合作创新运营分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模型描述与参数说明 |
| 3.2.1 模型描述 |
| 3.2.2 参数说明 |
| 3.3 模型建立与求解分析 |
| 3.3.1 合作决策情形 |
| 3.3.2 非合作决策情形 |
| 3.4 合作决策与非合作决策对比分析 |
| 3.5 数值分析 |
| 3.5.1 创新效用系数和成本系数对相关参数的灵敏度分析 |
| 3.5.2 创新效用系数和营销效用系数对相关参数的联合机制 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 制造商与下游企业合作创新渠道策略分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述与假设说明 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 假设说明 |
| 4.3 双渠道供应链模型建立与求解 |
| 4.3.1 线上直销渠道模型(模型1) |
| 4.3.2 第三方平台电商代销渠道模型(模型2) |
| 4.4 制造商自建线上渠道与第三方平台代销两种模型分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 研究结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 致谢 |
（6）基于演化博弈的VMI合作机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述及现状 |
| 1.2.1 VMI的国内外研究综述 |
| 1.2.2 VMI模式下供应链企业博弈的国内外研究综述 |
| 1.2.3 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新点 |
| 本章小结 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 VMI理论概述 |
| 2.1.1 VMI的含义 |
| 2.1.2 VMI的实施条件 |
| 2.1.3 实施VMI的优势 |
| 2.2 供应链契约理论 |
| 2.2.1 收益共享契约 |
| 2.2.2 价格补偿契约 |
| 2.3 演化博弈论理论 |
| 2.3.1 博弈论的概述 |
| 2.3.2 演化博弈论的概述 |
| 2.3.3 演化博弈论的核心概念 |
| 2.3.4 博弈论与演化博弈论的区别 |
| 本章小结 |
| 第三章 供应链企业合作实施VMI模式的驱动力及机理分析 |
| 3.1 供应链企业合作实施VMI模式的目标及利益冲突 |
| 3.1.1 VMI模式实施的主要目标 |
| 3.1.2 VMI模式实施主体的目标及利益冲突 |
| 3.2 供应链企业合作实施VMI模式的驱动力 |
| 3.2.1 供应链企业合作实施VMI模式的内在驱动力 |
| 3.2.2 VMI合作的外部驱动力 |
| 3.3 供应链企业合作实施VMI模式的合作机理分析 |
| 3.3.1 供应链企业合作实施VMI模式的关键点 |
| 3.3.2 供应链企业实施VMI模式的合作机理 |
| 本章小结 |
| 第四章 供应链企业合作实施VMI模式的演化博弈分析 |
| 4.1 供应商与制造商合作实施VMI模式的演化博弈分析 |
| 4.1.1 模型假设与构建 |
| 4.1.2 演化博弈均衡分析 |
| 4.2 利益共享与惩罚机制下的演化博弈分析 |
| 4.2.1 奖惩机制下的VMI模型假设与支付矩阵 |
| 4.2.2 利益共享与惩罚机制下的演化均衡分析 |
| 4.2.3 参数变化对演化均衡的影响分析 |
| 4.3 MATLAB数值仿真 |
| 4.3.1 低惩罚力度对博弈均衡点的影响 |
| 4.3.2 惩罚力度的改变对演化博弈均衡的影响 |
| 4.3.3 实施VMI后利润对演化博弈决策的影响 |
| 本章小结 |
| 第五章 推动供应链企业VMI实施的对策与建议 |
| 5.1 提升供应链企业间信任关系 |
| 5.2 设计完善VMI契约 |
| 5.2.1 完善惩罚机制 |
| 5.2.2 完善利益共享契约 |
| 5.3 提高实施VMI模式后的供应链企业收益 |
| 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 MATLAB计算函数 |
| 致谢 |
（7）基于演化博弈的农产品双渠道供应链合作机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述及现状 |
| 1.2.1 农产品供应链的国内外相关研究 |
| 1.2.2 双渠道供应链的国内外相关研究 |
| 1.2.3 双渠道供应链的博弈研究 |
| 1.2.4 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新点 |
| 本章小结 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 农产品双渠道供应链理论 |
| 2.1.1 农产品供应链的内涵 |
| 2.1.2 农产品双渠道供应链的内涵与特征 |
| 2.1.3 农产品双渠道供应链的模式 |
| 2.1.4 农产品双渠道供应链的参与主体 |
| 2.2 农产品双渠道供应链合作的内涵及演变过程 |
| 2.2.1 农产品双渠道供应链合作的内涵 |
| 2.2.2 农产品双渠道供应链的合作形式 |
| 2.2.3 农产品双渠道供应链的合作演变过程 |
| 2.3 演化博弈理论 |
| 2.3.1 演化博弈理论的基本概念 |
| 2.3.2 演化博弈的基本特征 |
| 2.3.3 演化博弈理论的应用与发展 |
| 本章小结 |
| 第三章 农产品双渠道供应链合作驱动力及机理分析 |
| 3.1 农产品双渠道供应链合作的驱动力分析 |
| 3.1.1 农产品双渠道合作的驱动原理 |
| 3.1.2 农产品双渠道供应链合作的内在驱动力 |
| 3.1.3 农产品双渠道供应链合作的外部驱动力 |
| 3.2 农产品双渠道供应链合作机理分析 |
| 3.2.1 农产品双渠道供应链的合作困境 |
| 3.2.2 农产品双渠道供应链合作驱动机理 |
| 本章小结 |
| 第四章 农产品双渠道供应链合作的演化博弈研究 |
| 4.1 供应商和零售商合作的演化博弈分析 |
| 4.1.1 演化博弈模型的构建 |
| 4.1.2 演化博弈的均衡分析 |
| 4.1.3 参数变化对演化均衡的影响分析 |
| 4.2 惩罚机制下的演化博弈分析 |
| 4.3 数值仿真分析 |
| 4.3.1 供应商和零售商合作的演化博弈仿真分析 |
| 4.3.2 惩罚机制下的演化博弈仿真分析 |
| 本章小结 |
| 第五章 对策与建议 |
| 5.1 提高合作收益 |
| 5.2 降低合作成本 |
| 5.3 防控违约风险 |
| 5.4 建立互信机制,提升合作意愿 |
| 5.5 提升政府激励力度,构建长效合作机制 |
| 本章小结 |
| 第六章 研究结论与展望 |
| 6.1 本文主要结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A Matlab计算函数 |
| 致谢 |
（8）“邮轮+”模式下邮轮公司与航空公司合作的收益分配研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 公司合作相关研究 |
| 1.2.2 收益分配相关研究 |
| 1.2.3 邮轮公司与航空公司收益管理研究 |
| 1.2.4 研究现状评述 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 2 概念界定及理论综述 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 邮轮与邮轮旅游含义 |
| 2.1.2 邮轮公司概述 |
| 2.1.3 航空公司概述 |
| 2.2 战略合作理论 |
| 2.2.1 战略合作内涵 |
| 2.2.2 战略合作伙伴 |
| 2.3 收益分配理论 |
| 2.3.1 收益分配含义及特点 |
| 2.3.2 收益分配契约 |
| 2.4 合作博弈理论 |
| 2.4.1 理论概述 |
| 2.4.2 合作博弈的解 |
| 3 邮轮公司与航空公司合作的相关问题分析 |
| 3.1 邮轮公司与航空公司销售模式分析 |
| 3.1.1 邮轮公司销售模式现状 |
| 3.1.2 航空公司销售模式现状 |
| 3.2 邮轮公司与航空公司合作的“邮轮+飞机”模式 |
| 3.2.1 “邮轮+飞机”模式现状 |
| 3.2.2 “邮轮+飞机”模式内涵 |
| 3.2.3 “邮轮+飞机”模式特点 |
| 3.3 邮轮公司与航空公司合作的收益分配相关问题分析 |
| 3.3.1 收益分配存在问题 |
| 3.3.2 收益分配影响因素 |
| 3.3.3 收益分配原则 |
| 4 邮轮公司与航空公司合作的收益分配模型 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 基本假设及符号说明 |
| 4.3 邮轮公司与航空公司最优合作收益分析 |
| 4.3.1 邮轮公司与航空公司收益函数 |
| 4.3.2 最优合作收益分析 |
| 4.3.3 合作情形与非合作情形下收益对比分析 |
| 4.4 收益分配模型构建 |
| 4.4.1 Shapley值法收益分配模型 |
| 4.4.2 基于影响因素改进Shapley值法收益分配模型 |
| 4.4.3 基于Topsis法收益分配综合优化模型 |
| 5 算例分析 |
| 5.1 收益分析 |
| 5.2 收益分配模型求解 |
| 5.3 收益分配结果分析 |
| 5.4 对策及建议 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 二级指标可拓判断矩阵表 |
| 附录B 考虑补偿系数的收益分配求解过程 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（9）21世纪海上丝绸之路沿线港口合作的演化博弈研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 现有研究综述 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 2 相关理论与概念 |
| 2.1 港口企业合作模式 |
| 2.1.1 港口企业合作模式 |
| 2.1.2 沿线港口合作的主要研究方向 |
| 2.2 演化博弈理论研究与应用 |
| 2.2.1 演化博弈理论 |
| 2.2.2 演化博弈方法的主要应用 |
| 2.3 区间数概念及排序方法 |
| 2.3.1 区间数概念 |
| 2.3.2 区间数排序方法概述 |
| 2.4 灰色关联分析概述 |
| 2.4.1 灰色系统理论概述 |
| 2.4.2 灰色关联度的应用 |
| 3 “海丝”沿线港口合作的演化博弈建模 |
| 3.1 博弈主体及模型选择 |
| 3.1.1 博弈情境及假设 |
| 3.1.2 博弈主体行为与变量设计 |
| 3.1.3 博弈模型框架和目标 |
| 3.2 博弈主体行为建模 |
| 3.2.1 博弈主体收益矩阵 |
| 3.2.2 演化博弈的动力学方程 |
| 3.3 演化博弈求解 |
| 3.3.1 各均衡点的稳定性分析 |
| 3.3.2 演化系统参数变化分析 |
| 3.4 博弈主体策略及鞍点驱动要素分析 |
| 3.4.1 我国港口企业的绿色建设成本 |
| 3.4.2 信息共享合作下的收益 |
| 3.5 鞍点驱动措施分析的必要性 |
| 4 基于区间数的鞍点驱动措施灰色关联分析 |
| 4.1 鞍点驱动措施的构建 |
| 4.2 区间多属性决策模型构建 |
| 4.3 鞍点驱动措施灰色关联分析 |
| 4.3.1 决策属性的权重计算 |
| 4.3.2 灰色关联度的计算 |
| 4.4 鞍点驱动措施决策实证分析 |
| 4.4.1 演化博弈模型算例 |
| 4.4.2 区间数多属性判断矩阵 |
| 4.4.3 鞍点驱动措施灰色关联分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（10）区块链环境下供应链节点企业博弈研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要内容及研究方法 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 第2章 相关理论及概念 |
| 2.1 供应链相关概念 |
| 2.2 博弈论理论基础 |
| 2.2.1 博弈论概念 |
| 2.2.2 博弈分类 |
| 2.3 区块链技术相关概念 |
| 2.3.1 区块链结构与特征 |
| 2.3.2 区块链技术在供应链领域的应用 |
| 2.4 群体智能算法 |
| 2.4.1 蚁群算法 |
| 2.4.2 粒子群群算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 区块链环境下供应链节点企业网络结构构建 |
| 3.1 传统供应链网络结构及其节点企业 |
| 3.1.1 传统供应链节点企业结构分析 |
| 3.1.2 供应链节点企业博弈中存在的问题 |
| 3.2 基于区块链的供应链网络结构分析 |
| 3.2.1 供应链网络的区块结构分析 |
| 3.2.2 基于区块链的供应链节点企业结构构建 |
| 3.3 区块链应用于供应链节点企业博弈的优势 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 区块链环境下供应链节点企业博弈模型建立及求解 |
| 4.1 区块链环境下供应链节点企业竞争博弈模型 |
| 4.1.1 供应链节点企业博弈模型基础 |
| 4.1.2 区块链环境下供应链节点企业博弈模型 |
| 4.2 区块链环境下供应链节点企业博弈影响因素 |
| 4.2.1 信任成本 |
| 4.2.2 信息透明 |
| 4.3 区块链环境下供应链节点企业竞争最优匹配 |
| 4.3.1 基于粒子群优化算法的最优匹配策略 |
| 4.3.2 基于蚁群算法的最优匹配策略 |
| 4.3.3 基于粒子群和蚁群的改进算法最优匹配策略 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实例分析 |
| 5.1 花卉交易市场基本情况 |
| 5.2 区块链特性对花卉交易节点的影响 |
| 5.3 区块链环境下花卉交易节点企业匹配 |
| 5.3.1 花卉交易的区块链模拟 |
| 5.3.2 区块链环境下花卉交易的供应链节点企业匹配 |
| 5.4 实例结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
四、供应链企业合作的博弈研究（论文参考文献）
- [1]电煤供应链的耦合机理分析及优化研究[D]. 丁晓慧. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [2]强研发企业为核心的汽车供应链利益分配与协同发展研究[D]. 于蒙霞. 燕山大学, 2021(01)
- [3]基于供应链的煤炭港口合作模式和调度优化研究[D]. 袁继革. 燕山大学, 2021(01)
- [4]基于复杂网络演化博弈的建筑供应链主体低碳合作行为仿真研究[D]. 石晓勤. 兰州理工大学, 2021(01)
- [5]制造商视角下供应链上下游企业合作创新研究[D]. 李雨倩. 天津理工大学, 2021(08)
- [6]基于演化博弈的VMI合作机制研究[D]. 马乔丹. 大连交通大学, 2020(07)
- [7]基于演化博弈的农产品双渠道供应链合作机制研究[D]. 张震芳. 大连交通大学, 2020(06)
- [8]“邮轮+”模式下邮轮公司与航空公司合作的收益分配研究[D]. 赵琼. 大连海事大学, 2020(01)
- [9]21世纪海上丝绸之路沿线港口合作的演化博弈研究[D]. 刘龙方. 大连海事大学, 2020(01)
- [10]区块链环境下供应链节点企业博弈研究[D]. 杜伟佳. 燕山大学, 2020(11)