مدل‌سازی ریاضی قیمت‌گذاری پویا در زنجیره تأمین چندکاناله با لحاظ‌کردن مشتریان استراتژیکی

نویسندگان

    مونا جمع دار دانشجوی دکتری، گروه مهندسی صنایع، پردیس البرز، دانشگاه تهران، تهران، ایران
    محمد شیخ علیشاهی * استادیار، دانشکده مهندسی صنایع، دانشکدگان فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران m.alishahi@ut.ac.ir
    عطااله طالعی زاده استاد، دانشکده مهندسی صنایع، دانشکدگان فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران

کلمات کلیدی:

قیمت‌گذاری پویا, زنجیره تامین چندکاناله, مشتریان استراتژیکی, الگوریتم‌های فرا ابتکاری

چکیده

این پژوهش با هدف توسعه یک مدل ریاضی خطی عدد صحیح برای قیمت‌گذاری پویا در زنجیره تأمین چندکاناله با درنظرگرفتن رفتار مشتریان استراتژیک انجام شده است. این مطالعه ابتدا یک مدل غیرخطی قیمت‌گذاری پویا را شامل کانال‌های فروش متعدد، طبقات مشتریان استراتژیک و غیر استراتژیک، ظرفیت حمل‌ونقل، محدودیت نوسان قیمت، آستانه مطلوبیت و الزامات سهم بازار توسعه می‌دهد. سپس با استفاده از تکنیک تبدیل درجه‌دو، تقریب خطی تکه‌ای و معرفی متغیرهای کمکی، مدل به صورت یک برنامه‌ریزی خطی عدد صحیح مختلط بازنویسی می‌شود. برای اعتبارسنجی، مدل با نرم‌افزار GAMS و حل‌گر CPLEX حل شده و برای حل مسائل بزرگ، سه الگوریتم فراابتکاری GA، PSO و GWO طراحی، مقایسه و تنظیم شدند. نتایج نشان داد مدل ارائه‌شده قادر است قیمت بهینه، تقاضای بالفعل و حجم فروش را در دوره‌های زمانی مختلف با دقت بالا پیش‌بینی کند و سود زنجیره تأمین را به‌طور معناداری افزایش دهد. تحلیل حساسیت مشخص کرد که ظرفیت حمل‌ونقل، ضرایب حساسیت قیمتی و پارامترهای پایه مطلوبیت بیشترین اثر را بر سود دارند. در حل مسائل بزرگ، الگوریتم GWO بهترین کیفیت پاسخ را ارائه داد و اختلاف آن با جواب دقیق GAMS کمتر از 0.02% بود، هرچند زمان حل آن نسبت به GA و PSO بیشتر بود. این پژوهش نشان می‌دهد ترکیب رفتار استراتژیک مشتریان با ساختار چندکاناله و قیمت‌گذاری پویا نیازمند یک مدل جامع و قابل‌حل است. مدل پیشنهادی با شبیه‌سازی دقیق تعاملات قیمت، تقاضا و محدودیت‌های عرضه، ابزار تصمیم‌گیری معتبری برای شرکت‌ها فراهم می‌کند و استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری، به‌ویژه GWO، امکان حل مسائل بزرگ‌مقیاس را به‌صورت کارا فراهم می‌کند.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Aliahmadi, A., Ghahremani-Nahr, J., & Nozari, H. (2023). Pricing decisions in the closed-loop supply chain network, taking into account the queuing system in production centers. Expert Systems with Applications, 212, 118741. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118741

Cai, G. G., Dai, Y., & Zhang, W. (2019). Modeling multichannel supply chain management with marketing mixes: a survey. In Handbook of research on distribution channels. Edward Elgar Publishing. https://doi.org/10.4337/9780857938602.00016

Chen, Z. S., Wu, S., Govindan, K., Wang, X. J., Chin, K. S., & Martíınez, L. (2022). Optimal pricing decision in a multi-channel supply chain with a revenue-sharing contract. Annals of Operations Research, 318(1), 67-102. https://doi.org/10.1007/s10479-022-04748-7

Das, R., Barman, A., Roy, B., & De, P. K. (2023). Pricing and greening strategies in a dual-channel supply chain with cost and profit sharing contracts. Environment, Development & Sustainability, 25(6). https://doi.org/10.1007/s10668-022-02255-0

Ghaffari, A., Afsharian, M., & Taleizadeh, A. A. (2025). A Machine Learning Approach to Dynamic Pricing in Multi-Channel Transportation Supply Chains. Supply Chain Analytics, 100151. https://doi.org/10.1016/j.sca.2025.100151

Ghahremani-Nahr, J., & Ghaderi, A. (2022). Robust-fuzzy optimization approach in design of sustainable lean supply chain network under uncertainty. Computational and applied mathematics, 41(6), 255. https://doi.org/10.1007/s40314-022-01936-w

Ghahremani-Nahr, J., Nozari, H., & Szmelter-Jarosz, A. (2025). Location-inventory-pricing model in closed-loop supply chain network under the robust-fuzzy optimisation method. Supply Chain Forum: An International Journal, 26(3), 329-344. https://doi.org/10.1080/16258312.2024.2440300

He, P., Zhang, G., Wang, T. Y., & Si, Y. (2023). Optimal two-period pricing strategies in a dual-channel supply chain considering market change. Computers & Industrial Engineering, 179, 109193. https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109193

Hong, X., Zhuoran, X., Zhifeng, L., & Ruidi, X. (2020). Research on multi-channel pricing decision of cluster supply chain. 2020 Chinese Control And Decision Conference (CCDC),

Hu, W., Ding, J., Yin, P., & Liang, L. (2023). Dynamic pricing and sales effort in dual-channel retailing for seasonal products. Journal of Industrial & Management Optimization, 19(2). https://doi.org/10.3934/jimo.2022005

Kaul, D. (2023). Ai-driven real-time inventory management in hotel reservation systems: Predictive analytics, dynamic pricing, and integration for operational efficiency. Emerging Trends in Machine Intelligence and Big Data, 15(10), 66-80. https://www.researchgate.net/publication/394015205_AI-Driven_Real-Time_Inventory_Management_in_Hotel_Reservation_Sys-_tems_Predictive_Analytics_Dynamic_Pricing_and_Integration_for_Oper-_ational_Efficiency

Li, M., & Mizuno, S. (2022). Dynamic pricing and inventory management of a dual-channel supply chain under different power structures. European Journal of Operational Research, 303(1), 273-285. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2022.02.049

Li, T., Sethi, S. P., & He, X. (2015). Dynamic pricing, production, and channel coordination with stochastic learning. Production and Operations Management, 24(6), 857-882. https://doi.org/10.1111/poms.12320

Liu, S., Wang, J., Wang, R., Zhang, Y., Song, Y., & Xing, L. (2024). Data-driven dynamic pricing and inventory management of an omni-channel retailer in an uncertain demand environment. Expert Systems with Applications, 244, 122948. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.122948

Ma, J., Zhang, F., & Jiang, H. (2020). Dynamic pricing game under different channel power structures in a closed-loop supply chain. International Journal of Bifurcation and Chaos, 30(04), 2050052. https://doi.org/10.1142/S0218127420500522

Modak, I., Bardhan, S., & Giri, B. C. (2025). Dynamic pricing and preservation strategy for a two-echelon perishable supply chain model with price and time sensitive demand: I. Modak et al. Operational Research, 25(3), 79. https://doi.org/10.1007/s12351-025-00954-w

Musavi, M., Taleizadeh, A. A., Bozorgi-Amiri, A., & Moshtagh, M. S. (2022). Pricing decisions of organic and conventional products in a dual-channel competitive food supply chain. Annals of Operations Research, 1-37. https://doi.org/10.1007/s10479-022-05009-3

Nikzad, M. H., Heidari-Rarani, M., & Mirkhalaf, M. (2025). A novel Taguchi-based approach for optimizing neural network architectures: Application to elastic short fiber composites. Composites Science and Technology, 259, 110951. https://doi.org/10.1016/j.compscitech.2024.110951

Putri, N. P., & Pulansari, F. (2025). Pricing Strategy Analysis Based on Dual Channel Supply Chain (DCSC) Model Concept. Afebi Management and Business Review, 10(1), 64-76. https://www.journal.afebi.org/index.php/ambr/article/view/952

Rahmani, D., & Pashapour, A. (2024). Dynamic pricing decision for new and returned products in a dual-channel supply chain based on customer segmentation. Soft Computing, 28(23), 13205-13224. https://doi.org/10.1007/s00500-024-10310-3

Raju, S., Rofin, T. M., & Kumar, S. P. (2025). Pricing strategies for dual-channel supply chain members under pandemic demand disruptions. Operational Research, 25(2), 58. https://doi.org/10.1007/s12351-025-00935-z

Ram, B., Lai, K. K., & Xiao, F. (2024). Retail reimagined: pricing optimization in single channel, multi-channel and omni-channel retailing. Annals of Operations Research, 1-26. https://doi.org/10.1007/s10479-024-06305-w

Sarkar, A., & Pal, B. (2021). Competitive pricing strategies of multi channel supply chain under direct servicing by the manufacturer. RAIRO-Operations Research, 55, S1849-S1873. https://doi.org/10.1051/ro/2020063

Sivanandam, S. N., & Deepa, S. N. (2008). Genetic algorithm optimization problems. In Introduction to genetic algorithms (pp. 165-209). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-73190-0_7

Song, C. J., Xu, B. J., & Xu, L. (2023). Dual-channel supply chain pricing decisions for low-carbon consumers: A review. Journal of intelligent management decision, 2(2), 57-65. https://doi.org/10.56578/jimd020202

Wang, D., Tan, D., & Liu, L. (2018). Particle swarm optimization algorithm: an overview. Soft Computing, 22(2), 387-408. https://doi.org/10.1007/s00500-016-2474-6

Wang, Y., Chen, B., & Simchi-Levi, D. (2021). Multimodal dynamic pricing. Management Science, 67(10), 6136-6152. https://doi.org/10.1287/mnsc.2020.3819

Wen, Y., Wei, Y., & Yu, X. (2025). Multi-channel pricing strategies for pharmaceutical supply chains considering channel power and price competition. PLoS One, 20(5), e0322143. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0322143

Yan, K., Liu, S., Zuo, M., Zheng, J., & Xu, Y. (2022). Dual-Channel Supply Chain Pricing Decisions under Discounted Advertising Value. Systems, 10(3), 76. https://doi.org/10.3390/systems10030076

Yeh, W. C., Liu, Z., Yang, Y. C., & Tan, S. Y. (2022). Solving dual-channel supply chain pricing strategy problem with multi-level programming based on improved simplified swarm optimization. Technologies, 10(3), 73. https://doi.org/10.3390/technologies10030073

Zhang, Y., & Zhang, T. (2022). Complex dynamics of pricing game model in a dual-channel closed-loop supply chain with delay decision. International Journal of Bifurcation and Chaos, 32(01), 2250013. https://doi.org/10.1142/S0218127422500134

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۴/۱۰/۰۱

ارسال

۱۴۰۴/۰۶/۰۸

بازنگری

۱۴۰۴/۰۹/۰۳

پذیرش

۱۴۰۴/۰۹/۱۰

شماره

نوع مقاله

مقاله کیفی

ارجاع به مقاله

جمع دار م. .، شیخ علیشاهی م.، و طالعی زاده ع. (1404). مدل‌سازی ریاضی قیمت‌گذاری پویا در زنجیره تأمین چندکاناله با لحاظ‌کردن مشتریان استراتژیکی. تکنولوژی در کارآفرینی و مدیریت استراتژیک، 1-28. http://journaltesm.com/index.php/journaltesm/article/view/409

مقالات مشابه

11-20 از 204

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.