广告效应与需求不确定性：闭环供应链的协调策略

本论文深入探讨了人工智能和机器学习在需求不确定性背景下对闭环供应链协调的重要性。论文的标题"人工智能-机器学习-需求不确定下具广告效应的闭环供应链协调.pdf"表明，研究者将焦点放在了如何在现代商业活动中广泛应用的广告策略与闭环供应链管理相结合，尤其是在面对需求波动时。 在论文的起始部分，作者构建了一个包含广告因素的闭环供应链决策模型，设定在零售价和批发价保持固定的条件下。研究的核心在于广告效应因子、需求不确定性以及回收率对供应链决策的影响。通过集中决策、分散决策和合作广告决策的模型，作者揭示了这些变量如何影响渠道效率、利润分配以及制造商、零售商和整个供应链的盈利能力。 进一步，当考虑价格的变动性时，论文扩展了模型，引入了价格敏感系数，深入探究其对供应链决策的影响。结果显示，合作广告策略虽然可以激励零售商增加广告投入，但对于价格调整的闭环供应链协调效果有限。为解决这个问题，作者引入了特许经营契约，这种机制被证明是协调这类动态环境下闭环供应链的有效工具。 论文通过案例分析，从多个角度详细剖析了需求波动性、广告效应因子、价格敏感系数、回收率以及制造商广告分担率等关键变量对供应链效能的具体影响。首先，这些变量对渠道效率和利润分配有显著影响，有助于优化供应链的整体表现。其次，它们直接影响制造商、零售商的利润以及供应链的整体利润。最后，论文还探讨了这些因素如何影响具体决策变量，如制造商的回收率、零售商的广告支出和订货量，为闭环供应链的实际操作提供了实用的决策指导。 总结来说，这篇论文不仅拓展了对广告在闭环供应链中的作用的理解，而且提供了关于如何在需求不确定性和价格灵活性之间寻求平衡的有效协调策略。它对于企业实践者和理论研究者来说，提供了一种利用人工智能和机器学习工具来优化复杂供应链环境的新视角。