Coordinating the Discount Policies for Retailer, Wholesaler, and Less-than-Truckload Carrier Under Price-Sensitive Demand: A Tri-Level Optimization Approach
Notice bibliographique
Résumé
Quantity discounts have been broadly examined in decisions on the sale or purchase of goods. The analysis of coordinating the discount decisions for the retailer (buyer), the wholesaler (supplier), and the public transportation service provider (Less-Than-Truckload carrier), however, is still in its infancy. In this paper, we develop a tri-level programming approach to coordinate the three supply chain members' decisions on discount policies, when the demand is sensitive to the change in price. Both decentralized and centralized scenarios are examined, and a heuristic algorithm is presented to assist the three parties in establishing their discount schemes in a decentralized environment. Through a series of comprehensive numerical experiments based on the linear demand, we show that the price-sensitivity is a key motivation, for all parties, especially the carrier, to offer discounts. Specifically for the wholesale quantity discount, the data analyses also illustrate the different purposes and corresponding structures for the decentralized and centralized cases. For the former case, the discount is quantity-based, which encourages the buyer to increase the size of each order; while for the latter case, the discount is volume-based, which is used to boost the annual demand. The significant improvements to each party and to the entire supply chain resulting from the discount coordination are also demonstrated under various situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».