نشریه پژوهش های مهندسی صنایع در سیستم های تولید

نشریه پژوهش های مهندسی صنایع در سیستم های تولید

مدل‌سازی استوار امکانی برای قیمت‌گذاری پویا در زنجیره‌تأمین چندکاناله با بهره‌گیری از الگوریتم‌های فراابتکاری ترکیبی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی صنایع، پردیس البرز، دانشگاه تهران، تهران، ایران
2 دانشکدۀ مهندسی صنایع، دانشکدگان فنی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
چکیده
پویایی شدید بازار، گسترش کانال‌های فروش و نقش پررنگ مشتریان استراتژیکی که رفتار آینده‌نگر دارند، قیمت‌گذاری پویا را به یکی از چالش‌برانگیزترین مسائل تصمیم‌گیری در زنجیره‌های تأمین چندکاناله تبدیل کرده است. این پژوهش با هدف مواجهه با این پیچیدگی، چارچوبی جامع ارائه می‌دهد که در آن عدم قطعیت موجود در پارامترهای پایه مطلوبیت و هزینه‌های عملیاتی به‌صورت اعداد فازی ذوزنقه‌ای مدل‌سازی شده و با بهره‌گیری از رویکرد برنامه‌ریزی استوار امکانی، تصمیمات حاصل از مدل در برابر نوسانات شدید محیطی پایدار و قابل اتکا می‌شوند. در این مدل، تقاضای مشتریان استراتژیک و غیر استراتژیک به‌طور مجزا و براساس توابع مطلوبیت مبتنی بر رفتار آنان در کانال‌های مختلف فروش درنظر گرفته شده است، به‌گونه‌ای که اثر آینده‌‌نگری مشتریان استراتژیک و حساسیت متفاوت آن‌ها نسبت به قیمت‌گذاری در نتایج منعکس شود. برای حل مدل غیرخطی پیشنهادی، سه الگوریتم فراابتکاری شامل الگوریتم ژنتیک (GA)، الگوریتم گرگ خاکستری (GWO) و یک روش ترکیبی جدید (GWGO) طراحی و اجرا شدند. نتایج آزمایش‌های عددی در مقیاس‌های مختلف نشان داد که مدل پیشنهادی می‌تواند قیمت‌های بهینه‌ای ارائه دهد که حتی در شرایط عدم قطعیت بالا نیز سودآور و پایدار باقی می‌مانند؛ همچنین الگوریتم ترکیبی GWGO بهترین تعادل میان کیفیت پاسخ و سرعت همگرایی را ارائه کرده است. تحلیل حساسیت نشان داد که مشتریان استراتژیک اثر قابل ‌توجهی بر سودآوری دارند و افزایش عدم قطعیت مرتبط با این گروه، تأثیر بیشتری بر ساختار سود و رفتار قیمت‌گذاری می‌گذارد. این مطالعه یک چارچوب تحلیلی قدرتمند برای طراحی سیاست‌های قیمت‌گذاری انعطاف‌پذیر، مقاوم و سازگار با رفتار مشتریان در محیط‌های پرتلاطم فراهم می‌کند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

A Robust Possibilistic Optimization Model for Dynamic Pricing in a Multi-Channel Supply Chain Using Hybrid Metaheuristic Algorithms

نویسندگان English

Mona Jamdar 1
Mohammad Sheikhalishahi 2
Ata Allah Taleizadeh 2
1 Department of Industrial Engineering,, Alborz Campus, University of Tehran, Tehran, Iran
2 School of Industrial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
چکیده English

The intense market dynamics, the expansion of sales channels, and the prominent role of strategic customers who have forward-looking behavior have made dynamic pricing one of the most challenging decision-making problems in multi-channel supply chains. Aiming to face this complexity, this study presents a comprehensive framework in which the uncertainty in the basic parameters of utility and operating costs are modeled as trapezoidal fuzzy numbers and, by using a robust probabilistic programming approach, the decisions obtained from the model are stable and reliable against severe environmental fluctuations. In this model, the demand of strategic and non-strategic customers is considered separately and based on utility functions based on their behavior in different sales channels, so that the effect of strategic customers' forward-looking behavior and their different sensitivity to pricing is reflected in the results. To solve the proposed nonlinear model, three meta-heuristic algorithms including Genetic Algorithm (GA), Gray Wolf Algorithm (GWO) and a novel hybrid method (GWGO) were designed and implemented. Numerical experiments at different scales showed that the proposed model can provide optimal prices that remain profitable and stable even under high uncertainty; also, the GWGO hybrid algorithm provided the best balance between response quality and convergence speed. Sensitivity analysis showed that strategic customers have a significant impact on profitability and the increase in uncertainty associated with this group has a greater impact on profit structure and pricing behavior. This study provides a powerful analytical framework for designing flexible, robust and adaptive pricing policies to customers' behavior in turbulent environments.

کلیدواژه‌ها English

Dynamic Pricing, Robust Possibility Planning, Multi-Channel Supply Chain, Hybrid Meta-Heuristic Algorithms. ;">
[1]    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.
[2]    Barman, A., Chakraborty, A. K., Sana, S. S., & Banerjee, P. (2024). Pricing strategy and risk-averse flexibility in sustainable supply chain: a dual-channel logistics process under reward contracts and demand uncertainty. Global Journal of Flexible Systems Management, 25(4), 733-762.
[3]    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.
[4]    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.
[5]    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.
[6]    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.
[7]    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.
[8]    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).
[9]    Feng, Q. (2010). Integrating dynamic pricing and replenishment decisions under supply capacity uncertainty. Management Science, 56(12), 2154-2172.
[10] 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.
[11] Li, Z., Yang, W., & Si, Y. (2022). Dynamic pricing and coupon promotion strategies in a dual-channel supply chain based on differential game. Kybernetes, 51(11), 3201-3235.
[12] Tang, H., Yu, Z., & Liu, H. (2025). Supply Chain Coordination with Dynamic Pricing Advertising and Consumer Welfare An Economic Application. Journal of Industrial Engineering and Applied Science, 3(5), 1-6.
[13] Pei, H., Liu, Y., & Li, H. (2022). Robust pricing for a dual-channel green supply chain under fuzzy demand ambiguity. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 31(1), 53-66.
[14] Farrokh, M., Ahmadi, E., & Sun, M. (2023). A robust stochastic possibilistic programming model for dynamic supply chain network design with pricing and technology selection decisions. Opsearch, 60(3), 1082-1120.
[15] Ghahremani-Nahr, J., Nozari, H., & Szmelter-Jarosz, A. (2025, July). Location-inventory-pricing model in closed-loop supply chain network under the robust-fuzzy optimisation method. In Supply Chain Forum: An International Journal (Vol. 26, No. 3, pp. 329-344). Taylor & Francis.
[16] Ghahremani-Nahr, J., Nozari, H., & Aliahmadi, A. (2023). Contract Design for Return Products in a Cooperative Closed-Loop Supply Chain. Global Business Review, 09721509221148892.
[17] Keswani, M. (2025). Investigating Impact of Dynamic Pricing and Sustainability-Dependent Demand on Production: A Comparative Study of Metaheuristic Algorithms. In Adaptive Strategies for Green Economy and Sustainability Policies (pp. 127-142). IGI Global Scientific Publishing.
[18] Kavoosi, A., Tavakkoli-Moghaddam, R., Sajedi, H., Tajik, N., & Tafakkori, K. (2025). Dynamic pricing and inventory control of perishable products by a deep reinforcement learning algorithm. Expert Systems with Applications, 291, 128570.
[19] 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.
[20] Gao, J., Wang, X., Yang, Q., & Zhong, Q. (2016). Pricing Decisions of a Dual‐Channel Closed‐Loop Supply Chain under Uncertain Demand of Indirect Channel. Mathematical Problems in Engineering, 2016(1), 6053510.
[21] ستونه، شایان، شیخ سجادیه، محسن و زیاری، متینه، (1404). مدل‌سازی و تحلیل استراتژی‌های قیمت‌گذاری و نوآوری در توسعه محصول با مشتریان ناهمگن و سیاست‌های دوگانه، نشریه پژوهش‌های مهندسی صنایع در سیستم‌های تولید، دوره 13، شماره 26، 95-117.
[22] Fotouhi Ghazvini, M. A., Soares, J., Morais, H., Castro, R., & Vale, Z. (2017). Dynamic pricing for demand response considering market price uncertainty. Energies, 10(9), 1245.
[23] 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.
[24] Wang, Y., Chen, X., & Ge, D. (2021). Uncertainty quantification for demand prediction in contextual dynamic pricing. Production and Operations Management, 30(6), 1703-1717.
[25] پاکزاد، منا، فاروقی، هیوا و گل محمدی، امیر محمد، (1404). مکان‌یابی مسیریابی وسائل نقلیه با درنظرگرفتن کالاهای فسادپذیر و به‌کارگیری فناوری RFID  تحت شرایط وجود انبار متقاطع و عدم قطعیت، نشریه پژوهش‌های مهندسی صنایع در سیستم‌های تولید، دوره 13، شماره 26، 71-93.
[26] Feng, Q. A., Li, L., & Shanthikumar, J. G. (2024). The effect of supply uncertainty on dynamic procurement and pricing strategies under lost sales. Production and operations management, 33(1), 108-127.
[27] باقرزاده رحمانی، سارا، رضائیان، جواد و احمد ابراهیمی، احمد، (1404). زمان‌بندی دوهدفه پروژه‌ها با گروه‌های کاری چندمهارته، اثر یادگیری و زمان‌های راه‌اندازی و پردازش وابسته به گروه کاری، نشریه پژوهش‌های مهندسی صنایع در سیستم‌های تولید، دوره 13، شماره 26، 19-35.
[28] Akbarzadeh Sarabi, M., Taleizadeh, A. A., & Bhattacharya, A. (2026). Towards blockchain-enabled circular closed-loop supply chain and impact of consumers' distrust in price, product greenness sensitivity and carbon tax and subsidy. European Journal of Operational Research, 328, 105-121.
[29] 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.
[30] Chen, L., Zeng, L., Dong, T., Xiao, Q., Rao, C., & Wang, Z. (2025). Pricing strategies for dual-channel supply chain considering showrooming effect and channel power structures. Electronic Commerce Research, 1-50.
[31] 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.
[32] 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.
[33] 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).
[34] 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.
[35] Pishvaee, M.S., Razmi, J., Torabi, S.A. (2012). Robust possibilistic programming for socially responsible supply chain network design: A new approach. Fuzzy sets and Systems, 206, 1-20.
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.