فصلنامه علوم مدیریت ایران

فصلنامه علوم مدیریت ایران

رویکردی نوین به مدلسازی زنجیره تامین صنعت فولاد (هیبرید مدل های یادگیری عمیق و نظریه بازی ها )

نوع مقاله : مقاله استخراج شده از پایان نامه

نویسندگان
1 دانشجوی دکترای تخصصی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی ، تهران، ایران
2 دانشیار، دانشکده مدیریت، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکزی ، تهران، ایران
3 استادیار، دانشکده مدیریت، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران جنوب، تهران، ایران
4 استادیار ،دانشکده مدیریت، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکزی ، تهران، ایران
100/jiams.2025.8815.7711
چکیده
مسئله اصلی که در صنعت فولاد و مدیریت زنجیره ارزش وجود دارد؛ شناسایی و مدل‌سازی نوسانات در این بازار است. با توجه به زنجیره عمودی در این صنعت و تعامل مابین بازیکنان این صنعت از نظریه‌بازی‌ها جهت مدل‌سازی قیمت بهینه بهره خواهیم برد. از طرفی با توجه به اینکه برای رسیدن به تعادل نیاز به تعامل بازیکنان و تکرار بازی هست از مدل‌های یادگیری عمیق جهت تکرار بازی کمک گرفته شد.تحقیق حاضر از نظر مخاطب، ﮐﺎرﺑﺮدی، از نظر هدف، توصیفی و از نظر زمانی در رسته تحقیقات مقطعی قرار دارد. داده‌های مورد استفاده در پژوهش حاضر در بازه زمانی 2011 تا 2020 تهیه و توسط نرم افزار متلب تحلیل شده است.
در این تحقیق یک مدل ترکیبی بر اساس شبکه‌های یادگیری عمیق و تئوری بازی‌ها ارائه شده است تا بتواند در تعیین سطح قیمت و تولید بهینه به فعالان صنعت فولاد کمک کند. جهت پیش‌بینی قیمت فولاد از سه الگوریتم‌های CNN، LST، RNN در حالت عمیق بهره گرفته شد.
نتایج بیانگر این واقعیت است که با حرکت از سمت بازی کورنو به سمت بازی استکلبرگ و از بازی استکلبرگ به سمت بازی تبانی در زنجیره تأمین موجب افزایش قیمت و تولید در صنعت فولاد می‌گردد، به عبارتی با افزایش سطح تبانی در بازار فولاد میزان محصول بیش‌تری در بازار عرضه شده و همزمان سطح قیمت محصول نیز افزایش خواهد یافت؛ انحصاری بودن بازار فولاد در ایران این اطمینان را به تولید کنندگان می‌دهد که با افزایش عرضه قیمت کاهش نیابد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

A new approach to supply chain modeling of the steel industry (Hybrid of deep learning models and game theory)

نویسندگان English

mina kazemian 1
Mohamad Ali Afshar Kazemi 2
kiamars fathi hafshejani 3
Mohammadreza Motadel 4
1 Ph.D. student, Faculty of Management, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
2 Associate Professor, Faculty of Management, Islamic Azad University Central Tehran
3 Assistant Professor, Faculty of Management, Islamic Azad University South Tehran Branch, Tehran, Iran
4 Assistant Professor, Faculty of Management, Islamic Azad University Central Tehran Branch, Tehran, Iran
چکیده English

یکی از چالش‌هایی که صنعت فولاد با آن رو به رو می‌باشد، اداره و مدیریت زنجیره تأمین می‌باشد. در صنعت فولاد و مدیریت زنجیره تأمین، شناسایی و مدل‌سازی نوسانات بازار فولاد بسیار با اهمیت است. با توجه به زنجیره عمودی در این صنعت و تعامل مابین بازیکنان این صنعت از نظریه‌بازی‌ جهت مدل‌سازی قیمت بهینه بهره گرفته شده است. از طرفی با توجه به اینکه برای رسیدن به تعادل نیاز به تعامل بازیکنان و تکرار بازی دارد از مدل‌های یادگیری عمیق جهت تکرار بازی استفاده شد.
روش تحقیق از نظر هدف کاربردی می‌باشد. بازه زمانی تحقیق داده‌های فصلی 2011 تا 2020 و نرم افزار مورد استفاده نرم افزار متلب می‌باشد.
در این تحقیق یک مدل ترکیبی بر اساس شبکه‌های یادگیری عمیق و تئوری بازی‌ها ارائه شده است تا بتواند در تعیین سطح قیمت و تولید بهینه به فعالان صنعت فولاد کمک کند. جهت پیش‌بینی قیمت فولاد از سه الگوریتم‌های CNN، LST، RNN در حالت عمیق بهره گرفته شد.
نتایج بیانگر این واقعیت است که با حرکت از سمت بازی کورنو به سمت بازی استکلبرگ و از بازی استکلبرگ به سمت بازی تبانی در زنجیره تأمین موجب افزایش قیمت و تولید در صنعت فولاد می‌گردد، به عبارتی با افزایش سطح تبانی در بازار فولاد میزان محصول بیش‌تری در بازار عرضه شده و همزمان سطح قیمت محصول نیز افزایش خواهد یافت؛ انحصاری بودن بازار فولاد در ایران این اطمینان را به تولید کنندگان می‌دهد که با افزایش عرضه قیمت کاهش نیابد.

کلیدواژه‌ها English

Deep learning
steel industry
optimal price
game theory
Abapour, S., Mohammadi-Ivatloo, B. and Hagh, M. T. (2020). Robust bidding strategy for demand response aggregators in the electricity market based on game theory. Journal of Cleaner Production, 243(7), A. 118393.
Abdellaoui, M., Li, C., Wakker, P. P. and Wu, G. (2020). A defense of prospect theory in Bernheim and Sprenger’s experiment. Working paper. Rotterdam, Netherlands.
Ageron, B., Gunasekaran, A. and Spalanzani, A. (2012). Sustainable supply management: An empirical study. International journal of production economics, 140(1), pp. 168-182.
 Álvarez X,. Gómez-Rú,M , J. Vidal-Puga,(2019) "River flooding risk prevention: A cooperative game theory approach," Journal of Environmental Management, vol. 248.
Amin, W., Huang, Q., Afzal, M., Khan, A. A., Zhang, Z., Umer, K. and Ahmed, S. A. (2020). Consumers’ preference-based optimal price determination model for P2P energy trading. Electric Power Systems Research, 187, A. 106488.
Andrzej Rzeczycki, (2022). Supply chain decision making with the use of game theory, Procedia Computer Science, Volume 207, 2022, Pages 3988-3997.
Ansari, Z. N. and Kant, R. (2017). A state-of-art literature review reflecting 15 years of focus on sustainable supply chain management. Journal of cleaner production, 142, pp. 2524-2543.
Bai, C. and Sarkis, J. (2010). Integrating sustainability into supplier selection with grey system and rough set methodologies. International Journal of Production Economics, 124(1), pp. 252- 264.
 Benos. L.; Tagarakis. A.C.; Dolias. G.; Berruto. R.; Kateris. D.; Bochtis. D. Machine Learning in Agriculture: A Comprehensive Updated Review. Sensors 2021, 21, 3758.
Brandenburg, M., Govindan, K., Sarkis, J. and Seuring, S. (2014). Quantitative models for sustainable supply chain management: Developments and directions. European Journal of operational research, 233(2), pp. 299-312.
C. Groba, A. Sartal, and G. Bergantiño, "Optimization of tuna fishing logistic routes through information sharing policies: A game theory-based approach," Marine Policy, 2020.
Chen, K., Zhou, Y., & Dai, F. (2015). A LSTM-based method for stock returns prediction: A case study of china stock market. In 2015 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2823-2824.
Chen, X., Cai, G. and Song, J. S. (2019). The cash flow advantages of 3PLs as supply chain orchestrators. Manufacturing & Service Operations Management, 21(2), pp. 435-451.
Chivukula AS, Liu W (2018) Adversarial deep learning models with multiple adversaries. IEEE Trans Knowl Data Eng 31(6):1066–1079
Chong, E., Han, C., & Park, F. C. (2017). Deep learning networks for stock market analysis and prediction: Methodology, data representations, and case studies. Expert Systems with Applications, 83,187-205.
Chunying Ren, Zijun Wu, Dachuan Xu, Wenqing Xu, (2023), A game-theoretic perspective of deep neural networks, Theoretical Computer Science, 939, 48-62.
Das, S. R., Mokashi, K., & Culkin, R. (2018). Are markets truly efficient? Experiments using deep learning algorithms for market movement prediction. Algorithms, 11(9), 138-157.
De Boer, R., Steeman, M. and van Bergen, M. (2015). Supply chain finance, it’s practical relevance and strategic value: the supply chain finance essential knowledge series. Hogeschool Windesheim. Zwolle, Netherlands.
DoriM.., M. Jafari, and K. (2019). Chaharsoghi, Choosing coordinated ordering policy in the two-level supply chain: A game theory approach. Modern Research in Decision Making. 4(3), 47-73 .
 
E. Haghi, H. Shamsi, S. Dimitrov, M. Fowler, and K. Raahemifar,(2020) "Assessing the potential of fuel cell-powered and battery-powered forklifts for reducing GHG emissions using clean surplus power; a game theory approach," International Journal of Hydrogen Energy, pp. 34532-34544.
Ghavamifar, A., A. Makui, and A.A. Taleizadeh(2018), Designing a resilient competitive supply chain network under disruption risks: A real-world application. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. 115: p. .87-109.
Gao, Bonsu Adjei-Arthur, Emmanuel Boateng Sifah, Hu Xia, Qi Xia 2022, Supply chain equilibrium on a game theory-incentivized blockchain network, Journal of Industrial Information Integration, Volume 26, March 2022, 100288
Gao, P., Zhang, R., & Yang, X. (2020). The application of stock index price prediction with neural network. Mathematical and Computational Applications, 25(3), 53-69.
Goodfellow I, Bengio Y, Courville A (2016) Deep learning. MIT press
Gudelek, M. U., Boluk, S. A., & Ozbayoglu, A. M. (2017). A deep learning based stock trading model with 2-D CNN trend detection. In 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), 1-8.
Hiller T,(2019). "Structure of teams—A cooperative game theory approach," Managerial and Decision Economics, vol. 40, no. 5, pp. 520-525.
 Hosseini and R. Vakili,(2019) "Game theory approach for detecting vulnerable data centers in a cloud computing network," International Journal of Communication Systems, vol. 32, no. 8.
Ji, L., Zou, Y., He, K., & Zhu, B. (2019). Carbon futures price forecasting based with ARIMA-CNN-LSTM model. Procedia Computer Science, 162, 33-38. 
LeCun Y, Bengio Y, Hinton G (2015) Deep learning. Nature 521(7553):436
Li X, Dvornek NC, Zhou Y, Zhuang J, Ventola P, Duncan JS (2019) Efficient interpretation of deep learning models using graph structure and cooperative game theory: application to ASD biomarker discovery. In International conference on information processing in medical imaging. Springer, Cham, pp 718–730
Li, Y., & Dai, W. (2020). Bitcoin price forecasting method based on CNN-LSTM hybrid neural network model. The Journal of Engineering, 2020(13), 344-347. 
Liu, Y., Li, J., Ren, W., & Forrest, J.Y-L. (2020). Differentiated product pricing with consumer network acceptance in a dual-channel supply chain. Electronic Commerce, 39, 100915.
Lippi M (2015) Statistical relational learning for game theory. IEEE Trans Comput Intell AI Games 8(4):412–425
Livieris, I. E., Kiriakidou, N., Stavroyiannis, S., & Pintelas, P. (2021). An advanced CNN-LSTM model for cryptocurrency forecasting.  Electronics, 10(3), 287. 
Livieris, I. E., Pintelas, E., & Pintelas, P. (2020). A CNN–LSTM model for gold price time-series forecasting. Neural Computing & Applications, 32(23), 17351–17360.
M. Amer, Ch. Tsotskas, M. Hawes, P. Franco, L. Mihaylova, "A game theory approach for congestion control in vehicular ad hoc networks," 2017 Sensor Data Fusion: Trends, Solutions, Applications (SDF), pp. 1-6, 2017.
Ma, J., et al., A supply chain network economic model with time-based competition. European Journal of Operational Research, 2020. 280(3): p. 889- .908.