报童模型中有限理性
文献综述
学 院：机电工程学院
专 业：工业工程
学 号：
姓 名：
任课教师：
报童模型中有限理性
文献综述
摘要：在报童模型中，有限理性决策主要面对的随机性因素是需求和时间，报童模型是典型的单价段，随机需求模型，主旨是寻找产品的最佳订货量，来最大化期望收益或最小化期望损失。本文首先通过理论回顾解释出什么是报童模型中的有限理性，然后罗列了部分在报童模型中有限理性问题上进行研究的部分文献成果。再得出有报童模型有限理性的发展。
关键词：报童模型、有限理性、决策
一、引言
报童模型在1956年首次被提出来以后，就成为学术界的关注焦点，有着大量的学者或经济领域的人士对它进行研究和分析，由于报童模型问题中涉及到很多不确定因素的影响，人们为了研究和确定这些因素在模型中的量化，通过很多不同的计算方法和理论方法来使这些非量化的因素最大化的量化表达，使之趋近于理性决策，但是又不是完全能够明确和量化的，这些就是报童模型中的有限理性。报童模型中关于有限理性涉及到的问题与方法到如今已将发展到很多方面，在随机因素方面首先就是不确定环境下的随机需求，还有库存管理，供应链协调等，在做有限理性决策的时候，人们尽量通过具体的推算方法来做出最优化决策，虽然不是完全理性决策，但是确实使利润接近最大化的有限理性决策。
二、相关理论回顾
（一）、关键基础理论
为了便于理解报童模型中有限理性问题，我们首先对报童模型和有限理性理论作一简短回顾。
1、报童模型问题
报童模型是库存理论[1] 的主要基石之一。该模型于1956年首次提出，它的名字来源于一个必须决定订购多少份报纸的报童面临随机需求的典型情形：过多的未售出量解决方案，其发掘供方的投资成本和放弃的潜在利润之间的最佳平衡。其解决方案的大概思路为：根据历史数据A/F值建立经验分布函数；然后根据历史数据A/F值确定需求预测正太分布的均值和标准差，其中期望需求（u）=期望A/F值*预测值，需求标准差（σ）=A/F标准差*预测值；求解需求大于等于或者小于某一特定值Q的概率Φ(z)，其中z=(Q-u)/σ；报童模型中的核心计算就是寻找期望利润最大化时候的订购量，在计算期望利润最大化的订购量时，寻找关键比例Φ(z)=Cu/(Co+Cu),订货不足成本Cu=价格-成本，订货过量成本Co=成本-残值；利用期望损失函数L（z）=σ*{Φ(z)-z*[1-Φ(z)]},计算期望销售损失=σ*L（z）；再完成下列目标值的计算过程，期望销售=u-期望销售损失，期望剩余库存=Q-期望销售，期望利润=Cu*期望销售-Co*期望剩余库存,和订单完成率=期望销售/u的计算过程。更详尽的就算过程可参考美国杰拉德.卡萨（Gerard cachon）克里斯蒂安.特维斯（Christian Terwiesch）的运营管理。报童模型问题有广泛的应用，包括库存管理，容量规划，和定价及收益管理。
2、有限理性决策
20世纪50年代之后，人们认识到建立在“经济人”假说之上的完全理性决策理论只是一种理想模式，不可能指导实际中的决策。赫伯特·西蒙（Herbent Simon）[2] 提出了满意标准和有限理性标准，用“社会人”取代“经济人”，大大拓展了决策理论的研究领域，产生了新的理论——有限理性决策理论。有限理性模型又称西蒙模型或西蒙最满意模型。这是一个比较现实的模型，它认为人的理性是处于完全理性和完全非理性之间的一种有限理性。 有限理性模型的主要观点主要有： 第一：手段-目标链的内涵有一定矛盾，简单的手段-目标链分析会导致不准确的结论。西蒙认为，手段-目标链的次序系统很少是一个系统的、全面联系的链，组织活动和基本目的之间的联系常常是模糊不清的，这些基本目的也是个不完全系统，这些基本目的内部和达到这些目的所选择的各种手段内部，也存在着冲突和矛盾。 第二：决策者追求理性，但又不是最大限度地追求理性，他只要求有限理性。 这是因为人的知识有限，决策者既不可能掌握全部信息，也无法认识决策的详尽规律。比如说，人的计算能力有限，即使借助计算机，也没有办法处理数量
巨大的变量方程组；人的想像力和设计能力有限，不可能把所有备择方案全部列出；人的价值取向并非一成不变，目的时常改变；人的目的往往是多元的，而且互相抵触，没有统一的标准。因此，作为决策者的个体，其有限理性限制他作出完全理性的决策，他只能尽力追求在他的能力范围内的有限理性。第三：决策者在决策中追求“满意”标准，而非最优标准。 在决策过程中，决策者定下一个最基本的要求，然后考察现有的备择方案。如果有一个备择方案能较好地满足定下的最基本的要求，决策者就实现了满意标准，他就不愿意再去研究或寻找更好的备择方案了。 这是因为一方面，人们往往不愿发挥继续研究的积极性，仅满足于已有的备择方案；
另一方面，由于种种条件的约束，决策者本身也缺乏这方面的能力。在现实生活中，往往可以得到较满意的方案，而非最优的方案。 根据以上几点，决策者承认自己感觉到的世界只是纷繁复杂的真实世界的极端简化，他们满意的标准不是最大值，所以不必去确定所有可能的备择方案，由于感到真实世界是无法把握的，他们往往满足于用简单的方法，凭经验、习惯和惯例去办事。因此，导致的决策结果也各有不同。
（二）、报童模型中关于有限理性决策问题
1、需求
随机需求下的库存选择问题，报童模型提出的初期就是为了解决在不确定因素影响下的随机需求而带来的库存问题，在面对各种离散的，随机的需求情况下，确定什么样的库存量使之利润能够达到最优，尽可能是趋近于一种完全理性的决策状态。
2、一种合理的模式
对有限理性界定一种合理的模式，影响报童模型的问题有很多因素，那么什么样的问题能够通过有限理性的方式进行解决呢？在决策者的角度。多维度的分析能够使决策到达更加合理的状态，较优的供选方案将更频繁的被选出。尽管最优的选择不再是原来选择的那个，但是它将成为一个选择概率函数模型。对数单位模型经常被称为对数线性模型，因为挑选一个可能的选择而不挑选另一个的分对数是由两个可能的选择之间成比例的差异性决定的。
3、失真的订购数量
我们在学习报童模型中都知道有一个不存在但是非常受欢迎的魔法水晶球，它的功能就是能够告诉决策者精准的需求数量，决策者能够根据水晶球预报的数值，进行利润最大化的决策，但是现实生活中这样的水晶球是不存在的，尽管我们通过各种各样的方式使我们预测的需求值尽量接近于实际值，但是需求的随机性决定了这样的决策始终的是有限理性的，无论我们做出什么样的订购数值，都是和真实值具有差异的。
4、供应链协同
即使是简化的报童模型中的商业活动，也不只是仅仅只涉及到报童环节，现代经济活动中，任何一种经济活动都不是单独存在的，都能涉及到一条相关供应链，我们也叫做价值链，在报童模型中，报纸供应商，代理商，销售商等等都是这条链的利益相关者，在做决策的时候，竞争局部利益也许不如提高整体利益带来的分红得到的更多。
5、牛鞭效应
牛鞭效应问题是在宝洁公司（P&G）在研究“尿不湿”的市场需求时发现，它是指需求变异放大现象的通俗称谓，指供应链上的信息流从最终客户向原始供应商端传递时候，由于无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲而逐渐放大，导致了需求信息出现越来越大的波动。在Bounded Rationality in Newsvendor Models中利用一种多维离散型模型来消除它的影响。
三、关于运用数学方法解决报童模型中的复杂变量
（一）、报童模型中的理性决策问题
1、 多维度的基准分析
人们面对报童模型中不能确定的参数变量时，首先是进行多维度的基准分析，界定一种合理化的假设条件，并完善这些假设条件，具体来说，当面对一个有不同供选方案i ∈I 的选择，完
全理性的决策者一般会选择最可取的方案i∈arg maxi ui。相比之下，为取得界定合理化，我们应用回归模型选择模型，假设决策者选择i ∈I并且概率为（1），同样的，分对数选择可能超过一个连续的范围 y （2），密度函数为（a）,换句话说，代理人的选择是一个随机变量Y∈y , 尽管最优的选择不再是原来选择的那个，但是它将成为一个选择概率函数模型。对数单位模型经常被称为对数线性模型，因为挑选一个可能的选择而不挑选另一个的分对数是由两个可能的选择之间成比例的差异性决定的。
2、干扰因素
在解决有限理性问题中多次对数线性模型被频繁的应用于不同环境。也就是说，干扰条件所反映的多样性是不易被制造模型者发觉的，尽管有干扰因素的存在，决策者仍是完全理性的，他所考虑的正是一些不被人看到的因素。另一种选择，在我们的模型中，干扰因素是合理性界定的明确结果。两种解释都是合乎情理的，他们导致了同样的盖然论的精选结果。在这篇文章中，我们将采用合理性的界定以方便我们的结果和最新的实验性发现相比较，他的其他的所有外部属性都是受到限制。有一些不变的特性，第一，考虑决定范围的仿射转变，例如，instead of choosing y∈Y，假设决策者选择~y∈~Y，对常量a和b来说，~y=ay + b , ~ Y=aY + b。决定范围的这样转变不会对效用产生影响，所以效用函数~Y由~u(~y) = u(y)给定。这可以解释为完全改变方法的选择是命名或贴标。特别是，乘积因子a的单位选择的改变（比如，公斤变成吨）
3、需求分布形态
在合理化界定下，均匀需求带来正常的分布式选择（用合适截断）。从实验的观点来看，均匀需求的实验数据是不会缺少的。许多试验都采用均匀需求是因为这能更简单的理解题目。为此，我们的理论对有可能的影响提供了试验这就使得我们可以将这些验证直接应用到检验中。特别是，根据目标决策的实验数据，我们可以使截断正态分布和假设参数的数据相匹配。完全理性模型（B=0）是模型中的特例，我们将检验这个猜想以证明合理性界定的存在。有效的证据B＞0将证明合理性界定的存在。但是三角形需求分布的特例。除开均匀分布需求，三角形分布是简单的理解题目的另一种特例。此外，和均匀分布相比，三角形需求对需求的实际设置提出了一个更精确的描述。当报童面对一个常规需求分布，行为解决方案就不能被明确的分布所表达，比如正态分布。尽管如此，我们认为在普遍情况下，正态分布可以描绘出期望订单数量和期望利润。
（二）、关于报童模型中有限理性的解决
1、随机需求
任永昌，马雨时（Journal of Bohai University(Natural Science Edition) [3] 通过建立数学模型，运用离散反变换发产生每天卖报数随机变量，建立模拟参量表和建模及统计变量表，画出程序流程图等步骤对报童模型问题进行模拟。该方法对其它随机性库存的研究和应用也具有非常重要的参考作用。
2、最有订购水平
东南大学喻瑛，张卫[4] 提出了一个含有模糊预算约束和模糊价格的多产品报童模型，首先，运用模糊数排序方法求出无约束条件下的最优订货水平；然后，应用包含柯西法这一局部化方法的混合遗传算法，求解约束条件下的最优订货水平；最后，提出实际应用的数值实。
3、约束条件
阳成虎[5] 认为损失约束下的多产品报童问题实质是一个凸可分非线性连续多产品的资源分配问题，可以应用二分搜索算法进行求解。在求解过程中，修正边际损失利益的取值区间，并根据需求分布类型对损失函数中的积分函数进行变形。算例结果表明，二分搜索发具有良好的求解精度和运算效率。
4、假设未知参量
张子刚[6] 在考虑需求分布未知时的报童模型，假设需求分布分类型已知，但分布函数中还有未知参数。证明了直接使用参数的估计量代替参数真实值的实施方法将使报童的期望例利润偏
离理论上的最后水平，只能得到一个次优结果。给出的两种修正的实施方法；一是基于大样本理论，通过搜集足够多的需求样本数据，不断修正未知参数的相合估计值，直接修正未知参数的估计量。
5、关键比例求解
Mrs. Kandell’s Problem的作者提出了一个利用关键比例来达到订购决策中有限理性的目的，目前这一方法已经收集在报童模型中，寻找关键比例Φ (z) =Cu/ (Co+Cu)
四、关于有报童模型问题中有限理性问题的个人观点
（一）、关于报童模型
报童模型问题的扩展[7] ，最初的报童模型只是面对随机需求而解决库存问题，但是随着报童模型的发展，人们发现它的理论可以应用到很多方面，比如在二次销售机会和二次订购方面，利用报童模型都能够使决策者在做决策时能够到达最大有限理性限度。可以说，报童模型有限理性是人们在解决如此不确定环境下为使到达最优化解决方案的最佳途径。
现代经济的飞速发展，使之在实际的经济活动不可能想报童模型问题那么理想化和简单化，很多复杂的因素掺杂其中必有着重要的影响，比如，时间问题，决策者知道了订购多少数量为最优化方案时候[8]，在什么时候下订单，也是非常重要的，因为订购的时间牵涉到库存的周转，资金的流动.竞争对手的强烈竞争手段，有时候利用报童模型得到的方案不一定是固定不变的，当竞争对手改变竞争策略的时候，市场份额就可能发生很大的变化，而根据历史数据和需求预测出来的需求值，就不再具有可信度，那么报童模型得到的最后解决方案都是无效的。
（二）、报童模型的发展展望
随着现代经济的发展速度提高，时间就是金钱的道理越来越明显，Stalk曾经在《哈佛商业评论》中，指出时间在现代企业竞争中的重要性，近几年来，我们可以很直观的感受到产品周期的缩短，比如特别是手机，笔记本电脑等技术性的产品，其更新的时间越来越来短，所以，再将来的发展研究中，报童模型一定会更加考虑时间的因素，它不但影响到企业的市场竞争，而且还影响着机会成本和库存成本，需求虽然是报童模型的主要参数[9]，但是已经不是唯一的参数了。 人们在解决报童模型有限理性问题的时候，报童模型问题的横向和纵向扩展越来越深，在横向方面，报童模型形式演变多样化，衍生很多基于报童模型发展出来的其他模型，报童模型应用于企业各个部门。纵向方面，已经不再单单是某一个企业，而是作为整条供应链[10] 的考虑为决策。再加入参量的时候，利益主体不在仅仅围绕自身一个企业，有时候需要完成共赢的局面。
报童模型与物流理论一样，能够衍生很多问题出来，比如在环境压力越来越大的今天，回收物流逐渐被人们意识到是一个关于可持续发展的重要课题，环保，法律要求越来越高，致使逆向供应链的研究将具有重大的价值，它不仅可能逮到环保和节约的好处，还有可能为企业带来更多的经济利益，考虑回收的报童模型，将会成为该问题的重要研究手段。
电子商务时代，市场需求的变化速度不断加快，采购管理的复杂性和多变性都大大增加。利用Internet进行采购管理是大型企业电子商务战略中最重要的部分，近年来发展非常迅速。电子采购已成为美国供应链管理协会优先支持的研究领域之一。但目前关于电子采购等电子商务环境下的研究仍比较少，对供应链采购管理的影响也还有许多有待研究的问题。采用报童模型，对电子商务下交易纪念性定量研究将会有很大的研究空间。
五、结论
就现阶段商品市场的发展趋势来说，产品生命周期和技术创新周期不断缩短、顾客需求越来越多样化和个性化、经济全球化环境下市场竞争更加剧烈，这使得供应链管理中的“牛鞭效应”和“双重边际化’’现象更加突出。有限理性、诸多因素的不确定性、决策的分散性、供应链各成员的相互依赖性、信息的缺乏和不同的风险态度等行为问题成为供应链管理的6个显著特征，他们使得在分散控制下整个供应链系统的总收益降低
许多理论模型，采用规范的方法，并假定决策者是完美的优化器。与此相反，本文以一个描
述性的方法，并提出一个框架和偏见的有限理性决策，其中决策者容易出错。在我们的模型，而最好的决定并不总是需要作出更好的决策都变得更加频繁。我们应用此架构，以经典的报童模型和特性分析的订货商，决定由一个有限理性的决定。 我们确定在订购系统，可能会出现偏差，并提供洞察时过度订购和。 我们还调查作为一个构建块的偏见的影响，这些模型在几个其他清单设置使用的报童，历来被研究，例如供应链承包，牛鞭效应和库存池。 我们发现，纳入决策错误产生的噪音和优化的结果，是最近的实验结果相一致，与一些异常突出。
参考文献
[1] H•西蒙著，金纬祖译，经济学和行为科学中的决策理论，《外国经济与管理》，1983年第10期。
[2] Gearard Cachon , Christian Terwiesch ，Matching Supply With Demand：An Introducation to Operations Management，McGraw-Hill Education，2006年
[3] 任永昌，马雨时，2005年，报童模型计算机模拟研究，《渤海大学学报》2005年26卷第1期
[4] 喻瑛，张卫，2007年，含有模糊约束和模糊价格的多产品报童模型的模型及算法研究，《管理学报》，2007年Z1期
[5] 阳成虎，2010年，损失约束下多产品报童模型问题研究，《福州大学学报：哲学社会科学版》，2010年1期。
[6] 刘开军，张子刚，2007年，需求分布含位置参数时报童模型的实施方法，《系统管理学报》，2007年3期。
[7] 谢大志，郭大，2008年7月，一次订购多少销售的报童模型扩展分析，《中国管理信息化》，2008年7期。
[8] 郭春荣，陈功玉，2008年，基于报童模型的混合渠道供应链库存决策研究，《软科学》，2008年10期。
[9] 于春云，赵希男，彭艳东，潘德惠，2006年，模糊随机模式下的扩展报童模型与求解算法，《系统工程》，2006年9期
[10] Sunil Chopra,Peter Meindl,Supply Chain Management, Third Edition,清华大学出版社，2008年
报童模型中有限理性
文献综述
学 院：机电工程学院
专 业：工业工程
学 号：
姓 名：
任课教师：
报童模型中有限理性
文献综述
摘要：在报童模型中，有限理性决策主要面对的随机性因素是需求和时间，报童模型是典型的单价段，随机需求模型，主旨是寻找产品的最佳订货量，来最大化期望收益或最小化期望损失。本文首先通过理论回顾解释出什么是报童模型中的有限理性，然后罗列了部分在报童模型中有限理性问题上进行研究的部分文献成果。再得出有报童模型有限理性的发展。
关键词：报童模型、有限理性、决策
一、引言
报童模型在1956年首次被提出来以后，就成为学术界的关注焦点，有着大量的学者或经济领域的人士对它进行研究和分析，由于报童模型问题中涉及到很多不确定因素的影响，人们为了研究和确定这些因素在模型中的量化，通过很多不同的计算方法和理论方法来使这些非量化的因素最大化的量化表达，使之趋近于理性决策，但是又不是完全能够明确和量化的，这些就是报童模型中的有限理性。报童模型中关于有限理性涉及到的问题与方法到如今已将发展到很多方面，在随机因素方面首先就是不确定环境下的随机需求，还有库存管理，供应链协调等，在做有限理性决策的时候，人们尽量通过具体的推算方法来做出最优化决策，虽然不是完全理性决策，但是确实使利润接近最大化的有限理性决策。
二、相关理论回顾
（一）、关键基础理论
为了便于理解报童模型中有限理性问题，我们首先对报童模型和有限理性理论作一简短回顾。
1、报童模型问题
报童模型是库存理论[1] 的主要基石之一。该模型于1956年首次提出，它的名字来源于一个必须决定订购多少份报纸的报童面临随机需求的典型情形：过多的未售出量解决方案，其发掘供方的投资成本和放弃的潜在利润之间的最佳平衡。其解决方案的大概思路为：根据历史数据A/F值建立经验分布函数；然后根据历史数据A/F值确定需求预测正太分布的均值和标准差，其中期望需求（u）=期望A/F值*预测值，需求标准差（σ）=A/F标准差*预测值；求解需求大于等于或者小于某一特定值Q的概率Φ(z)，其中z=(Q-u)/σ；报童模型中的核心计算就是寻找期望利润最大化时候的订购量，在计算期望利润最大化的订购量时，寻找关键比例Φ(z)=Cu/(Co+Cu),订货不足成本Cu=价格-成本，订货过量成本Co=成本-残值；利用期望损失函数L（z）=σ*{Φ(z)-z*[1-Φ(z)]},计算期望销售损失=σ*L（z）；再完成下列目标值的计算过程，期望销售=u-期望销售损失，期望剩余库存=Q-期望销售，期望利润=Cu*期望销售-Co*期望剩余库存,和订单完成率=期望销售/u的计算过程。更详尽的就算过程可参考美国杰拉德.卡萨（Gerard cachon）克里斯蒂安.特维斯（Christian Terwiesch）的运营管理。报童模型问题有广泛的应用，包括库存管理，容量规划，和定价及收益管理。
2、有限理性决策
20世纪50年代之后，人们认识到建立在“经济人”假说之上的完全理性决策理论只是一种理想模式，不可能指导实际中的决策。赫伯特·西蒙（Herbent Simon）[2] 提出了满意标准和有限理性标准，用“社会人”取代“经济人”，大大拓展了决策理论的研究领域，产生了新的理论——有限理性决策理论。有限理性模型又称西蒙模型或西蒙最满意模型。这是一个比较现实的模型，它认为人的理性是处于完全理性和完全非理性之间的一种有限理性。 有限理性模型的主要观点主要有： 第一：手段-目标链的内涵有一定矛盾，简单的手段-目标链分析会导致不准确的结论。西蒙认为，手段-目标链的次序系统很少是一个系统的、全面联系的链，组织活动和基本目的之间的联系常常是模糊不清的，这些基本目的也是个不完全系统，这些基本目的内部和达到这些目的所选择的各种手段内部，也存在着冲突和矛盾。 第二：决策者追求理性，但又不是最大限度地追求理性，他只要求有限理性。 这是因为人的知识有限，决策者既不可能掌握全部信息，也无法认识决策的详尽规律。比如说，人的计算能力有限，即使借助计算机，也没有办法处理数量
巨大的变量方程组；人的想像力和设计能力有限，不可能把所有备择方案全部列出；人的价值取向并非一成不变，目的时常改变；人的目的往往是多元的，而且互相抵触，没有统一的标准。因此，作为决策者的个体，其有限理性限制他作出完全理性的决策，他只能尽力追求在他的能力范围内的有限理性。第三：决策者在决策中追求“满意”标准，而非最优标准。 在决策过程中，决策者定下一个最基本的要求，然后考察现有的备择方案。如果有一个备择方案能较好地满足定下的最基本的要求，决策者就实现了满意标准，他就不愿意再去研究或寻找更好的备择方案了。 这是因为一方面，人们往往不愿发挥继续研究的积极性，仅满足于已有的备择方案；
另一方面，由于种种条件的约束，决策者本身也缺乏这方面的能力。在现实生活中，往往可以得到较满意的方案，而非最优的方案。 根据以上几点，决策者承认自己感觉到的世界只是纷繁复杂的真实世界的极端简化，他们满意的标准不是最大值，所以不必去确定所有可能的备择方案，由于感到真实世界是无法把握的，他们往往满足于用简单的方法，凭经验、习惯和惯例去办事。因此，导致的决策结果也各有不同。
（二）、报童模型中关于有限理性决策问题
1、需求
随机需求下的库存选择问题，报童模型提出的初期就是为了解决在不确定因素影响下的随机需求而带来的库存问题，在面对各种离散的，随机的需求情况下，确定什么样的库存量使之利润能够达到最优，尽可能是趋近于一种完全理性的决策状态。
2、一种合理的模式
对有限理性界定一种合理的模式，影响报童模型的问题有很多因素，那么什么样的问题能够通过有限理性的方式进行解决呢？在决策者的角度。多维度的分析能够使决策到达更加合理的状态，较优的供选方案将更频繁的被选出。尽管最优的选择不再是原来选择的那个，但是它将成为一个选择概率函数模型。对数单位模型经常被称为对数线性模型，因为挑选一个可能的选择而不挑选另一个的分对数是由两个可能的选择之间成比例的差异性决定的。
3、失真的订购数量
我们在学习报童模型中都知道有一个不存在但是非常受欢迎的魔法水晶球，它的功能就是能够告诉决策者精准的需求数量，决策者能够根据水晶球预报的数值，进行利润最大化的决策，但是现实生活中这样的水晶球是不存在的，尽管我们通过各种各样的方式使我们预测的需求值尽量接近于实际值，但是需求的随机性决定了这样的决策始终的是有限理性的，无论我们做出什么样的订购数值，都是和真实值具有差异的。
4、供应链协同
即使是简化的报童模型中的商业活动，也不只是仅仅只涉及到报童环节，现代经济活动中，任何一种经济活动都不是单独存在的，都能涉及到一条相关供应链，我们也叫做价值链，在报童模型中，报纸供应商，代理商，销售商等等都是这条链的利益相关者，在做决策的时候，竞争局部利益也许不如提高整体利益带来的分红得到的更多。
5、牛鞭效应
牛鞭效应问题是在宝洁公司（P&G）在研究“尿不湿”的市场需求时发现，它是指需求变异放大现象的通俗称谓，指供应链上的信息流从最终客户向原始供应商端传递时候，由于无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲而逐渐放大，导致了需求信息出现越来越大的波动。在Bounded Rationality in Newsvendor Models中利用一种多维离散型模型来消除它的影响。
三、关于运用数学方法解决报童模型中的复杂变量
（一）、报童模型中的理性决策问题
1、 多维度的基准分析
人们面对报童模型中不能确定的参数变量时，首先是进行多维度的基准分析，界定一种合理化的假设条件，并完善这些假设条件，具体来说，当面对一个有不同供选方案i ∈I 的选择，完
全理性的决策者一般会选择最可取的方案i∈arg maxi ui。相比之下，为取得界定合理化，我们应用回归模型选择模型，假设决策者选择i ∈I并且概率为（1），同样的，分对数选择可能超过一个连续的范围 y （2），密度函数为（a）,换句话说，代理人的选择是一个随机变量Y∈y , 尽管最优的选择不再是原来选择的那个，但是它将成为一个选择概率函数模型。对数单位模型经常被称为对数线性模型，因为挑选一个可能的选择而不挑选另一个的分对数是由两个可能的选择之间成比例的差异性决定的。
2、干扰因素
在解决有限理性问题中多次对数线性模型被频繁的应用于不同环境。也就是说，干扰条件所反映的多样性是不易被制造模型者发觉的，尽管有干扰因素的存在，决策者仍是完全理性的，他所考虑的正是一些不被人看到的因素。另一种选择，在我们的模型中，干扰因素是合理性界定的明确结果。两种解释都是合乎情理的，他们导致了同样的盖然论的精选结果。在这篇文章中，我们将采用合理性的界定以方便我们的结果和最新的实验性发现相比较，他的其他的所有外部属性都是受到限制。有一些不变的特性，第一，考虑决定范围的仿射转变，例如，instead of choosing y∈Y，假设决策者选择~y∈~Y，对常量a和b来说，~y=ay + b , ~ Y=aY + b。决定范围的这样转变不会对效用产生影响，所以效用函数~Y由~u(~y) = u(y)给定。这可以解释为完全改变方法的选择是命名或贴标。特别是，乘积因子a的单位选择的改变（比如，公斤变成吨）
3、需求分布形态
在合理化界定下，均匀需求带来正常的分布式选择（用合适截断）。从实验的观点来看，均匀需求的实验数据是不会缺少的。许多试验都采用均匀需求是因为这能更简单的理解题目。为此，我们的理论对有可能的影响提供了试验这就使得我们可以将这些验证直接应用到检验中。特别是，根据目标决策的实验数据，我们可以使截断正态分布和假设参数的数据相匹配。完全理性模型（B=0）是模型中的特例，我们将检验这个猜想以证明合理性界定的存在。有效的证据B＞0将证明合理性界定的存在。但是三角形需求分布的特例。除开均匀分布需求，三角形分布是简单的理解题目的另一种特例。此外，和均匀分布相比，三角形需求对需求的实际设置提出了一个更精确的描述。当报童面对一个常规需求分布，行为解决方案就不能被明确的分布所表达，比如正态分布。尽管如此，我们认为在普遍情况下，正态分布可以描绘出期望订单数量和期望利润。
（二）、关于报童模型中有限理性的解决
1、随机需求
任永昌，马雨时（Journal of Bohai University(Natural Science Edition) [3] 通过建立数学模型，运用离散反变换发产生每天卖报数随机变量，建立模拟参量表和建模及统计变量表，画出程序流程图等步骤对报童模型问题进行模拟。该方法对其它随机性库存的研究和应用也具有非常重要的参考作用。
2、最有订购水平
东南大学喻瑛，张卫[4] 提出了一个含有模糊预算约束和模糊价格的多产品报童模型，首先，运用模糊数排序方法求出无约束条件下的最优订货水平；然后，应用包含柯西法这一局部化方法的混合遗传算法，求解约束条件下的最优订货水平；最后，提出实际应用的数值实。
3、约束条件
阳成虎[5] 认为损失约束下的多产品报童问题实质是一个凸可分非线性连续多产品的资源分配问题，可以应用二分搜索算法进行求解。在求解过程中，修正边际损失利益的取值区间，并根据需求分布类型对损失函数中的积分函数进行变形。算例结果表明，二分搜索发具有良好的求解精度和运算效率。
4、假设未知参量
张子刚[6] 在考虑需求分布未知时的报童模型，假设需求分布分类型已知，但分布函数中还有未知参数。证明了直接使用参数的估计量代替参数真实值的实施方法将使报童的期望例利润偏
离理论上的最后水平，只能得到一个次优结果。给出的两种修正的实施方法；一是基于大样本理论，通过搜集足够多的需求样本数据，不断修正未知参数的相合估计值，直接修正未知参数的估计量。
5、关键比例求解
Mrs. Kandell’s Problem的作者提出了一个利用关键比例来达到订购决策中有限理性的目的，目前这一方法已经收集在报童模型中，寻找关键比例Φ (z) =Cu/ (Co+Cu)
四、关于有报童模型问题中有限理性问题的个人观点
（一）、关于报童模型
报童模型问题的扩展[7] ，最初的报童模型只是面对随机需求而解决库存问题，但是随着报童模型的发展，人们发现它的理论可以应用到很多方面，比如在二次销售机会和二次订购方面，利用报童模型都能够使决策者在做决策时能够到达最大有限理性限度。可以说，报童模型有限理性是人们在解决如此不确定环境下为使到达最优化解决方案的最佳途径。
现代经济的飞速发展，使之在实际的经济活动不可能想报童模型问题那么理想化和简单化，很多复杂的因素掺杂其中必有着重要的影响，比如，时间问题，决策者知道了订购多少数量为最优化方案时候[8]，在什么时候下订单，也是非常重要的，因为订购的时间牵涉到库存的周转，资金的流动.竞争对手的强烈竞争手段，有时候利用报童模型得到的方案不一定是固定不变的，当竞争对手改变竞争策略的时候，市场份额就可能发生很大的变化，而根据历史数据和需求预测出来的需求值，就不再具有可信度，那么报童模型得到的最后解决方案都是无效的。
（二）、报童模型的发展展望
随着现代经济的发展速度提高，时间就是金钱的道理越来越明显，Stalk曾经在《哈佛商业评论》中，指出时间在现代企业竞争中的重要性，近几年来，我们可以很直观的感受到产品周期的缩短，比如特别是手机，笔记本电脑等技术性的产品，其更新的时间越来越来短，所以，再将来的发展研究中，报童模型一定会更加考虑时间的因素，它不但影响到企业的市场竞争，而且还影响着机会成本和库存成本，需求虽然是报童模型的主要参数[9]，但是已经不是唯一的参数了。 人们在解决报童模型有限理性问题的时候，报童模型问题的横向和纵向扩展越来越深，在横向方面，报童模型形式演变多样化，衍生很多基于报童模型发展出来的其他模型，报童模型应用于企业各个部门。纵向方面，已经不再单单是某一个企业，而是作为整条供应链[10] 的考虑为决策。再加入参量的时候，利益主体不在仅仅围绕自身一个企业，有时候需要完成共赢的局面。
报童模型与物流理论一样，能够衍生很多问题出来，比如在环境压力越来越大的今天，回收物流逐渐被人们意识到是一个关于可持续发展的重要课题，环保，法律要求越来越高，致使逆向供应链的研究将具有重大的价值，它不仅可能逮到环保和节约的好处，还有可能为企业带来更多的经济利益，考虑回收的报童模型，将会成为该问题的重要研究手段。
电子商务时代，市场需求的变化速度不断加快，采购管理的复杂性和多变性都大大增加。利用Internet进行采购管理是大型企业电子商务战略中最重要的部分，近年来发展非常迅速。电子采购已成为美国供应链管理协会优先支持的研究领域之一。但目前关于电子采购等电子商务环境下的研究仍比较少，对供应链采购管理的影响也还有许多有待研究的问题。采用报童模型，对电子商务下交易纪念性定量研究将会有很大的研究空间。
五、结论
就现阶段商品市场的发展趋势来说，产品生命周期和技术创新周期不断缩短、顾客需求越来越多样化和个性化、经济全球化环境下市场竞争更加剧烈，这使得供应链管理中的“牛鞭效应”和“双重边际化’’现象更加突出。有限理性、诸多因素的不确定性、决策的分散性、供应链各成员的相互依赖性、信息的缺乏和不同的风险态度等行为问题成为供应链管理的6个显著特征，他们使得在分散控制下整个供应链系统的总收益降低
许多理论模型，采用规范的方法，并假定决策者是完美的优化器。与此相反，本文以一个描
述性的方法，并提出一个框架和偏见的有限理性决策，其中决策者容易出错。在我们的模型，而最好的决定并不总是需要作出更好的决策都变得更加频繁。我们应用此架构，以经典的报童模型和特性分析的订货商，决定由一个有限理性的决定。 我们确定在订购系统，可能会出现偏差，并提供洞察时过度订购和。 我们还调查作为一个构建块的偏见的影响，这些模型在几个其他清单设置使用的报童，历来被研究，例如供应链承包，牛鞭效应和库存池。 我们发现，纳入决策错误产生的噪音和优化的结果，是最近的实验结果相一致，与一些异常突出。
参考文献
[1] H•西蒙著，金纬祖译，经济学和行为科学中的决策理论，《外国经济与管理》，1983年第10期。
[2] Gearard Cachon , Christian Terwiesch ，Matching Supply With Demand：An Introducation to Operations Management，McGraw-Hill Education，2006年
[3] 任永昌，马雨时，2005年，报童模型计算机模拟研究，《渤海大学学报》2005年26卷第1期
[4] 喻瑛，张卫，2007年，含有模糊约束和模糊价格的多产品报童模型的模型及算法研究，《管理学报》，2007年Z1期
[5] 阳成虎，2010年，损失约束下多产品报童模型问题研究，《福州大学学报：哲学社会科学版》，2010年1期。
[6] 刘开军，张子刚，2007年，需求分布含位置参数时报童模型的实施方法，《系统管理学报》，2007年3期。
[7] 谢大志，郭大，2008年7月，一次订购多少销售的报童模型扩展分析，《中国管理信息化》，2008年7期。
[8] 郭春荣，陈功玉，2008年，基于报童模型的混合渠道供应链库存决策研究，《软科学》，2008年10期。
[9] 于春云，赵希男，彭艳东，潘德惠，2006年，模糊随机模式下的扩展报童模型与求解算法，《系统工程》，2006年9期
[10] Sunil Chopra,Peter Meindl,Supply Chain Management, Third Edition,清华大学出版社，2008年