logo

考虑弹性缓解策略的铁路工程建设可持续供应链网络优化

智慧交通与物流

考虑弹性缓解策略的铁路工程建设可持续供应链网络优化

晓平
得志
赛琦
铁道科学与工程学报第22卷, 第4期pp.1542-1553纸质出版 2025-04-28
400

随着铁路工程建设对其上下游供应链可持续效益的日益重视,以及对工程供应链中发生中断事件时物资供应稳定性要求的提高,在综合决策供应链网络节点运营方案和物资运输方案中考虑弹性缓解策略,已经成为铁路工程建设供应链网络平衡环境、经济和社会效益的重要方向。针对供应中断不确定性和物资需求不确定性,提出预留库存、灵活采购和紧急运输方案的缓解策略组合,从铁路工程建设供应链网络可持续发展视角出发,将供应链经济成本、碳排放成本和社会效益作为优化目标,构建了考虑弹性缓解策略的铁路工程建设可持续供应链模型。通过对某铁路工程建设项目进行案例研究,验证了弹性缓解策略组合对提高铁路工程建设供应链网络面对中断风险和物资需求不确定性风险的供应稳定能力的作用。此外,通过案例研究分析了不同弹性缓解策略对需求不确定性的效用。研究结果表明:弹性缓解策略的使用能够在平衡供应链网络可持续发展目标的同时,提高供应链网络面对中断风险的服务水平,并在一定程度上降低供应链网络运行成本;预留库存策略是降低供应链网络运行成本的首选策略,紧急运输方案策略对提高物资供应稳定性更有效,缓解策略的组合使用比单一策略效果更好;需求不确定性的提高对供应网络节点运营方案的影响较小,但会提高预留库存策略和灵活采购策略的决策值。

铁路工程建设弹性缓解策略供应中断需求不确定性可持续性

新时代下,我国正处于交通强国建设和铁路高质量发展的关键时期。铁路工程作为国民经济大动脉和综合交通运输体系的骨干,其建设过程面临多重挑战和诸多不确定性[1]。同时,铁路工程建设具有规模大、标准高、工期紧、运输困难、组织协调难度大、技术复杂、质量要求高、参与方众多等特点[2]。在全球社会和经济发展中,铁路工程建设发挥着至关重要的作用,对国家发展的重要性不容忽视[3]。然而,在应对项目延期、成本超支、质量问题以及环境和社会影响等挑战时,传统的制度、管理和技术手段已经无法满足铁路工程建设日益复杂的需求[4]。一方面,铁路发展必须坚定不移地贯彻“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念[5]。在实施可持续供应链管理时,社会、经济和环境是影响供应链可持续性的主要因素[6],可以通过优化供应链网络使得供应链对环境的影响更小,消耗更少的资源和能源,给社会带来更多的正向效益,提高其整体可持续性[7]。目前大多数研究都认同将综合考虑经济成本、环境影响和社会效益作为供应链网络可持续设计的重要途径,SEYDANLOU等[8]在设计可持续供应链网络时模型目标为最小化总成本和二氧化碳排放量,并最大化就业机会。LÓPEZ-CASTRO等[9]也认为经济成本的衡量可以用供应链网络的收入和成本计算,环境影响维度考虑为碳排放,社会效益的主要目标为创造就业机会。将可持续发展理念运用于工程项目建设中也已成为重要研究趋势,HAN等[10]在综合选择铁路工程建设方案优化指标体系中加入工程技术、社会效益和环境影响指标。LEE等[11]采用可持续战略平衡交通基础设施开发中的成本、性能和环境影响,这些研究主要是定性分析,没有进行定量优化。SETYANING等[12]将可持续建筑工程实践分为可持续设计、可持续采购和可持续运输。张得志等[13]从可持续视角研究铁路工程建设供应链网络设计集成优化问题,提出了一个两阶段求解框架来决策库存控制与网络最佳流量分配。SALIMIFARD等[14]认为大约23%的全球排放量可以追溯到运输系统,因此需要重点优化建设项目交付的运输策略,目前综合考虑工程建设采购和运输环节的可持续实践较少。从供应链经济成本、供应链对环境的影响和供应链对社会的效益等多个角度优化工程供应链网络,综合考虑采购和运输环节,既能保证工程项目成本可控地完成,又能贯彻可持续发展理念,在铁路工程建设供应链管理实践中具有必要性。另一方面,在供应链系统内,各种中断事件的发生会加剧不确定性环境的复杂程度,严重影响工程供应链的绩效[15]。这些中断事件包括突发公共卫生事件、地震、火灾、洪水等导致的生产中断或设施中断,由极端天气等导致的运输路线中断等[16]。面对可能发生的中断事件,铁路工程建设项目必须提高供应链网络面对中断风险的稳定性,通过维持供应链结构和功能来保障物资供应的正常运行。在过往的制造业供应链中断风险研究中,研究者已经从传统宽泛的风险管理思维转向了主动弹性的供应链缓解策略研究[17]。CHOPRA等[18]认为决策者需要设计或选择预先设计的缓解方法来处理中断,常见的主动弹性缓解策略包括供应链节点之间的合作(例如资源信息共享[19])、供应链灵活性(例如备用供应商和运输系统[20])和供应链冗余性(例如持有缓冲库存和安全库存[21])。SURYADI等[22]在供应商选择过程中讨论了供应商储备应急库存能力的重要性,要求供应商储备一定的应急库存。KAMALAHMADI等[23]将供应商的紧急库存视为企业所有以便在供应链中断时使用,验证了供应商额外库存策略的可行性。在备用供应商灵活性策略方面,KAMALAHMADI等[24]对比了与备用供应商签订备用供应能力合同的灵活性策略和让主供应商保留一定的额外能力的冗余性策略之间的区别,得出了签订备用供应商产能对供应链具有更好缓解效果的结论。在可替代运输路线策略上,SABOUHI等[25]发现该策略能够应对供应链随机中断并节省运输成本,目前大多数文献将运输路线的选择作为供应链网络设计运输成本最小化的一部分,而不是作为缓解策略主动考虑使用可替代的运输路线方案[9]。这些研究文献说明,主动缓解策略已经被证明是提高制造业供应链弹性的有效策略。在供应链主动缓解策略组合的研究中,SANCI等[26]认为使用位于安全地区的供应商的产能,同时混合备用库存策略对供应链中断作用非常明显。总的来看,目前在同一个供应链网络模型中应用并考虑多种中断策略的文献较少[24]。提出并应用多种主动弹性缓解策略的组合,并分析这些策略对提高工程供应链网络面对中断事件恢复能力的影响是必要的。综合而言,目前在铁路工程建设物资供应过程中实现可持续目标,综合决策供应网络设计和物资运输方案,同时在供应网络设计时应用多种主动缓解策略的研究较少。因此,为了在铁路工程建设供应链中贯彻可持续理念和提高面对中断风险的稳定性,本研究提出一个综合考虑供应链经济成本、环境影响和社会效益的多目标铁路工程建设供应链网络优化模型,通过实施预留库存、备用供应商和替代运输策略来决定供应商在各个中断场景下的采购和运输决策,提高铁路工程建设供应链网络的可持续性和面对中断事件的供应稳定性。在求解过程中设置中断场景缩减问题规模,并对物资需求的不确定性构建相应的鲁棒优化模型。最后通过对实际案例分析,得到各弹性缓解策略及其组合对铁路工程建设供应链网络应对不同中断场景的缓解效用,同时,通过对不确定性参数的敏感性分析给出额外的管理建议。

1 问题描述与基本假设

考虑铁路工程建设过程中可能发生的生产供应中断和运输供应中断风险,基于工程项目物资供应的实际需要,设计了一个由供应商、物资储备基地、加工配送中心和施工需求点组成的4级铁路工程建设供应链网络,网络结构如图1所示。工程物资由主供应商或备用供应商运输到物资储备基地,这些供应商都会面临供应中断的风险。为了分析这些中断风险对供应链网络带来的影响,定义一组中断场景,在每个场景中刻画某个供应商或多个供应商中断的情况。物资储备基地负责集中大量地存储工程物资,根据网络结构的对应服务关系将物资运输到各加工配送中心,加工配送中心容量较小,距离施工需求点更近,负责完成必要的工程物资流通加工例如钢材的切割,最后将物资配送到各工段需求点。由于工程项目的实际施工情况具有一定的不确定性,需求点的物资需求也具有一定的不确定性。

图1
供应中断下铁路工程建设供应链网络结构
pic

中断事件的发生会让供应商发生生产供应中断或运输供应中断,具体来说,2类供应商的中断事件被纳入考虑,一类是单个供应商因为产能受损或库存失效等原因,不能按原供应计划提供物资,发生生产供应中断;一类是供应商原有的运输能力受损,不能将工程物资运输到物资储备基地,发生运输供应中断[27]。为了提高供应链网络在中断风险中的稳定性和恢复能力,考虑以下3种主动弹性缓解策略:

1) 预留库存(RI):由主供应商额外预留一定比例的物资库存,可以在供应商发生生产供应中断时使用该部分库存。该策略会产生额外的库存存储费用。

2) 备用供应商灵活采购(OC):与供应商达成备用供应商协议,当主供应商遇到中断事件而无法满足物资供应需求时,供应网络可以从备用供应商处调用一定比例的物资。相比于主供应商,备用供应商发生产能中断的概率更小。该策略会产生额外的采购订单费用。

3) 使用紧急运输方案(AS):发生运输供应中断时,供应商可以选择使用运输量有限的紧急运输方案,恢复一定比例的物资供应能力。该策略会产生额外的固定运输费用并提高物资运输单价。

为了符合实际情况,研究模型假设如下:

1) 只考虑单一类型的物资;

2) 中转设施的位置、运营成本、最大容量等信息已知;

3) 需求点的施工成本、碳排放量和社会效益不在考虑范围内;

4) 物资在各节点之间的运输和在加工配送中心的加工活动会带来碳排放量;

5) 不考虑物资在中转节点的存储碳排放;

6) 中转设施的运营会带来一定的社会效益;

7) 中转设施能够稳定运营不会发生中断情况;

8) 需求点未被满足的物资需要额外购买,将产生一定额外购买成本。

2 模型构建

2.1 符号说明

本文的符号说明如表1所示。

表1
符号说明
符号说明符号说明
集合pic需求点pic需求量
pic候选供应商集合,picpic主供应商预留库存比例上限
pic候选物资储备基地集合,picpic备用供应商灵活采购物资比例上限
pic候选加工配送中心集合,picpic单位物资在节点之间运输单位距离排放量
pic需求点集合,picpic单位物资加工产生的碳排放量
pic场景集合,picpic运营物资储备基地pic产生的固定就业机会
pic选择主供应商集合pic运营加工配送中心pic产生的固定就业机会
pic选择备用供应商集合pic物资储备基地pic单位可变就业机会可储备物资量
picpic场景下,未中断主供应商集合pic加工配送中心pic单位可变就业机会可加工配送物资量
picpic场景下,未中断备用供应商集合picpic场景下,供应商pic发生供应中断时为1,否则为0
picpic场景下,中断主供应商集合picpic场景下,供应商pic发生运输中断时为1,否则为0
picpic场景下,中断备用供应商集合pic供应商pic供应中断产能下降比例
参数pic供应商pic使用紧急运输线路时运输成本增加比例
pic供应商pic物资起订量pic供应商pic紧急运输线路能力
pic供应商pic供应能力pic碳税价格
pic主供应商供应合同签约成本pic单位未满足需求量额外购买成本系数
pic主供应商预留库存单位存储成本决策变量
pic备用供应商单位物资订单成本pic选择供应商pic为主供应商时为1,否则为0
pic供应商pic物资购买单位价格pic选择供应商pic为备用供应商时为1,否则为0
pic供应商最大购买单价pic开放物资储备基地pic时为1,否则为0
pic供应商pic紧急运输方案固定运输成本pic开放加工配送中心pic时为1,否则为0
pic开设物资储备基地pic运营成本pic主供应商预留库存比例
pic开设加工配送中心pic运营成本pic备用供应商灵活采购物资比例
pic物资储备基地pic最大容量pic供应商pic准备替代运输方案时为1,否则为0
pic加工配送中心pic最大容量picpic场景下,从供应商pic运输到物资储备基地pic物资量
pic单位物资在供应节点之间运输单价picpic场景下,从物资储备基地pic运输到加工配送中心pic物资量
pic供应节点之间运输距离picpic场景下,从加工配送中心pic运输到需求点pic物资量
pic场景pic权重picpic场景下,需求点pic未满足量
展开更多
2.2 模型构建

本研究构建了一个平衡经济成本、环境影响和社会效益的多目标铁路工程建设供应链网络优化模型。供应链网络经济成本包括运营成本、购买成本、运输成本和未满足需求的缺货成本。具体而言,供应链网络运营成本由主供应商合同成本、主供应商预留库存额外存储成本、备用供应商额外订单成本、储备基地运营成本、加工配送中心运营成本和紧急运输方案额外固定运输费用组成,计算方法如式(1)

pic (1)

供应链网络的购买成本、运输成本和缺货成本与供应网络在各个场景下的物资运输方案有关,式(2)计算了各场景下从供应商处购买物资的成本、不同中断情景下物资在中间设施之间运输的成本和各场景下缺货导致的额外购买成本。综合得到供应链网络经济成本计算式如式(3)

picpic (2)pic (3)

供应链网络对环境的影响考虑为2个方面,一是各个场景下物资在加工配送中心进行加工活动产生的碳排放,二是物资在各物流节点之间运输产生的碳排放,具体计算如式(4)。由于物资在中转节点因存储而产生的碳排放量影响较小且难以计量[8],本文暂未考虑物资的库存碳排放。

picpic (4)

在供应链可持续性的第3个维度中,量化比较运营工程供应链网络带来的工作岗位能够有效衡量供应链网络的社会效益,因此将社会效益目标考虑为最大化供应网络运营带来的固定工作岗位和可变工作岗位[8]。固定工作岗位通过中转设施的运营与否计算,可变工作岗位与经过储备基地和加工配送中心的物资流量有关,具体计算方法如式(5)

picpic (5)

s.t.

pic (6)pic (7)pic (8)pic (9)pic (10)picpic (11)picpic (12)pic (13)pic (14)pic (15)pic (16)pic (17)pic (18)pic (19)pic (20)pic (21)pic (22)pic (23)pic (24)

约束条件(6)确保各需求点的需求得到满足。约束条件(7)避免供应商重复签约。约束条件(8)确保中断供应商集合中的供应商至少发生一种供应中断情况。约束条件(9)~(12)约束了物资采购量不超过各个供应商在不同中断场景和使用不同缓解策略下的供应能力。约束条件(13)限制了只能从签约供应商处采购物资。约束条件(14)和约束条件(15)是物资储备基地和加工配送中心的开放与否约束。约束条件(16)和约束条件(17)保证了物资储备基地和加工配送中心的出入库物资流量平衡。约束条件(18)和约束条件(19)是物资储备基地和加工配送中心的容量约束。约束条件(20)和约束条件(21)确保决策策略的比例不超过上限。约束条件(22)~约束条件(24)是相关决策变量的非负约束和0-1约束。

2.3 中断场景设置

单个或几个随机发生的中断事件形成一个中断场景,可以通过假设每个场景最多发生的中断事件数量来控制对中断风险的规避态度。考虑到中断事件的发生并不是常有事件,为了避免问题规模过大,假设每个场景最多发生2个中断事件,影响最多pic家供应商,pic为场景pic下因中断事件而发生中断的供应商数量。各个场景的权重定义如式(25)~式(27),中断事件较少的场景有更高的权重,发生的可能性更大,中断事件较多的场景因为发生可能性较小,权重较低。

pic (25)pic (26)pic (27)
2.4 需求不确定性描述

在该模型中,需求的不确定性更适合使用基于集合的鲁棒优化方法,参考BERTSIMAS等[28]提出的基数不确定集方法,该方法能够有效规避不确定性参数对模型解的扰动,更准确地描述不确定性需求的波动情况。假设各需求点的物资需求量pic为基数不确定集合pic,如式(28)

pic (28)

其中,pic为物资需求量的标称值,pic为物资需求量的最大偏离值;pic为不确定性参数,用来描述不确定性程度。当pic时,问题为确定性问题,随着pic逐渐增大,模型对需求不确定性的鲁棒性越强,求解结果更加保守;当pic时,获得最为保守的解。因此,约束条件(6)可以写为式(29)

pic (29)
2.5 多目标求解

对于衡量供应链网络环境影响的目标函数pic,将总碳排放量通过碳税价格计入供应链网络整体运行成本中。针对供应链网络社会效益目标函数pic,使用无需对不同目标进行加权求和或者增加新变量的epsilon约束法,将供应链网络社会效益作为次要目标转换为约束,供应链网络整体运行成本为主要优化目标。具体过程为首先单独求解社会效益目标函数的最优解,记为pic。规定pic可在阈值pic内取值,模型写为:

pic (30)

3 案例分析与结果讨论

3.1 参数设置

通过调研某铁路工程建设项目,将该项目的水泥物资供应方案作为案例研究。该案例共有来自4个不同区域的8家供应商,共有3个物资储备基地和15个加工配送中心可以运营,需求点为15个施工工段。在该案例下,各个中断场景下最多有四家供应商受到中断影响。案例的一些参数设置使用随机值,具体数值如表2所示。为了覆盖更广泛的可能风险,供应商供应中断后的剩余容量范围设置在[0,0.9],剩余容量为0表示供应商已经无法提供物资,剩余容量0.9表示供应商可以正常供应能力的90%提供物资。供应商使用紧急运输方案后,运输能力恢复比例为30%~70%。工段需求标称值由工期计划决定,最大偏移值取15%,不确定性参数取值范围为[0,1],以覆盖更广泛的需求波动情况。主供应商预留库存最高比例为供应能力的50%,备用供应商灵活采购比例上限为30%。为了尽量避免物资短缺的情况,单位未满足需求量额外购买成本系数取3,购买单价pic为所有供应商购买单价最大值。碳税成本为90元/t,节点之间的运输均为公路运输,运价为0.5元/(t∙km),运输距离由百度API调用,剩余参数根据实际情况设置。模型的求解在一台CPU主频为2.5 GHz、内存为16.0 GB的计算机上,使用MATLAB 2018a进行编码,通过YALMIP调用Gurobi求解器实现,求解器的MIP间隙容差取0.1%。

表2
部分参数设置
参数picpicpicpicpicpicpicpicpicpic
设置[0,0.9][0.2,0.3][0.3,0.7]34[0,1]50%30%0.590
展开更多
3.2 求解结果

根据实际案例情况,求出供应链网络社会效益目标函数单独求解的最优值pic,根据epsilon约束法,设置不同的pic值,得到结果解集如图2。可以发现随着供应链网络带来的社会效益要求的提高,供应链网络经济成本、碳排放成本和需要运营的中间设施的数量会在不同的pic处显著提高。运营更多的储备基地和配送中心能够带来更多的工作岗位,是提高供应链网络社会效益的有效途径,同时也会增加供应链网络运行成本。实际项目背景下,决策者往往倾向于在不增加供应链网络运行成本的前提下提高供应链社会效益。当pic时,供应链社会效益的增加会提高供应链经济成本和碳排放成本,因此取pic时采取3种策略组合的供应链网络运行结果与不采取任何缓解策略的结果进行对比分析,结果如图3表3所示。图3展示了当pic时,3种缓解策略组合使用前后的供应商选择结果和中间设施运营情况。可见,缓解策略的使用让优化后的供应链网络需要的供应商数量更少,供应链网络上总节点数量从19个降低为14个。表3说明了在使用弹性缓解策略后,工程供应链网络经济成本能够降低约5.8%,碳排放成本目标pic会增加约3.6%,未能满足供应需求的场景数量显著降低,供应链网络在这些场景下的服务水平提高约16%,由物资供应不足导致的缺货成本显著降低。前后对比结果说明了弹性缓解策略使得铁路工程建设供应链网络能够更有效地应对各类中断场景,在平衡供应链网络社会效益的同时,保障物资运输供应,降低供应链网络整体运行成本。

图2
不同pic值下求解结果
pic
图3
使用缓解策略前后供应链网络节点运营情况
pic
表3
使用缓解策略前后供应链网络运行结果
picpic运营成本购买成本运输成本缺货成本未满足需求的场景数未满足场景供应链服务水平
未使用缓解策略4 596.13837.551 150.991 919.371 340.36185.412578.91%
使用缓解策略4 329.83868.041 109.291 926.651 266.5127.381191.70%
对比-5.79%3.64%-3.62%0.38%-5.51%-85.23%-56.00%16.20%
展开更多
注:目标函数与各成本单位为万元。

为了进一步分析独立和组合使用各弹性缓解策略的效能,图4展示了3种弹性缓解策略单独或组合使用时供应链网络运行结果,结果表明3种策略的组合使用相比于单独使用一种策略更能降低供应链网络运行成本,提高供应链在不能满足需求的场景中的服务水平,保障物资供应。当使用2种策略组合时,预留库存和紧急运输方案的组合策略对降低供应链网络总成本效果最好,备用供应商灵活采购和紧急运输方案的策略组合能够最有效提高供应链服务水平。使用单一策略时,预留库存策略对降低供应链网络总成本作用最大,紧急运输方案对提高供应链服务水平效果更好。备用供应商灵活采购策略的实施能够有效降低供应链网络的运营和购买成本,但会提高供应链网络的运输成本。

图4
不同策略组合下供应链网络运行结果
pic
3.3 敏感性分析

为研究不同程度的需求波动对于弹性缓解策略的影响,对不确定参数和需求的最大偏移值进行敏感性分析。具体而言,将pic设为固定值400后,假设物资需求量的最大偏离值分别为标称值的5%、10%、15%和20%,不确定性参数在0~1内取值,得到供应链网络运行后各个供应商平均预留库存比例和平均灵活采购比例结果如图5。由此可见,随着不确定性程度的提高,平均预留库存比例从25%提高到30%~40%,且需求数据偏差越大时,随着不确定性的增加,平均预留库存比例提高的比例越多,说明供应链网络通过在主供应商处增加预留库存的方式应对需求不确定性。数据偏差为5%时,平均灵活采购比例随着不确定性参数的提高而下降。其他3种最大偏离值下,平均灵活采购比例先下降后提高,数据偏差20%时最终达到可以灵活采购的物资上限30%,说明在需求量波动较小时,供应链网络更倾向于使用主供应商预留库存策略,当需求波动量增加时,才会更多地使用灵活采购策略。

图5
需求不确定性影响
pic

此外,为了分析不确定性程度对供应链网络经济成本和运行效果的影响,进一步研究不同不确定参数下供应链网络运营成本、购买成本、运输成本和未满足需求场景下的服务水平结果。具体而言,选取数据偏差为15%时工程供应链网络在不同不确定性参数下的运行结果进行分析,得到图6。可以发现,当不确定性参数在0~1的范围变动时,供应链网络的运营成本基本不会发生变化,说明供应商的选择和中转设施运营情况基本没有变化,购买成本和运输成本则随着不确定性的增加而增加。供应链网络在未满足场景的表现方面,服务水平会随着不确定性的增加先增加后有所降低,最终稳定在92%左右,说明供应链网络能够有效应对一定的需求不确定性波动。

图6
数据偏差15%下各成本与服务水平变化
pic

4 结论

1) 以铁路工程建设供应链网络为背景,将主动弹性缓解策略的组合应用到面临中断风险的铁路工程建设供应链网络中,提出了一个平衡经济成本、环境影响和社会效益的多目标铁路工程建设供应链网络优化模型。通过设置一系列中断场景,描述物资需求的不确定性并进行多目标求解,综合决策各缓解策略的决策结果和供应链网络在各中断场景下物资运输方案。在实例分析中,对比了缓解策略实施前后和应用不同缓解策略组合的工程供应链网络运行结果,分析了各策略组合对工程供应链网络运行成本和物资供应保障能力的影响,并对需求波动性进行了敏感性分析。

2) 对比弹性缓解策略使用前后实际算例运行结果的差异,在面对中断不确定性风险和需求不确定性风险时,预留库存、灵活采购和紧急运输方案的缓解策略组合能够有效提高工程供应链网络面对不同供应中断场景的物资供应稳定性,提高供应链服务水平。在可持续发展角度,优化后的供应链网络能够在平衡社会效益的同时,降低工程供应链网络运行成本。对比各个策略组合的应用发现,多种缓解策略的组合使用比单个缓解策略更有效,预留库存策略对降低运行成本作用更大,紧急运输方案对提高供应链面对中断场景的服务水平有更好的效果。随着需求不确定性的提高,决策结果中供应节点的运行方案基本不会变化,工程供应链网络在不同中断场景下的物资供应能力也趋于稳定,但保守的决策倾向会提高预留库存策略和灵活采购策略的比例。

3) 本研究的局限性主要体现在仍有一些不确定性没有考虑,例如供应链网络中间设施运营容量的不确定性;同时,周期性调整物资供应方案更符合实际情况,本研究暂未考虑。后续研究可以考虑更全面地描述不确定性和提出周期性的灵活调整方案。

参考文献
1郭峰, 李媛媛, 彭晓菁, .

基于DEMATEL-AISM的铁路工程建设风险识别影响因素与优化策略研究

[J]. 铁道科学与工程学报, 2024, 21(2): 802-811.
百度学术谷歌学术
2胡所亭, 梁家健, 方兴, .

超大型复杂铁路工程建设全过程管理研究

[J]. 铁道建筑, 2020, 60(12): 141-146.
百度学术谷歌学术
3BADI S, MURTAGH N.

Green supply chain management in construction: a systematic literature review and future research agenda

[J]. Journal of Cleaner Production, 2019, 223: 312-322.
百度学术谷歌学术
4程保全, 黄健陵, 李志伟, .

铁路工程制度、管理与技术协同创新机理研究

[J]. 铁道科学与工程学报, 2024, 21(2): 791-801.
百度学术谷歌学术
5孙永福, 唐娟娟, 王孟钧, .

绿色铁路工程的内涵探析与研究展望

[J]. 铁道科学与工程学报, 2021, 18(1): 1-11.
百度学术谷歌学术
6DETWAL P K, AGRAWAL R, SAMADHIYA A, et al.

Research developments in sustainable supply chain management considering optimization and industry 4.0 techniques: a systematic review

[J]. Benchmarking, 2024, 31(4): 1249-1269.
百度学术谷歌学术
7KABOLI CHALMARDI M, CAMACHO-VALLEJO J F.

A bi-level programming model for sustainable supply chain network design that considers incentives for using cleaner technologies

[J]. Journal of Cleaner Production, 2019, 213: 1035-1050.
百度学术谷歌学术
8SEYDANLOU P, JOLAI F, TAVAKKOLI-MOGHADDAM R, et al.

A multi-objective optimization framework for a sustainable closed-loop supply chain network in the olive industry: hybrid meta-heuristic algorithms

[J]. Expert Systems with Applications, 2022, 203: 117566.
百度学术谷歌学术
9LÓPEZ-CASTRO L F, SOLANO-CHARRIS E L.

Integrating resilience and sustainability criteria in the supply chain network design. A systematic literature review

[J]. Sustainability, 2021, 13(19): 10925.
百度学术谷歌学术
10HAN Feng, LIU Zelong, WANG Chengxiang, et al.

Research on optimization method of railway construction scheme based on multidimensional combination weighting and improved grey theory

[J]. Scientific Reports, 2024, 14(1): 3023.
百度学术谷歌学术
11LEE J, EDIL T B, BENSON C H, et al.

Building environmentally and economically sustainable transportation infrastructure: green highway rating system

[J]. Journal of Construction Engineering and Management, 2013, 139(12): A4013006.
百度学术谷歌学术
12SETYANING L B, WIGUNA I A, RACHMAWATI F.

Developing activities of green design, green purchasing, and green transportation as the part of green supply chain management in construction sector

[J]. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2020, 930(1): 012001.
百度学术谷歌学术
13张得志, 李翔, 周赛琦, .

铁路工程建设可持续供应链网络集成优化研究

[J]. 铁道科学与工程学报, 2024, 21(7): 2649-2659.
百度学术谷歌学术
14SALIMIFARD K, SHAHBANDARZADEH H, RAEESI R.

Green transportation and the role of operation research

[C]. Int. Conf. Traffic Transp Eng (ICTTE 2012), 2012: 74-79.
百度学术谷歌学术
15MUNIR M, JAJJA M S S, ALI CHATHA K, et al.

Supply chain risk management and operational performance: the enabling role of supply chain integration

[J]. International Journal of Production Economics, 2020, 227: 107667.
百度学术谷歌学术
16ARAZ O M, CHOI T M, OLSON D L, et al.

Data analytics for operational risk management

[J]. Decision Sciences, 2020, 51(6): 1316-1319.
百度学术谷歌学术
17KATSALIAKI K, GALETSI P, KUMAR S.

Supply chain disruptions and resilience: a major review and future research agenda

[J]. Annals of Operations Research, 2022, 319(1): 965-1002.
百度学术谷歌学术
18CHOPRA S, SODHI M S.

Reducing the risk of supply chain disruptions

[J]. MIT Sloan Management Review, 2014, 55(3): 73-93.
百度学术谷歌学术
19DUBEY R, GUNASEKARAN A, CHILDE S J.

The design of a responsive sustainable supply chain network under uncertainty

[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2015, 80(1): 427-445.
百度学术谷歌学术
20CHEN Kebing, YANG Lei.

Random yield and coordination mechanisms of a supply chain with emergency backup sourcing

[J]. International Journal of Production Research, 2014, 52(16): 4747-4767.
百度学术谷歌学术
21IVANOV D, DOLGUI A, SOKOLOV B, et al.

Literature review on disruption recovery in the supply chain

[J]. International Journal of Production Research, 2017, 55(20): 6158-6174.
百度学术谷歌学术
22SURYADI A, RAU H.

Considering region risks and mitigation strategies in the supplier selection process for improving supply chain resilience

[J]. Computers & Industrial Engineering, 2023, 181: 109288.
百度学术谷歌学术
23KAMALAHMADI M, PARAST M M.

An assessment of supply chain disruption mitigation strategies

[J]. International Journal of Production Economics, 2017, 184: 210-230.
百度学术谷歌学术
24KAMALAHMADI M, SHEKARIAN M, MELLAT PARAST M.

The impact of flexibility and redundancy on improving supply chain resilience to disruptions

[J]. International Journal of Production Research, 2022, 60(6): 1992-2020.
百度学术谷歌学术
25SABOUHI F, JABALAMELI M S, JABBARZADEH A, et al.

A multi-cut L-shaped method for resilient and responsive supply chain network design

[J]. International Journal of Production Research, 2020, 58(24): 7353-7381.
百度学术谷歌学术
26SANCI E, DASKIN M S, HONG Y C, et al.

Mitigation strategies against supply disruption risk: a case study at the Ford Motor Company

[J]. International Journal of Production Research, 2022, 60(19): 5956-5976.
百度学术谷歌学术
27SAWIK T.

Optimization of cost and service level in the presence of supply chain disruption risks: single vs. multiple sourcing

[J]. Computers & Operations Research, 2014, 51: 11-20.
百度学术谷歌学术
28BERTSIMAS D, SIM M.

The price of robustness

[J]. Operations Research, 2004, 52(1): 35-53.
百度学术谷歌学术
注释

马璇,方晓平,张得志等.考虑弹性缓解策略的铁路工程建设可持续供应链网络优化[J].铁道科学与工程学报,2025,22(04):1542-1553.

MA Xuan,FANG Xiaoping,ZHANG Dezhi,et al.Sustainable supply chain network optimization for railway engineering construction considering resilient mitigation strategies[J].Journal of Railway Science and Engineering,2025,22(04):1542-1553.