Разработка инструментов формирования устойчивых цепочек поставки сырья и плана выпуска готовой продукции лесопромышленными предприятиями с учетом неопределенностей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Рогулин Родион Сергеевич

• Рогулин Родион Сергеевич
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Рогулин Родион Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ЛЕСОПРОМЫШЛЕННОЙ ОТРАСЛИ

1.1 Основные методические подходы к моделированию функционирования лесопромышленных предприятий

1.2 Анализ существующих подходов к моделированию цепочек поставок

1.3 Методы и алгоритмы поиска решения задач стохастического

программирования

Выводы по первой главе

Глава 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ФОРМИРОВАНИЯ ЦЕПОЧЕК ПОСТАВОК СЫРЬЯ С БИРЖИ НА ПРЕДПРИЯТИЯ ЛЕСОПРОМЫШЛЕННОЙ ОТРАСЛИ

И РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ПОИСКА СУБОПТИМАЛЬНОГО РЕШЕНИЯ

2.1 Моделирование обеспечения производственного комплекса лесопромышленного предприятия сырьем с товарно-сырьевой биржи

с учетом неопределенностей и рисков

2.2 Разработка и апробация алгоритма нахождения субоптимального решения модели поставки сырья на лесопромышленное предприятие

с товарно-сырьевой биржи

2.3 Апробация схемы оптимизации процесса формирования устойчивых

цепочек поставок сырья с учетом неопределенностей и рисков

Выводы по второй главе

Глава 3. МОДЕЛЬ ФОРМИРОВАНИЯ ЦЕНОВОЙ ПОЛИТИКИ ЛЕСОПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ С УЧЁТОМ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТЕЙ ЗАКУПКИ СЫРЬЯ НА РЕГИОНАЛЬНЫХ РЫНКАХ, РЫНОЧНОГО СПРОСА НА ГОТОВУЮ ПРОДУКЦИЮ

И ЛОГИСТИКИ ПОСТАВКИ ТОВАРОВ НА РЫНОК

3.1 Формирование лесопромышленным предприятием субоптимального вектора цен на производимые товары конечного потребления

3.2 Апробация схемы формирования ценовой политики предприятия с учетом неопределённостей рыночного спроса, логистики и цепочек поставок сырья

с региональных рынков

Выводы по третьей главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка инструментов формирования устойчивых цепочек поставки сырья и плана выпуска готовой продукции лесопромышленными предприятиями с учетом неопределенностей»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертационного исследования. Развитие лесного сектора экономики и лесопромышленных предприятий в Российской Федерации, обладающей значительными лесными ресурсами, представляет собой важное направление в социально-экономическом развитии страны. Производства, осуществляющие вторичную обработку древесины, составляют значительную часть лесного комплекса и на основе глубокой переработки лесного сырья производят в большинстве своем товары конечного потребления. Серьёзнаяи первостепенная проблема любого лесопромышленного предприятия, особенно не имеющего собственной сырьевой базы, заключается в формировании устойчивых цепочек поставок качественного сырья с внутреннего рынка региона, страны или товарно-сырьевых бирж для гарантированного обеспечения основного производственного процесса. В настоящее время вследствие пандемии Covid-19 многие цепочки поставок в лесоперерабатывающей промышленности, как и в других отраслях промышленности, оказались существенно деформированными.

Важной составляющей конкурентоспособности предприятия является формирование ценовой политики на горизонте планирования производственной деятельности с учетом подпроцессов: производство определяемых рыночной ситуацией объемов и типов производимых товаров, формирование устойчивых цепочек поставок сырья, минимизирующих затраты на него, оптимальная логистика произведённых товаров до конечных потребителей.

Управление предприятием лесопромышленной отрасли в целом и его подсистемами - сложный процесс. Сложность заключается в большом объеме данных, которыми необходимо оперировать, в значительном числе рисков и неопределенностей внешней среды, влияющих на конечное решение любой задачи лесопромышленного предприятия, в том числе по формированию устойчивых цепочек поставок сырья и ценовой политики. Для принятия эффективных и обоснованных решений на горизонте планирования топ-менеджменту предприятия

необходимы инструменты, позволяющие с учётом стохастичности внешней и внутренней среды находить на всём множестве допустимых решений лучшие.

Таким образом, разработка экономико-математических методов и моделей формирования устойчивых цепочек поставок сырья и готовой продукции, а также ценовой политики предприятия с учетом множества особенностей лесопромышленной отрасли, неопределенностей и рисков является актуальной темой исследования, имеющей важное практическое значение.

Степень разработанности темы исследования.

Исследования развития лесного комплекса и лесопромышленной отрасли базируются на современных подходах, существенный вклад в разработку которых внесли отечественные ученыеТ. Л. Безрукова, А. О. Боровлев, И. А. Высоцкая, В. В. Денисенко, В. А. Зеликов, Д. М. Левушкин, М. В. Мацнев, В. В. Никитин, А. В. Скрыпников, Е. В. Чирков.

Проблемам моделирования процессов поставок сырья, логистики готовой продукции, планирования выпуска и формирования ценовой политики предприятий посвящено большое количество публикаций, раскрывающих различные аспекты этих процессов. Значительный вклад в решение проблем управления данными процессами внесли отечественные и зарубежные ученые Т. Апалькова, М. А. Бендиков, Д. А. Гусев, О. А. Катюхина, А. В. Мищенко, В. В. Солодовников, П. Галетси, К. Грцибовска, К. Катцилиаки, С. Кумар, Ф. Лонго, А. С. Лионс, М. Рамирез-Гранадос, Дж. Е. Хернандез, П. Хоффа-Дабровска и др. В исследованиях П. Т. Воронкова, Г. Гейера, Е. В. Катковой, М. М. Орлова, В. Н. Петрова, П. Х. Пирса, С. В. Починкова, И. Г. Русовой, А. Г. Третьякова и других приведены модели, посвященные вопросам ценообразования в лесном комплексе.

Основные аспекты математического аппарата теории и методов оптимизации в экономике рассмотрены в трудах отечественных и зарубежных ученых Б. Баранкина, М. К. Гавурина, Л. В. Канторовича, В. С. Немчинова, В. В. Новожилова, Е. А. Нурминского, Е. М. Била, Ф. Вулфа, С И. Гасса, Р. Дорфмана, Г. Куна, Г. Марковица, А. Таккера, М. Франка, Ф. Л. Хитчкока, А. Чарнеса и др. Методам

нахождения решений задач нелинейного стохастического программирования (НСП) посвящены исследования Ю. С. Кана, О. Н. Канаевой, А. И. Кибзуна, А. А. Лебедева, В. В. Малышева, Дж. Р. Бирге, Р. Дж.-Б. Ветса, Р. Кеннеди, М. Оцтурка и др. Однако отсутствие единого подхода к решению задач НСП означает, что для многих задач НСП необходимо разрабатывать свои алгоритмы нахождения оптимальных и субоптимальных решений.

Многочисленным публикациям исследователей присущ широкий диапазон мнений,а существующие инструментальные средства не в полной мере учитывают при моделировании влияние неопределённостей и рисков на важные стороны процессов функционирования лесопромышленных предприятий. Таким образом, существует потребность в разработке моделей, которые бы позволили решать задачу формирования устойчивых цепочек поставок сырья при взаимодействии с товарно-сырьевой биржей с учетом неопределенности потока предложений; устанавливать цены на конечные товары с учетом неопределенности спроса и комплексного рассмотрения трех наиболее важных подпроцессов лесопромышленного предприятия, а также в разработке алгоритмов нелинейной стохастической оптимизации.

Цель диссертационного исследования заключается в моделировании процессов формирования устойчивой цепочки поставки сырья и плана выпуска готовой продукции лесопромышленными предприятиями с учетом неопределенностей и рисков внешней среды.

Поставленная цель определила необходимость решения следующих задач исследования:

1. Исследовать теоретические основы экономико-математического моделирования производственных процессов предприятий лесопромышленной отрасли.

2. Исследовать методические подходы к моделированию устойчивых цепочек поставок с учётом неопределённостей внешней и внутренней среды.

3. Разработать оптимизационную модель формирования устойчивых цепочек поставок сырья с товарно-сырьевой биржи с учетом неопределенностей потока предложений и динамического изменения качества закупленного сырья.

4. Разработать метод нахождения решения модели формирования устойчивой цепочки поставок сырья с товарно-сырьевой биржи, представляющей собой задачу нелинейного стохастического программирования.

5. Разработать модель формирования ценовой политики предприятия на горизонте планирования с учетом формирования цепочек поставок сырья с регионального рынка, неопределённости рыночного спроса на готовую продукцию, технологичности производственного процесса, логистики поставки товаров собственного изготовления на рынок.

Объектом исследования является лесопромышленное предприятие лесной отрасли России.

Предмет исследования - инструментальные средства формирования цепочек поставок сырья и ценовой политики лесопромышленного предприятия.

Область исследования. Диссертация выполнена в рамках п. 1.4 «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений» и 2.3 «Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях» паспорта специальностей ВАК 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики».

Методологическую и теоретическую основу исследования составили фундаментальные и прикладные исследования российских и зарубежных ученых, посвященные теоретическим и методическим аспектам теории оптимизации, в том числе моделям формирования устойчивых цепочек поставок сырья. В диссертации используются следующие общенаучные методы: системный анализ и

математическое, эконометрическое, экономико-математическое и компьютерное моделирования.

Информационная база диссертационного исследования сформирована из данных, полученных с сайта АО «Санкт-Петербургская международная товарно-сырьевая биржа» и предприятия ООО «ДНС Лес», материалов конференций и специальных периодических изданий.

Научная новизна исследования состоит в разработке экономико-математического инструментария для формирования устойчивой цепочки поставки сырья и плана выпуска готовой продукции лесопромышленными предприятиями с учетом неопределенностей и рисков внешней среды.

К основным результатам, составляющим научную новизну исследования, относятся следующие:

1. Разработана динамическая оптимизационная модель формирования устойчивых цепочек поставок сырья с товарно-сырьевой биржи, представляющая собой задачу стохастического нелинейного программирования, целевой функцией которой являются затраты на приобретение сырья. Модель позволяет на заданном горизонте планирования формировать план закупок сырья и отличается возможностью учитывать риск отказа от заключённого договора в связи с потерей качества сырья во время доставки и невыполнением сроков доставки, а также возможностью приобретать сырьё на лесной секции биржи с учётом неопределённостей по количеству суточных предложений, их объёмам и ценам.

2. Разработан метод нахождения решения частной задачи нелинейного стохастического программирования, моделирующей процесс формирования устойчивых цепочек поставок сырья с биржи. Метод позволяет за приемлемое вычислительное время находить решение модели, близкое к субоптимальному,и представляет собой эвристический алгоритм, использующий на отдельных шагах метод ветвей и границ и генетический алгоритм.

3. Разработана модель, позволяющая формировать субоптимальную ценовую политику предприятия на горизонте планирования с учетом подпроцесса закупки сырья на региональных рынках, неопределённости рыночного спроса на готовую

продукцию, технологичности производственного процесса, логистики поставки готовой продукции на рынок.

Теоретическая значимость исследования состоит в разработке экономико-математической модели оптимизации поставок сырья с товарно-сырьевой биржи на предприятие, нового алгоритма поиска за приемлемое вычислительное время субоптимального решения задачи нелинейной стохастической оптимизации формирования устойчивых цепочек поставок сырья, новой двухэтапной модели формирования ценовой политики предприятия на основе комплексного рассмотрения трех важных подпроцессов: планирование объёмов выпускаемой продукции с учётом неопределённости рыночного спроса, логистика готовой продукции и формирование цепочек поставок сырья с регионального рынка.

Практическая значимость исследования заключается в предоставлении менеджменту лесопромышленных предприятий прикладных инструментов, использование которых способствует повышению эффективности принятия решений по бесперебойному обеспечению качественным сырьём технологического процесса, учёту рыночного спроса на готовую продукцию и выбору оптимальных логистических схем доставки продукции до потребителей. Предложенные модели и алгоритмы применимы для повышения доналоговой прибыли предприятия.

Апробация результатов исследования. Основные положения работы доложены и обсуждены на отечественных и международных конференциях: Региональная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых учёных по естественным наукам секция «Математическое моделирование» (Дальневосточный федеральный университет, Владивосток, Россия, 2021), конференция «Ломоносов 2021» секция «Управление бизнесом в цифровой экономике» (Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, Москва, Россия, 2021), XXII Всероссийский симпозиум «Стратегическое планирование и развитие предприятий» секция «Модели и методы разработки стратегии предприятия» (Центральный экономико-математический институт РАН, Москва, Россия, 2021), XXIII международная научно-практическая конференция-

конкурс студентов, аспирантов и молодых учёных «Интеллектуальный потенциал вузов - на развитие Дальневосточного региона России и стран АТР» (Владивостокский государственный университет экономики и сервиса, Владивосток, Россия, 2021).

Публикации. Результаты диссертационного исследования представлены в восьми публикациях, в том числе в трех изданиях из международных баз данных Scopus и Web of Science, двух изданиях из перечня ведущих рецензируемых научных журналов, включённых Высшей аттестационной комиссией при Министерстве науки и высшего образования Российской Федерации в список изданий, рекомендуемых для опубликования основных научных результатов диссертации на соискание учёной степени кандидата, на соискание учёной степени доктора наук, получены 2 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ. Общий авторский вклад - 5,14 п.л.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 180 источников. Общий объем работы - 148 страниц машинописного текста, содержащие 9 таблиц, 54 рисунка, 85 формул.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы его цель и задачи, определены объект и предмет исследования, показаны научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе «Теоретические основы моделирования производственных процессов на предприятиях лесопромышленной отрасли» проведен анализ функционирования предприятий лесопромышленной отрасли, в результате которого для целей диссертационного исследования были отмечены проблемы экономически целесообразного обеспечения технологического процесса сырьём нужного качества в требуемых объёмах и выбора ценовой политики предприятия. На основе анализа инструментальных средств моделирования устойчивых цепочек поставок сырья обозначены их недостатки и обоснована необходимость разработки новых моделей и алгоритмов их решения, позволяющих находить субоптимальный план закупки сырья с товарно-сырьевой биржи с учётом

неопределённостей. Проведённый анализ методов поиска оптимального решения задач нелинейного стохастического программирования показал отсутствие универсальных алгоритмов для такого класса задач, что обусловливает необходимость разработки алгоритмов поиска эффективного решения задач управления цепочками поставок, являющихся устойчивыми с точки зрения неопределенности входных параметров и приемлемыми по количеству переменных и времени работы.

Во второй главе «Моделирование цепочек поставок сырья с биржи на предприятия лесопромышленной отрасли и разработка алгоритма поиска субоптимального решения» предложен метод формирования устойчивых цепочек поставок сырья с учётом неопределённостей внешней среды, в основе которого лежит нелинейная стохастическая модель закупки сырья на товарно-сырьевой бирже, позволяющая сформировать субоптимальный план обеспечения предприятия сырьём на среднесрочном периоде и хеджировать риски, связанные со стохастичностью потока предложений на бирже и логистики доставки. Для нахождения решения модели разработан двухэтапный алгоритм, объединяющий метод ветвей и границ и генетический алгоритм. Модель и алгоритм апробированы на данных предприятия Приморского края и крупнейшей товарно-сырьевой биржи России. Проведен анализ чувствительности модели к основным входным параметрам.

В третьей главе «Модель формирования ценовой политики лесопромышленного предприятия с учётом неопределённостей закупки сырья на региональных рынках, рыночного спроса на готовую продукцию и логистики поставки товаров на рынок» разработана оптимизационная модель формирования цен на производимые товары на основе комплексного рассмотрения вопросов об объемах производства с учетом неопределенности спроса на товары, способе и методе транспортировки конечного вида продукции до заказчика и обеспечении технологического процесса сырьём требуемого объема и качества. Предложена двухэтапная итерационная схема нахождения субоптимального вектора цен на реализуемые предприятием товары, на первом этапе которой

методом ветвей и границ находится оптимальный план производства и логистики, а на втором с использованием градиентного спуска и штрафных функций определяется вектор цен, максимизирующий доналоговую прибыль.

В заключении изложены основные выводы по результатам исследования.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ЛЕСОПРОМЫШЛЕННОЙ

ОТРАСЛИ

1.1 Основные методические подходы к моделированию функционирования лесопромышленных предприятий

Для каждой отрасли промышленности характерны отличительные производственные процессы. Любой из таких процессов имеет свои ограничения и сложности. Особенности производственных процессов связаны со спецификой процесса, что и позволяет отличать их друг от друга. Выделяют основные, вспомогательные и обслуживающие процессы.

Под основными процессами предлагается понимать совокупность производственных специфических действий, результатом которых будет выработка готовой к использованию конечным потребителем продукции. В лесопромышленной отрасли результатом основных процессов обычно является выпуск разных по целевому использованию пиломатериалов, заготовок (шпон, щиты, вспомогательные для транспортировки изделия (например, паллеты) и товаров конечного потребления.

Часто в производстве возникает вопрос об обеспечении стабильности работы цехов с использованием собственных сил и ресурсов. Процессы, позволяющие гарантировать бесперебойность работы производства, называются вспомогательными (например, наладка и ремонт имеющегося оборудования, изготовление разнонаправленных инструментов и оснастки и т. д.).

Наряду с вопросами обеспечения бесперебойности производства возникают и проблемы, связанные с возобновлением или восстановлением имеющихся производственных мощностей. Процесс, который позволяет наладить работу старого средства производства для обеспечения функционирования основных и вспомогательных процессов, называется обслуживающим (как правило, это логистика, складирование и т. д.).

Эффективность современного производства, особенно в эпоху глобализации, достигается засчет интеграции основных и обслуживающих процессов. А совокупность всех процессов на предприятии образует основное производство. На предприятиях лесопромышленного комплекса производство состоит из трех составляющих: заготовка, обработка и сборка, включая изготовление. Составляющей производственного процесса называется последовательный комплекс разнонаправленных процессов и работ, выполнение которых характеризует завершение определенной части производственного цикла и отражает переход одного состояния предмета труда в качественно более сложный другой, готовый для дальнейшей эксплуатации.

Под заготовкой обычно понимаются подпроцессы, относящиеся к добыче сырья, его первичной обработке, сушке, резке и др. После результата заготовки начинается этап обработки. Здесь происходит переход заготовок в готовые детали. Это описывается следующими подпроцессами: механическая обработка, термообработка, склеивание и др. После производства деталей начинается финальный этап сборки готовой продукции. Здесь выделяют следующие подпроцессы: склейка и другие процессы преобразования готовых щитов, ламелей и т. д. в единый готовый к продаже товар [20; 31].

Основные, вспомогательные и обслуживающие процессы в совокупности с технологией производства, людскими ресурсами и особенностями сырьяформируют структуру производственного процесса.

Отрасли промышленности в структуре производственного процесса, связанные с процессами заготовки, обработки и переработки древесного сырья, объединяются в группу с общим названием лесная промышленность (лесной комплекс). В лесной промышленности различают около 30 отраслей, подотраслей и типов производств. К наиболее значимым относятся лесозаготовительная, деревообрабатывающая, целлюлозно-бумажная и лесохимическая отрасли (рисунок 1.1) [8; 20; 31].

Скатка и формирование плотов

Рисунок 1.1 - Визуализация структуры наиболее выделяемых процессов в рамках лесопромышленной отрасли [1]

Значение лесной промышленности в экономиках многих стран, включая Россию, определяется колоссальными запасами древесины, широким территориальным распространением лесных ресурсов и тем, что в настоящее время практически нет такой сферы народного хозяйства, где бы не использовалась древесина или ее производные. В то же время одной из главных проблем отрасли является определение численного соотношения ресурсов, подаваемых на вход для дальнейшей переработки. Так, например, в ходе различных процессов объем и вес заготовок может уменьшаться (например, сушка). Вышеобозначенная проблема проходит красной линией через всю отрасль «лесная промышленность», что ниже отмечается неоднократно [6].

Лесозаготовительная промышленность отвечает за решение задач по заготовке, вывозке, первичной и частичной обработке различных по размерности лесоматериалов (рисунок 1.2). Однако наиболее сложным для производства является процесс определения способа и объемов транспортировки, так какименно

Выработка заготовок

от решения этой комбинаторной проблемы максимально зависит степень эффективности работы предприятия.

Рисунок 1.2 - Визуализация процессов лесопильной промышленности [5]

Деревообрабатывающая промышленность - это следующая отрасль хозяйства, которая получает результаты работы лесозаготовительной. В состав деревообрабатывающей промышленности входят:

1. Лесопильная промышленность, которая отвечает за процесс производства лесозаготовок и пиломатериалов.

2. Деревообработка -процесс, нацеленный на производство фанерных листов, строительных деталей, мебели и прочей продукции.

3. Целлюлозно-бумажная промышленность (производство целлюлозы, бумаги, картона и др.) позволяет более эффективно раскраивать и использовать сырьевые ресурсы путем внедрения аспектов химической промышленности.

4. Лесохимия отвечает за процессы производства разных товаров и составляющих: канифоль, фенол, разной направленности клеи и другие товары.

5. Лесное машиностроение является очень важным аспектом в лесопромышленном комплексе, предполагает производство и ремонт специализированной техники и оборудования для обеспечения бесперебойности работы лесозаготовительных предприятий на всех стадиях.

6. Прочие производства [18].

Лесопильная промышленность - это процесс первичной механической обработки древесины. В него входят сортировка, оценка и сушка древесины. Стоит отметить, что она включает в себя процесс доставки сырья до потребителя или пункта дальнейшей переработки и производства. Процесс транспортировки специфичен и резко отличается от транспортировки большинства грузов, требует определенные специальные виды транспорта и высокую степень развитости путей сообщения. Таким образом, лесопиление зависит от положения районов лесозаготовок по отношению к потребителям, наличия и характера транспортных путей, что в очередной раз указывает на вариативность комбинаторных способов отправки и с ростом объемов нетривиальность путей сообщений и прочих параметров [Там жеОшибка! Неизвестный аргумент ключа.].

На рисунке 1.2 указаны такие процессы, как распиловка бруса и обрезка, которые предполагают решение сложных комбинаторных вопросов: каков самый эффективный способ распиловки имеющегося объема материалов для дальнейшей работы с ними при условии, что чем длиннее и шире брус (цельность бруса), тем более он полезен с технологической точки зрения, а, следовательно, и дороже на рынке в случае его реализации.

Деревообрабатывающая промышленность, осуществляющая

квалифицированную обработку древесины, наиболее трудоемкая отрасль в лесном комплексе.

На рисунке 1.3 представлена схема работы лесопильной промышленности

Рисунок 1.3 - Визуализация процессов работы ЛПК Составлено автором на основе [20; 27; 31]

Рассмотрим три основные группы производств в рамках деревообрабатывающей промышленности [18]:

1. Первичная обработкасырья (лесопильное).

2. Вторичная обработка (паркетное, фанерное, мебельное и др.).

3. Химико-механическая переработка древесины (древесно-волокнистых плит, древесных пластиков).

Деревообрабатывающая промышленность является важной отраслью лесного комплекса. На ее предприятиях производятся в основном товары конечного потребления. Наряду с этим значительная часть продукции деревообрабатывающей промышленности используется в народном хозяйстве как предметы и орудия труда. Продукцию деревообрабатывающей промышленности России потребляют строительная индустрия, транспорт, сельское хозяйство и почти все отрасли промышленности [Там же].

Итак, деревообрабатывающая промышленность отличается качественным разнообразием сырья и многими видами выпускаемой продукции, что сказывается на нетривиальности определения комбинаторного варианта выработки продукции.

Целлюлозно-химическая промышленность - наиболее сложная отрасль лесного комплекса, связанная с механической обработкой и химической переработкой древесины. Она включает производство целлюлозы, бумаги, картона и изделий из них [18].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Рогулин Родион Сергеевич, 2022 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Агапова, Е. Г. Исследование имитационной модели предприятия ООО «Спецавтотранс-ДВ» // Наука Красноярья. - 2020. - № 9. - С. 7-11.

2. Агапова, Е. Г. Математическая модель задачи логистики с переменным тарифом / Е. Г. Агапова, Т. М. Попова // International journal of advanced studies. - 2021. - №2. - С. 7-20.

3. Бродецкий, Г. Л. Специальные алгоритмы многокритериальной оптимизации в цепях поставок / Г. Л. Бродецкий, Д. А. Гусев // Логистика сегодня. - 2011. - № 6. - С. 346-361.

4. Гусев, Д. А. К вопросу о выборе варианта энергоснабжения объектов систем логистики при многих критериях / Д. А. Гусев // Риск: ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. - 2009. - № 4. - С. 24-29.

5. Гусев, Д. А. Подходы к повышению качества многокритериального выбора в задачах логистики // Менеджмент качества. - 2018. - № 1. - С. 62-66.

6. Дианов, С. В. Модели формирования социальных институтов в структуре институциональной среды регионального лесного комплекса / С. В. Дианов // Социальное пространство. - 2017. - Т. 5, № 12. - С. 1-16.

7. Ерёмина, Н. В. Актуальные проблемы экономической безопасности / Н. В. Ерёмина, Н. И. Сюбаева, Я. Г. Тысечникова // Восточно-европейский научный журнал. - 2016. - T. 10, № 1. - С. 39-42.

8. Касперович, С. А. Организация производства и управление предприятием: учебное пособие / С. А. Касперович, Г. О. Коновальчик. - Минск: БГТУ, 2012. - 344 с.

9. Ковалева, Л. В. Разработка логистической модели ресурсного обеспечения строительной организации / Л. В. Ковалева // Дальний Восток: проблемы развития архитектурно-строительного комплекса. - 2020. - № 1. -С. 340-343.

10. Копейкин, А. М. Технология лесопильно-деревообрабатывающих производств: учебное пособие / А. М. Копейкин, Р. В. Дерягин. - Вологда: ВоГТУ, 2013. - 95 с.

11. Крупнейшие международные цифровые логистические платформы: сравнительный анализ / Ю. Б. Егерева, Е. В. Корчагина, О. В. Калинина, Е. С. Федорова // Омский научный вестник. Серия: Общество. История. Современность. - 2022. - Т. 7, № 1. - С. 97-103.

12. Лосев, В. С. Алгоритм выбора поставщиков материальных ресурсов в управлении закупочной деятельностью предприятия / В. С. Лосев, В. Р. Давыдова // Наукосфера. - 2021. - № 1. - С. 228-232.

13. Лосев, В. С. Моделирование оптимального использования ресурсов промышленного предприятия с применением информационных технологий / В. С. Лосев, Н. В. Гончарук // Научный аспект. - 2020. - № 4. - С. 471-479.

14. Морева, С. Н. Исследовательская деятельность как необходимый фактор развития управленческого процесса сферы сервиса и туризма / А. М. Морева, А. Ю. Любомудрова // Социально-экономические явления и процессы. - 2009. -№ 4. - С. 118-121.

15. Назаров, Д. М. Цифровая экономика как результат информационных революций / Д. М. Назаров // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. - 2018. - № 5 (113). - С. 12-24.

16. Обобщенная оптимизационная задача производственно-транспортных процессов на предприятии / Р. С. Рогулин, П. В. Нечаев, Д .Е. Плешанов [и др.] // Прикладная информатика. - 2018. - Т. 13, № 6. - С. 133141.

17. Оптимизация плана формирования устойчивых цепочек поставок сырья с товарно-сырьевых бирж / Р. С. Рогулин, В. И. Максименко, Д. Е. Плешанов [и др.] // Материалы региональной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных по естественным наукам. - Владивосток: Изд-во Дальневост. федер. ун-та, 2021. - С. 254-256.

18. Основы управления деревообрабатывающим комплексом: учебное пособие / Л. Ф. Асатова, Д. Ахметова, Д. В. Тунцев, Р. Г. Сафин. - Казань: Изд-во КНИТУ, 2014. - 120 с.

19. Перебийнос, В. И. Моделирование ценообразования на основе интегральной оценки потока молока / В. И. Перебийнос, Т. Н. Сердюк // Вестник Пермского университета. - 2014. - Т. 21, № 2. - С. 70-76.

20. Плужников, И. А. Сфера услуг в контексте комплексного развития региональной экономики / И. А. Плужников // Социально-экономические явления и процессы. - 2012. - № 2. - С. 104-107.

21. Рогулин, Р. С. Алгоритм и математическая модель формирования устойчивых цепочек поставок древесного сырья из регионов России: сравнение и анализ / Р. С. Рогулин, Л. С. Мазелис // Вестник Пермского университета. Серия «Экономика». - 2020. - Т. 15, №3. - С. 385-404.

22. Рогулин, Р. С. Апробация методики формирования устойчивых цепочек поставок сырья лесопромышленной отрасли с товарно-сырьевой биржи России на склад предприятия / Р. С. Рогулин // Материалы научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов 2021». -Москва: МАКС Пресс, 2021. - С. 1-3.

23. Рогулин, Р. С. Математическая модель формирования ценовой политики и плана производственно-транспортной системы лесопромышленного предприятия / Р. С. Рогулин // Бизнес-информатика. - 2021. - Т. 15, № 3. -С. 60-77.

24. Рогулин, Р. С. Моделирование перспектив взаимодействия предприятия лесопромышленного комплекса и товарно-сырьевой биржи России / Р. С. Рогулин // Journal of Applied Economic Research. - 2020. - Т. 19, № 4. - С. 489-511.

25. Рогулин, Р. С. Модель оптимизации плана закупок сырья из регионов России лесоперерабатывающим комплексом / Р. С. Рогулин // Бизнес-информатика. - 2020. - Т. 14, № 4. -С. 19-35.

26. Рогулин, Р. С. Формирование ценовой политики предприятия лесопромышленной отрасли на горизонте планирования / Р. С. Рогулин // XXII Всероссийский симпозиум «Стратегическое планирование и развитие предприятий». - Москва: Центральный экономико-математический институт РАН, 2021. - С. 189-191.

27. Самолькин, К. Г. Состояние и тенденции развития российского рынка деревообрабатывающей промышленности / К. Г. Самолькин // Управление экономическими системами. - 2010. - № 3. - С. 8-17.

28. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Поиск оптимальной стратегии предприятия по работе с товарно-сырьевой биржей»: охранный документ № RU 2021617837 от 28.04.2021 / Р. С. Рогулин, Д. С. Рогулин, Т. Э. Мкоян, 2021.

29. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программа для оптимизации планирования организации производства на лесопромышленном предприятии»: охранный документ №RU 2021616675 от 20.04.2021 / Р. С. Рогулин, Т. Э. Мкоян, , Д. С. Рогулин, 2021.

30. Сигитова, М. А. Применение экономико-математических методов в управлении логистическими процессами / М. А. Сигитова, А. И. Макеева // Ученые заметки ТОГУ. - 2020. - № 2. - С. 323-327.

31. Темерко, Е. А. Производственный процесс и его составляющие элементы / Е. А. Темерко, Р. А. Салимов // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2007. - Т. 15, № 3. - С. 241-259.

32. Теоретические основы разработки и моделирования систем автоматизации: учебное пособие / А. М. Афонин, Ю. Н. Царегородцев, А. М. Петрова, Ю.Е. Ефремова. - Москва: ИНФРА-М, 2021. - 191 с.

33. Шадрин, А. А. Оборудование и технология гибких процессов деревообработки / А. А. Шадрин, О. Н. Бурмистров, Н. Н. Костюкевич // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - 2017. -Т. 19, № 1. - С. 307-314.

34. Шелест, А. П. Виды и типы моделирования процессов сервиса / А. П. Шелест, И. А. Плужников // Социально-экономические явления и процессы. - 2014. - № 11. - С. 180-184.

35. Ядыкин, В. К. Сетевая концепция интеллектуальной цифровой цепи поставок / С. Е. Барыкин, М. А. Косухина // Инновации. - 2020. - № 4 (258). -С. 46-50.

36. A bi-objective integrated procurement production and distribution problem of a multiechelon supply chain network design: A new tuned MOEA / K. Sarrafha, S. H.A. Rahmati, S.T.A. Niaki, A. Zaretalab // Computers & Operations Research. - 2014. - Vol. 54. - P. 35-51.

37. A genetic algorithm approach for multi-objective optimization of supply chain networks / F. Altiparmak, M. Gen, L. Lin, T. Paksoy // Computers & Industrial Engineering. - 2006. - Vol. 51, Issue 1. - P. 196-215.

38. A stakeholder oriented approach to the optimization of transports of people with disabilities / O. Tellez, D. Laurent, L. Fabien etc. // Supply Chain Forum: An International Journal. - 2020. - Vol. 2. - P. 93-102.

39. Abdelaziz, F. B. Application of goal programming in a multi-objective reservoir operation model in Tunisia / F. B. Abdelaziz, S. Mejri // European Journal of Operational Research. - 2001. - Vol. 133, Issue 2. - P. 352-361.

40. Abdelaziz, F. B. Multiobjective stochastic program for hospital bed planning / F. B. Abdelaziz, M. A. Masmoudi // Journal of the Operational Research Society. - 2012. - Vol. 63, Issue 4. - P. 530-538.

41. Abdelaziz, F. B. Multi-objective stochastic programming for portfolio selection / F. B. Abdelaziz, B. Aouni, R. E. Fayedh // European Journal of Operational Research. - 2007. - Vol. 177, Issue 3. - P. 1811-1823.

42. Ackermann, F. Strategic Options Development and Analysis/ F. Ackermann, C. Eden // Systems Approaches to Making Change: A Practical Guide. - London: Springer, 2020. - P. 139-199.

43. Ali, A. Analysing supply chain resilience: Integrating the constructs in a concept mapping framework via a systematic literature review / A. Ali, A. Mahfouz,

A. Arisha // Supply Chain Management: An International Journal. - 2017. - Vol. 22, Issue 1. - P. 16-39.

44. Amiri, A. Designing a distribution network in a supply chain system: formulation and efficient solution procedure / A. Amiri // European Journal of Operational Research. - 2006. - Vol. 171. - P. 567- 576.

45. An empirically derived agenda of critical research issues for managing supply-chain disruptions / J. Blackhurst, C. W. Craighead, D. Elkins, R. B. Handfeld // International Journal of Production Research. - 2005. - Vol. 43, Issue 19. - P. 40674081.

46. An optimal storage and transportation system for a cellulosic ethanol bio-energy plant / J. Judd, S. Sarin, J. S. Cundiff, R. D. Grisso // 2010 ASABE Annual International Meeting. - Pittsburgh: American Society of Agricultural and Biological Engineers, 2010. - P. 1-15.

47. Baba, N. Stochastic approximations methods for solving the stochastic multiobjective programming problem / N. Baba, A. Morimoto // International Journal of Systems Science. - 1993. - Vol. 24, Issue 4. - P. 789-796.

48. Banker, S. Supply chain trends to watch in 2019 / S. Banker // Forbes. -2019. - URL: https://www.forbes.com/sites/stevebanker/2019/01/05/supply-chain-trends-to-watch-in-2019/#2b4b4f5a323d (дата обращения: 12.12.2019).

49. Baryannis, G. Predicting supply chain risks using machine learning: The trade-of between performance and interpretability/ G. Baryannis, S. Dani, G. Antoniou // Future Generation Computer Systems. - 2019. - Vol. 101. - P. 9931004.

50. Bhattacharya, U.K. A chance constraints goal programming model for the advertising planning problem / U. K. Bhattacharya // European Journal of Operational Research. - 2009. - Vol. 192, Issue 2. - P. 382-395.

51. Bibliometric and visualized analysis of emergy research / D. Chen, Z. Liu, Z. Luo, M. Webber // Ecological Engineering. - 2016. - Vol. 90. - P. 285-293.

52. Bier, T. Methods for mitigating disruptions in complex supply chain structures: A systematic literature review / T. Bier, A. Lange, C.H. Glock // International Journal of Production Research. - 2019. - Vol. 58. - P. 1835.

53. Big Data and supply chain management: A review and bibliometric analysis / D. Mishra, A. Gunasekaran, T. Papadopoulos, S. J. Childe // Annals of Operations Research. - 2018. - Vol. 270, Issue 1. - P. 313-336.

54. Billal, M. Multi-Objective Optimization for Multi-Product Multi-Period Four Echelon Supply Chain Problems Under Uncertainty / M. Billal, M. Hossain // Journal of Optimization in Industrial Engineering. - 2020. - Vol. 13. - P. 1-17.

55. Birge, J. R. Modeling investment uncertainty in the costs of global CO2 Emission policy / J. R. Birge, C. H. Rosa // European Journal of Operational Research. - 1995. - Vol. 83, Issue 3. - P. 466-488.

56. Building a new culture for quality management in the era of the Fourth Industrial Revolution / H. P. Sung, S. Sh. Wan, H. P. Young, L. Youngjo // Total Quality Management & Business Excellence. - 2017. - Vol. 28. - P. 934-945.

57. Can, L. A finite e-convergence algorithm for two-stage stochastic convex nonlinear programs with mixed-binary first and second-stage variables / L. Can,

E. Ignacio, I. E. Grossmann // Journal of Global Optimization. - 2019. - Vol. 75, Issue 4. - P. 921-947.

58. Cao, Y. A scalable global optimization algorithm for stochastic nonlinear programs / Y. Cao, V. M. Zavala // Journal of Global Optimization. - 2019. - Vol. 75, Issue 2. - P. 393-416.

59. Cardona-Valdes., Y. A bi-objective supply Alvarez chain design problem with uncertainty / Y. Cardona-Valdes, A. Alvarez, D. Ozdemir // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. - 2011. - Vol. 19. - P. 821-832.

60. Caro, F. Clearance Pricing Optimization for a Fast-Fashion Retailer /

F. Caro, J. Gallien // Operations Research. - 2012. - Vol. 60, Issue 6. - P. 1404-1422.

61. Centobelli, P. Managing supply chain resilience to pursue business and environmental strategies / P. Centobelli, R. Cerchione, M. Ertz // Business Strategy and the Environment. - 2019. - Vol. 29. - P. 1215.

62. Charles, V. A method for solving linear stochastic fractional programming problem with mixed constraints / V. Charles, D. Dutta // Acta Ciencia Indica. - 2004.

- Vol. 30, Issue 3. - P. 497-506.

63. Charles, V. Linear stochastic fractional programming problem / V. Charles, D. Dutta, R. K. Appal // Proceedings of international conference on mathematical modeling - Uttarakhand: IIT Roorkee, 2001. - P. 211-217.

64. Charles, V. Linear stochastic fractional programming problem with branch-and-bound technique / V. Charles, D. Dutta // Proceedings of national conference on mathematical and computational models - Coimbatore: PSG Colledge of Technology Coimatore, 2001. - P. 131-139.

65. Charles, V. Multi-objective stochastic linear programming with general form of distributions / V. Charles, S. I. Ansari, M. M. Khalid // International Journal of Operation Research Optimization. - 2011. - Vol. 2, Issue 2. - P. 261-278.

66. Charles, V. Stochastic fractional programming approach to a mean and variance model of a transportation problem / V. Charles, V.S. S. Yadavalli, M. C. L. Rao, P.R.S. Reddy // Mathematical problems in engineering, 2011. -P. 657608.

67. Chen, C. L. Multi-objective optimization of multi-echelon supply chain networks with uncertain product demands and prices / C. L. Chen, W. C. Wen // Computers and Chemical Engineering. - 2004. - Vol. 28. - P. 1131-1144.

68. Chongvilaivan, A. Managing global supply chain disruptions: Experience from Thailand's 2011 fooding / A. Chongvilaivan // ARTNeT Working Paper Series

- Bangkok: Institute of Southeast Asian Studies (ISEAS), 2011. -P.1-35.

69. Chorfi, Z. An integrated performance measurement framework for enhancing public health care supply chains / Z. Chorfi, L. Benabbou, A. Berrado // Supply Chain Forum. - 2018. - Vol. 3. - P. 191-203.

70. Christopher, M. Building the resilient supply chain / M. Christopher, H. Peck / The International Journal of Logistics Management. - 2004. - Vol. 15, Issue 2. - P. 1-14.

71. Configuring a supply chain to reduce the cost of demand uncertainty / M. Fisher, J. Hammond, W. Obermeyer, A. Raman // Production and Operations Management. - 1997. - Vol. 6. - Issue 3. - P. 211-225.

72. Cundiff, J. S. A linear programming approach for designing a herbaceous biomass delivery system / J. S. Cundiff, N. Dias, H. D. Sherali // Bioresource Technology. - 1997. - Vol. 59, Issue 1. - P. 47-55.

73. Das, S. Differential evolution: a survey of the state-of-the-art / S. Das, P. N. Suganthan // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. - 2011. -Vol. 15, Issue 1. - P. 4-31.

74. Data analytics for operational risk management / O. Araz, T. Choi, D. Olson, F. Salman // Decision Sciences. - 2020. - Vol. 51, Issue 6. - P. 1316-1319.

75. Deb, K. An efficient constraint handling method for genetic algorithms / K. Deb // Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. - 2000. -Vol. 186. - P. 311-338.

76. Dynamic recovery policies for time-critical supply chains under conditions of ripple effect / D. Ivanov, B. Sokolov, I. Solovyeva etc. // International Journal of Production Research. - 2016. - Vol. 54, Issue 23. - P. 7245-7258.

77. Easwaran, G. A closed-loop supply chain network design problem with integrated forward and reverse channel decisions / G. Easwaran, H. Üster // IIE Transactions. - 2010. - Vol. 42. - P. 779-792.

78. Economic and environmental assessment of reusable plastic containers: A food catering supply chain case study / R. Accorsi, A. Cascini, S. Cholette etc. // International Journal of Production Economics. - 2014. - Vol. 152. - P. 88-101.

79. Efficient solution concepts and their relations in stochastic multi-objective programming / R. Caballero, E. Cerdá, M. M. Munoz etc. // Journal of Optimization Theory Application. - 2001. - Vol. 110, Issue 1. - P. 53-74.

80. Eliasson, L. Analysis of factors affecting productivity and costs for a highperformance chip supply system / L. Eliasson, A. Eriksson, S. Mohtashami // Applied Energy. - 2017. - Vol. 185. - P. 497-505.

81. Elliott, R. Supply chain resilience 10 year trend analysis. 2009-2018 / R. Elliott, M. Kamal, D. Reese. - Беркшир: Изд-во Business Continuity Institute, 2019. - 40 с. -URL: https://www.b-c-training.com/img/uploads/resources/Supply-Chain-Resilience-10-year-trend-analysis.pdf^aTa обращения: 13.12.2019).

82. El-Sayed, M. A stochastic model for forward-reverse logistics network design under risk / M. El-Sayed, N. Afia, A. El-Kharbotly // Computer & Industrial Engineering. - 2010. - Vol. 58. - P. 423-431.

83. Engelbrecht, A.P. Fundamentals of computational swarm intelligence / A. P. Engelbrecht. - New York: John Wiley & Sons Ltd, 2005. - 616 p.

84. Eppen, G.D. A scenario approach to capacity planning / G. D. Eppen, R. K. Martin, L. Schrage // Operations Research. - 1989. - Vol. 37, Issue 4. - P. 517527.

85. Escorcia-Caballero, J. P. Supply chain integration capability: An organizational routine perspective / J. P. Escorcia-Caballero, M. D. Moreno-Luzon, O. Chams-Anturi // International Journal of Supply Chain Management. - 2019. -Vol. 8, Issue 5. - P. 39-47.

86. Fahimnia, B. Green supply chain management: A review and bibliometric analysis / B. Fahimnia, J. Sarkis, H. Davarzani // International Journal of Production Economics. - 2015. - Vol. 162. - P. 101-114.

87. Gebennini, E. An integrated production-distribution model for the dynamic location and allocation problem with safety stock optimization / E. Gebennini, R. Gamberini, R. Manzini // International Journal of Production Economics. - 2009. - Vol. 122. - P. 286-304.

88. Geoffrion, A.M. Generalized benders decomposition / A. M. Geoffrion // Journal of optimization theory and applications. - 1972. - Vol. 10. - P. 237-260.

89. Guoquan, Zh. G. Collaborative production planning of supply chain under price and demand uncertainty / Zh.G. Guoquan, J. Shang, L. Li // European Journal of Operational Research. - 2011. - Vol. 215. - P. 590-603.

90. Haddouch, H. Supply chain management: A review of approaches, practices and impact on performance / H. Haddouch, Z. Beidouri, M. El Oumami //

International Journal of Supply Chain Management. - 2019. - Vol. 8, Issue 6. -P. 1-13.

91. Hajiaghaei-Keshteli, M. Sustainable closed-loop supply chain network design with discount supposition / M. Hajiaghaei-Keshteli, A. M. Fathollahi-Fard // Neural Computing and Applications. - 2018. - Vol. 31. -P. 5343-5377.

92. Hedar, A. Genetic Algorithms with Automatic Accelerated Termination / A. Hedar, B. T. Ong, M. Fukushima // Technical Report. - 2007. - Vol. 2. - P. 1-19.

93. Hedar, A.-R. Memory-Based Evolutionary Algorithms for Nonlinear and Stochastic Programming Problems / A.-R. Hedar, A.A. Allam, W. Deabes // Mathematics. - 2019. - Vol. 7, Issue 11. - P. 1126.

94. Hnaien, F. Multiobjective optimization for inventory control in two-level assembly systems under uncertainty of lead times / F. Hnaien, X. Delorme, A. Dolgui // Computers & Operations Research. - 2010. - Vol. 37, Issue. 11. - P. 1835-1843.

95. Hoffa-Dabrowska, P. Simulation Modeling of the Sustainable Supply Chain / P. Hoffa-Dabrowska, K. Grzybowska // Sustainability. - 2020. - Vol. 12. -P. 6007.

96. Hosseini, S. A new resilience measure for supply networks with the ripple effect considerations: A Bayesian network approach / S. Hosseini, D. Ivanov // Annals of Operations Research, 2019.- P. 1-21.

97. Integration of aggregate distribution and dynamic transportation planning in a supply chain with capacity disruptions and the ripple effect consideration / D. Ivanov, R. Hartl, A. Dolgui etc. // International Journal of Production Research. -2015. - Vol. 53, Issue 23. - P. 6963-6979.

98. Interactive fuzzy goal programming for a multiobjective closed-loop logistics network / M. Mehrbod, N. Tu, L. Miao, W. Dai // Annals of Operations Research. - 2012. - Vol. 201. - P. 367-381.

99. Ivanov, D. Dual problem formulation and its application to optimal redesign of an integrated production-distribution network with structure dynamics and ripple effect considerations / D. Ivanov, B. Sokolov, A. Pavlov // International Journal of Production Research. - 2013. - Vol. 51, Issue 18. - P. 5386-5403.

100. Ivanov, D. Low-Certainty-Need (LCN) Supply Chains: A new perspective in managing disruption risks and resilience / D. Ivanov, A. Dolgui // International Journal of Production Research. - 2019. - Vol. 57. - P. 5119-5136.

101. Ivanov, D. Optimal distribution (re) planning in a centralized multistage supply network under conditions of the ripple effect and structure dynamics / D. Ivanov, A. Pavlov, B. Sokolov // European Journal of Operational Research. -2014. - Vol. 237, Issue 2. - P. 758-770.

102. Ivanov, D. Predicting the impacts of epidemic outbreaks on global supply chains: A simulation-based analysis on the coronavirus outbreak (COVID-19/SARS-CoV-2) case / D. Ivanov // Transportation Research. Part E: Logistics and Transportation Review. - 2020. - Vol. 136. - P. 101922.

103. Ivanov, D. Revealing interfaces of supply chain resilience and sustainability: A simulation study / D. Ivanov // International Journal of Production Research. - 2018. - Vol. 56, Issue 10. - P. 3507-3523.

104. Ivanov, D. Simulation-based ripple efect modelling in the supply chain / D. Ivanov // International Journal of Production Research. - 2017. - Vol. 55, Issue 7. -P. 2083-2101.

105. Ivanov, D. Simultaneous structural-operational control of supply chain dynamics and resilience / D. Ivanov, B. Sokolov // Annals of Operations Research. -2019. - Vol. 283. - P. 1191-1210.

106. Ivanov, D. Supply chain dynamics, control and disruption management / D. Ivanov, S.J. Mason, R. Hartl // International Journal of Production Research. -2016. - Vol. 54, Issue 1. - P. 1-7.

107. Ivanov, D. The impact of digital technology and Industry 4.0 on the ripple effect and supply chain risk analytics / D. Ivanov, A. Dolgui, B. Sokolov // International Journal of Production Research. - 2019. - Vol. 57, Issue 3. - P. 829846.

108. Ivanov, D. The Ripple effect in supply chains: Trade-of 'efficiency-flexibility-resilience' in disruption management / D. Ivanov, B. Sokolov, A. Dolgui //

International Journal of Production Research. - 2014. - Vol. 52, Issue 7. - P. 2154— 2172.

109. Ivanov, D. Viability of intertwined supply networks: extending the supply chain resilience angles towards survivability. A position paper motivated by COVID-19 outbreak / D. Ivanov, A. Dolgui // International Journal of Production Research. -2020. - Vol. 58, Issue 10. - P. 2904-2915.

110. Ivanov, D. Viable supply chain model: integrating agility, resilience and sustainability perspectives - lessons from and thinking beyond the COVID-19 pandemic / D. Ivanov // Annals of Operations Research. - 2020. - Vol. 288. - P. 121.

111. Kannan, R. Algorithms, analysis and software for the global optimization of two-stage stochastic programs: Ph.D. thesis / R. Kannan. - Massachusetts: Massachusetts Institute of Technology, 2018. - 331 p.

112. Katsaliaki, K. Supply chain disruptions and resilience: a major review and future research agenda / K. Katsaliaki, P. Galetsi, S. Kumar // Annals of Operations Research. - 2021.- Vol. 303. - P. 1-38.

113. Kleindorfer, P. R. Managing disruption risks in supply chains / P. R. Kleindorfer, G.H. Saad // Production and Operations management. - 2005. -Vol. 14, Issue 1. - P. 53-68.

114. Kogler, C. Discrete event simulation of multimodal and unimodal transportation in the wood supply chain: A literature review / C. Kogler, P. Rauch // Silva Fennica. - 2018. - Vol. 52, Issue 4. - P. 1-29.

115. Konak, A. Multi-objective optimization using genetic algorithms: A tutorial / A. Konak, D. W. Coit, A. E. Smith // Reliability Engineering and System Safety. - 2006. - Vol. 91. - P. 992-1007.

116. Laguna, M. Experimental testing of advanced scatter search designs for global optimization of multimodal functions / M. Laguna, R. Marti // Journal of Global Optimization. - 2005. - Vol. 33. - P. 235-255.

117. Li, C. A generalized Benders decomposition-based branch and cut algorithm for two-stage stochastic programs with nonconvex constraints and mixed-

binary first and second stage variables / C. Li, I.E. Grossmann // Journal of Global Optimization. - 2019. - Vol. 75. - P. 247-272.

118. Li, C. An improved L-shaped method for two-stage convex 0-1 mixed integer nonlinear stochastic programs / C. Li, I. E. Grossmann // Computer Aided Chemical Engineering. - 2018. - Vol. 44. - P. 1501-1506.

119. Li, X. Nonconvex generalized benders decomposition for stochastic separable mixed-integer nonlinear programs / X. Li, A. Tomasgard, P. I. Barton // Journal of Optimization Theory Application. - 2011. - Vol. 151. - P. 425.

120. Literature review on disruption recovery in the supply chain / D. Ivanov, A. Dolgui, B. Sokolov, M. Ivanova // International Journal of Production Research. -2017. - Vol. 55, Issue 20. - P. 6158-6174.

121. Location and allocation decisions for multi-echelon supply chain network-A multi-objective evolutionary approach / B. L. Shankar, S. Basavarajappa, J. C. H. Chen, R. S. Kadadevaramath // Expert Systems with Applications. - 2013. -Vol. 40. - P. 551-562.

122. Longo, F. Sustainable supply chain design: an application example in local business retail / F. Longo // Simulation. - 2012. - Vol. 88, Issue 12. - P. 14841498.

123. Lu, Z. A facility location model for logistics systems including reverse flows: the case of remanufacturing activities / Z. Lu, N. Bostel // Computers & Operations Research. - 2007. - Vol. 34. - P. 299-323.

124. Managing product variety in emerging markets / L. F. Scavarda, A. Reichhart, S. Hamacher, M. Holweg // International Journal of Operations & Production Management. -2010. - Vol. 30. - P. 205-224.

125. Marchese, K. The ripple effect How manufacturing and retail executives view the growing challenge of supply chain risk / K. Marchese, S. Paramasivam. -New York: Deloitte Development LLC, 2013. - 18 p.

126. Marufuzzaman, M. Two-stage stochastic programming supply chain model for biodiesel production via wastewater treatment / M. Marufuzzaman,

S. D. Eksioglu, Y. Huang // Computers & Operations Research. - 2014. - Vol. 49. -P. 1-17.

127. Mazelis, L. Devising a method for the formation of sustainable chains of supply of raw materials from mercantile exchange to a timber processing enterprise considering uncertainties and risks / L. Mazelis, R. Rogulin // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. - 2021. - Vol. 5, Issue 3. - P. 6-18.

128. Meng, W. Optimal pricing strategy: How to sell to strategic consumers? / W. Meng, R. Yun, X. Zh. Stuart // International Journal of Production Economics. -2022. - Vol. 244. - P. 108367.

129. Mohamed, A. W. Constrained optimization based on modified differential evolution algorithm / A. W. Mohamed, H. Z. Sabry // Information Sciences. - 2012. -Vol. 194. - P. 171-208.

130. Mohamed, A. W. Real parameter optimization by an effective differential evolution algorithm / A. W. Mohamed, H. Z. Sabry, T. Abd-Elaziz // Egyptian Informatics Journal. - 2013. - Vol. 14. - P. 37-53.

131. Mohamed, A. W. Solving stochastic programming problems using new approach to Differential Evolution algorithm/ A. W. Mohamed // Egyptian Informatics Journal. - 2017. - Vol. 18, Issue 2. - P. 75-86.

132. Mukherjee, K. Application of goal programming in project selection decision - a case study from the Indian coal mining industry / K. Mukherjee, A. Bera // European Journal of Operational Research. - 1995. - Vol. 82, Issue 1. -P. 18-25.

133. Multi-objective optimization for a closed-loop network design problem using an improved genetic algorithm / S. Shi, Z. Liu, L. Tang, J. Xiong // Applied Mathematical Modelling. - 2017. - Vol. 45. - P. 14-30.

134. Multi-objective optimization of environmentally conscious chemical supply chains under demand uncertainty / R. Ruiz-Femenia, G. Guillén-Gosálbez, L. Jiménez, J.A. Caballero // Chemical Engineering Science. - 2013. - Vol. 96. - P. 111.

135. Murphy, F. H. Electric utility capacity expansion planning with uncertain load forecasts/ F. H. Murphy, S. Sen, A. L. Soyster // AIIE Transactions. - 1982. -Vol. 14, Issue 1. - P. 52-59.

136. Nakano, M. A systematic review on supply chain risk management: using the strategy-structure-process-performance framework / M. Nakano, A. K. Lau // International Journal of Logistics Research and Applications. - 2020. - Vol. 23, Issue 5. - P. 443-473.

137. Nazarov, D. M. SAP Analytics Cloud: intellectual analysis of small and medium-sized business activities in Russia in the context of COVID-19 / D. M. Nazarov, D. B. Kovtun, T. N. Reichert // 2020 IEEE 14th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT). - 2020. - P. 1-6.

138. Network optimization in supply chain: a KBGA approach / A. Prakash, F. T. S. Chan, H. Liao, S. G. Deshmukh // Decision Support Systems. - 2012. -Vol. 52, Issue 2. - P. 528-538.

139. Nooraie, V. S. Mitigating supply chain disruptions through the assessment of trade-offs among risks, costs and investments in capabilities / V. S. Nooraie, M. M. Parast // International Journal of Production Economics. - 2016. - Vol. 171. -P. 8-21.

140. Ogbe, E. A joint decomposition method for global optimization of multiscenario nonconvex mixed-integer nonlinear programs / E. Ogbe, X. Li // Journal of Global Optimization. - 2019. - Vol. 75. - P. 595-629.

141. Olivares-Benitez, E. A supply chain design problem with facility location and bi-objective transportation choices / E. Olivares-Benitez, J. L. González-Velarde, R. Z. Ríos-Mercado // Sociedad de Estadísticae Investigación Operativa. - 2012. -Vol. 20. - P. 729-753.

142. Optimal design of supply chain networks under uncertain transient demand variations / M. C. Georgiadis, P. Tsiakis, P. Longinidis, M. K. Sofioglou // Omega. - 2011. - Vol. 39. - P. 254-272.

143. Optimal Localization of Shopping Centers Using Metaheuristic Genetic Algorithm / M. Samadi, M. Nouraei, M. Mozaffari, K. B. Haji // Journal of Optimization in Industrial Engineering. - 2020. - Vol. 13. - P. 167-176.

144. Optimal supply chain design and management over a multi-period horizon under demand uncertainty. Part I: MINLP and MILP models / M. A. Rodriguez, A. R. Vecchietti, L. Harjunkoski, L. E. Grossmann // Computers & Chemical Engineering. - 2014. - Vol. 62. - P. 194-210.

145. Optimization in supply chain management, the current state and future directions: A systematic review and bibliometric analysis / M. Movahedipour, M. Yang, J. Zeng, X. Wu, Sh. Salam // Journal of Industrial Engineering and Management. - 2016. - Vol. 9, Issue 4. - P. 933-963.

146. Optimization of emergy sustainability index for bio diesel supply network design / J. Ren, S. Tan, L. Yang etc. // Energy Conversion and Management. - 2015. -Vol. 92. - P. 312-321.

147. Pasandideh, S. H. R. Optimizing a bi-objective multi-product multiperiod three echelon supply chain network with warehouse reliability / S. H. R. Pasandideh, S. T. A. Niaki, K. Asadi // Expert Systems with Applications. - 2015. - Vol. 42. -P.2615-2623.

148. Pessoa, M. V. P. Smart design engineering: a literature review of the impact of the 4th industrial revolution on product design and development / M. V. P. Pessoa, J. M. Jauregui-Becker // Research in Engineering Design. - 2020. -Vol. 31, Issue 15. - P. 1-21.

149. Pishvaee, M. S. A memetic algorithm for bi-objective integrated forward/reverse logistics network design / M. S. Pishvaee, R. Z. Farahani, W. Dullaert // Computers & Operations Research. - 2010. - Vol. 37, Issue 6. - P. 1100-1112.

150. Price, K. V. Differential evolution - a practical approach to global optimization / K. V. Price, R. M. Storn, J. A. Lampinen. - Berlin: Springer, 2005. -539 p.

151. Rahimikelarijani, B. A Mathematical Model for Multiple-Load AGVs in Tandem Layout / B. Rahimikelarijani, M. Saidi-Mehrabad, F. Barzinpour // Journal of Optimization in Industrial Engineering. - 2020. - Vol. 13. - P. 67-80.

152. Ramírez-Granados, M. A Discrete-event Simulation Model for Supporting the First-tier Supplier Decision-Making in a UK's Automotive Industry / M. Ramírez-Granados, J. E. Hernández, A. C. Lyons // Journal of Applied Research and Technology. - 2014. - Vol. 12, Issue 5. - P. 860-870.

153. Rao, S. S. Engineering optimization: theory and practice (4th edition) / S. S. Rao. - Hoboken: John Wiley & Sons Inc., 2009. - 829 р.

154. Real-time management of transportation disruptions in forestry / A. Amrouss, N. El Hachemi, M. Gendreau, B. Gendron // Computers & Operations Research. - 2017. - Vol. 83. - P. 95-105.

155. Research on Intelligent Decision of Low Carbon Supply Chain Based on Carbon Tax Constraints in Human-Driven Edge Computing / Z. Liu, B. Hu, Y. Zhao etc. // IEEE Access. - 2020. - Vol. 8. - P. 48264-48273.

156. Sáenz, M. J. Creating more resilient supply chains / M. J. Sáenz, E. Revilla // MIT Sloan management review. - 2014. - Vol. 55, Issue 4. - P. 22-24.

157. Sample average approximation for stochastic nonconvex mixed integer nonlinear programming via outer-approximation / C. Li, D. E. Bernal, K. C. Furman, M. A. Duran, I. E. Grossmann // Optimization and Engineering. - 2021. - Vol. 22. -P.1245-1273.

158. Schut, P. Z. Supply chain design under uncertainty using sample average approximation and dual decomposition / P. Z. Schut, A. Tomasgard, S. Ahmed // European Journal of Operational Research. - 2009. - Vol. 199. - P. 409-419.

159. Sen, S. Network planning with random demand / S. Sen, R. D. Doverspike, S. Cosares // Telecommunication Systems. - 1994. - Vol. 3, Issue 1. - P. 11-30.

160. Shah, N. H. Integrating credit and replenishment policies for deteriorating items under quadratic demand in a three-echelon supply chain / N. H. Shah,

U. Chaudhari, L. E. Cárdenas-Barrón // International Journal of Systems Science: Operations & Logistics. - 2018. - Vol. 7, Issue 1. - P. 1-12.

161. Solving stochastic programming problems using modified differential evolution algorithms / R. Thangaraj, M. Pant, P. Bouvry, A. Abraham // Logic Journal of the IGPL - 2012. - Vol. 20, Issue 4. - P. 732-746.

162. Storn, R. Differential evolution - a simple and efficient adaptive scheme for global optimization over continuous spaces / R. Storn, K. Price // Journal of Global Optimization. - 1995. - Vol. 23. - Issue 1. - P. 1-15.

163. Storn, R. Differential evolution - a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces/ R. Storn, K. Price // Journal of Global Optimization. - 1997. - Vol. 11, Issue 4. - P. 341-359.

164. Supply chain risk analysis: A shipbuilding industry case / F.D.A.L. Ferreira, L. F. Scavarda, P. S. Ceryno, A. Leiras // International Journal of Logistics Research and Applications. - 2018. - Vol. 21, Issue 5. - P. 542-556.

165. Supply chain risk management and artifcial intelligence: State of the art and future research directions / G. Baryannis, S. Validi, S. Dani, G. Antoniou // International Journal of Production Research. - 2019. - Vol. 57, Issue 7. - P. 21792202.

166. Supply chain risk management: A literature review / W. Ho, T. Zheng, H. Yildiz, S. Talluri // International Journal of Production Research. - 2015. - Vol. 53, Issue 16. - P. 5031-5069.

167. Supply Chain Risk Management: an Interactive Simulation Model in a Big Data Context / A.A.C. Vieira, L. Dias, M. Y. Santosetc. // Procedia Manufacturing. -2020. - Vol. 42. - P. 140-145.

168. Suwarna, H. Fuzzy programming approach to multiobjective stochastic linear programming problems / H. Suwarna, M. P. Biswal, S. B. Sinha // Fuzzy Set Systems. - 1997. - Vol. 88, Issue 1. - P. 173-181.

169. Talatahari, S. Hybrid Teaching-Learning-Based Optimization and Harmony Search for Optimum Design of Space Trusses / S. Talatahari,

V. Goodarzimehr, N. Taghizadieh // Journal of Optimization in Industrial Engineering. - 2020. - Vol. 13. - P. 177-194.

170. The impact of cost allocation on key decisions of supply chain participants / E. E. Panfilova, N. Dzenzeliuk, O. L. Domnina etc. // International journal of supply chain management. - 2020. - Vol. 9, № 1. - P. 552-558.

171. The Russell-Yasuda Kasai model: an asset liability model for a Japanese insurance company using multistage stochastic programming / D. R. Carino, T. Kent, D. H. Meyers, C. Stacy, M. Sylvanus, A. L. Turner // Interfaces. - 1994. - Vol. 24, Issue 1. - P. 29-49.

172. Tuljak-Suban, D. Food supply chain: A review of approaches which enhance sustainability with a focus on social responsibility / D. Tuljak-Suban. -London: Intech Open, 2016. - 276 p.

173. Venkatraman, S. A generic framework for constrained optimization using genetic algorithms / S. Venkatraman, G. G. Yen // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. - 2005. - Vol. 9, Issue 4. - P. 424-435.

174. Wang, K. J. Location and allocation decisions in a two-echelon supply chain with stochastic demand - a genetic-algorithm based solution / K. J. Wang, B. Makond, S. Y. Liu // Expert Systems with Applications. - 2011. - Vol. 38. -P. 6125-6131.

175. Wilding, R. Guest editorial / R. Wilding, B. Wagner // Supply Chain Management. - 2019. - Vol. 24, Issue 1. - P. 1-4.

176. Wright, J. Taking a broader view of supply chain resilience / J. Wright // Supply Chain Management Review. - 2013. - Vol. 17, Issue 2. - P. 26-31.

177. Yang, L. A bicriteria solid transportation problem with fixed charge under stochastic environment / L. Yang, Y. Feng // Applied Mathematical Modelling. - 2007. - Vol. 31. - Issue 12. - P. 2668-2683.

178. Zandi, A. N. Modelling and optimisation of biomass supply chains: A review / A.N. Zandi, N. Labadie, C. Prins // International Journal of Production Research. - 2018. - Vol. 56, Issue 10. - P. 3482-3506.

179. Zarrinpoor, N. A chance-constrained fuzzy programming approach for a sustainable supply chain network design under multiple sources of uncertainty / N. Zarrinpoor // International Journal of Supply and Operations Management. - 2019. -Vol. 6, Issue 4.-P. 349-359.

180. Zsidisin, G. A. An institutional theory perspective of business continuity planning for purchasing and supply management / G. A. Zsidisin, S. A. Melnyk, G. L. Ragatz // International Journal of Production Research. - 2005. - Vol. 43, Issue 16. - P. 3401-3420.

Рогулин Родион Сергеевич

РАЗРАБОТКА ИНСТРУМЕНТОВ ФОРМИРОВАНИЯ УСТОЙЧИВЫХ ЦЕПОЧЕК ПОСТАВКИ СЫРЬЯ И ПЛАНА ВЫПУСКА ГОТОВОЙ ПРОДУКЦИИ ЛЕСОПРОМЫШЛЕННЫМИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ С УЧЕТОМ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ

Специальность: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы

экономики (экономические науки)

Диссертация на соискание учёной степени кандидата экономических наук

Подписано в печать . Заказ Печать офсетная. Формат 60x84/8

Усл.-печ. л. 17,2.Тираж _экз. Заказ

Отпечатано во множительном участке Ресурсного информационно-аналитического центра Владивостокского государственного университета экономики и сервиса 690014, г. Владивосток, ул. Гоголя, 41(уточнить где)