互联网的高速发展从根本上改变了供应链网络的内部结构与商业运作模式,以线下实体店、PC网店、移动网店、直播平台等并存的全新零售模式促使全渠道供应链网络逐渐形成。全渠道供应链网络供需关系的跨渠道性使得网络运行效率低下、内部协调能力较差,特别是库存系统紊乱以及产品定价恶性竞争问题突出。在此背景下,本文聚焦全渠道供应链网络中的库存优化与定价策略问题,以全渠道供应链中网络节点物流量预测结果为基础,对全渠道供应链网络中的库存控制与动态定价进行研究,从而提高全渠道供应链网络整体运行效率与内部协调能力。本文主要进行了以下几个方面研究:(1)全渠道供应链网络的运行特征及模式。在对全渠道供应链网络内部业务构成、网络运行环节以及运行过程分析基础上,深入分析全渠道供应链网络的显著特征,认清全渠道供应链网络的高度集成性和供需关系跨渠道性,在此基础上,剖析全渠道供应链网络的全新运作模式,探究多核心辐射模式对全渠道供应链网络内部优化造成的影响。(2)全渠道供应链网络优化要素分解。将全渠道供应链网络优化要素分为网络节点物流量、库存成本与定价策略,其中,对节点物流量进行预测是研究全渠道供应链网络库存优化与定价策略问题的前提和基础,节点企业根据物流量指标构建随机型库存决策模型,从而合理优化库存系统,同时,网络节点在充分考虑库存因素基础上对各营销渠道定价进行动态调整。(3)全渠道供应链网络节点物流量预测。物流量是供应链网络中节点成员进行业务往来的载体,也是企业协调物流系统的重要桥梁,节点成员通过对网络物流量的合理控制,实现对库存与定价决策的自我调节。对于全渠道供应链网络而言,节点成员间的物流联系更加复杂,这就对物流量预测方法提出了更高要求,传统的浅层学习模型在预测中过拟合问题凸显,因此本文构建深度学习模型对全渠道供应链网络节点物流量进行智能预测。(4)以物流量为基础的库存优化模型构建。库存优化的核心是通过制定最优的订货批量以及最佳的订货时间,从而最小化库存成本。在全渠道供应链网络中,库存系统需求率可以通过网络节点物流量直观体现,节点企业根据前一订货周期内的需求率以及订货批量,对下一订货周期的需求率做出理性判断,进而构建随机型库存决策模型,实现库存系统的供需平衡。(5)考虑库存因素的全渠道供应链网络定价策略。将全渠道供应链网络定价与库存优化相联动,在零售商全渠道营销共建共享库存情形下,分析网络节点不同渠道间价格冲突的相互作用原理,构建以零售商收益最大化为目标函数的非线性规划方程。当顾客需求服从均匀分布,各个渠道中的定价策略对自身以及其他渠道市场需求同时产生影响时,零售商在各个渠道间的定价策略存在纳什均衡。综上,本文从全渠道视角出发,将移动渠道和社交媒体渠道等新兴互联网营销渠道纳入供应链网络优化研究,打破了单一渠道或双渠道供应链网络为研究对象的渠道限制,最大程度上贴近供应链网络运行的实际情况;本文将深度学习算法运用到供应链网络节点物流量预测中,构建了栈式自编码器智能预测模型,该模型可通过多次迭代训练抽象数据的本质特征,预测结果比以往浅层神经网络模型具有更高的准确性;本文将物流量、库存和定价联合建模,以节点物流量预测为基础构建了随机型库存决策模型,以库存优化为前提求解出零售商在不同渠道的纳什均衡定价。