电子商务合同的违约救济制度研究

中南大学硕士学位论文电子商务合同的违约救济制度研究姓名：宋微余申请学位级别：硕士专业：民商法学指导教师：潘纪乐20071203电子商务合同的违约救济制度研究作者：宋微余学位授予单位：中南大学相似文献(5条)1.期刊论文杨凝.YANGNing电子商务合同违约救济方式探析-华中农业大学学报（社会科学版）2010,(1)伴随着计算机应用技术及通讯技术的不断发展,在商务合同应用领域中电子商务合同的违约救济方式这一法律研究课题已经成为研究重点.从电子商务合同的法律意义出发,明确了电子商务合同定义及性质,并对电子商务合同的各国法律制度进行了比较分析;着重论述了电子商务合同特有的违约救济方式--电子自助及其在线解决机制等.研究电子商务合同特有的违约救济方式,对我国电子商务合同违约救济方式法律应用的发展,有着一定的借鉴意义.2.会议论文罗大钧对“网络虚拟财产法律保护的思考2004网络游戏中，游戏者的“网络虚拟财产”受到侵犯并不少见。所谓“网络虚拟财产”，其并不能独立满足游戏者的娱乐需求，本身没有独立价值，不成其为财产；游戏者的“网络虚拟财产”的损失并不构成侵权责任关系，而是游戏者与网络经营商之间的合同违约关系。法律对“网络虚拟财产”的保护应从合同法的规制入手。3.学位论文初晓璇基于MTO-MTS的钢铁企业合同计划方法研究2009钢铁工业一直以来都是我国国民经济的基础和支柱，在国民经济的发展中长期占据主导地位。近年来，随着科学技术的进步以及社会经济的发展，钢铁企业正面临着同国际众多大型钢铁集团的全面竞争。科技的发展和制造工艺的不断进步导致新产品不断涌现，产品的市场寿命缩短，更新换代加速。客户对钢铁产品需求的多样化和个性化日益突出，订单越来越多品种、小批量。在这种背景下，钢铁企业继续按规模经济的要求进行产品的大批量生产已经无法满足客户的需求。为了占领市场，提高客户服务水平，企业的生产必须贴近市场，按订单组织生产(MTO)，从而避免生产的盲目性。客户需求的另一个特点是合同交货期越来越短，而MTO生产模式是有了合同才组织生产，这就会造成交货提前期过长，难以按时交货，此外，合同的多品种、小批量和钢铁设备庞大、需要大规模均衡生产的要求相矛盾，使得企业内部生产的成本大幅度提高，影响了企业的经济效益。而按库存组织生产(MTS)可以充分考虑生产的批量经济性、降低生产成本，同时由于有提前备货，交货周期可以大幅减小。可见，MTO和MTS两种生产模式各有优缺点，MTO生产模式很好的满足了企业的外部市场需求，而MTS生产模式则更好的降低了企业内部的生产成本，这种互补性使得越来越多的钢铁企业采用MTO-MTS相结合的生产模式来组织生产。MTO与MTS如何有效的结合，充分发挥各自的优势，以及在这种混合型生产方式下，企业的计划管理体系如何重新构建，成为值得研究的热点。本文首先介绍了MTO、MTS生产模式的理念，总结了钢铁企业生产模式的特点及研究现状，通过对钢铁企业生产工艺流程及约束的介绍与分析，提出了基于MTO-MTS的钢铁企业生产计划管理体系，将计划管理体系分为长期计划层、客户合同管理层、能力需求计划层、合同计划层、原料需求计划层、生产作业调度层等，并论述了各计划管理层的主要功能，将市场需求与生产实际紧密的结合了起来。合同计划是钢铁企业计划管理体系中的关键一环，起着承上启下的重要作用。合同计划所要处理的对象是由客户定单、预测定单转化而来的生产合同，在满足各种约束的情况下，安排合同进行库存匹配或在车间各道工序的生产时间，目标是保证按时交货，降低生产成本。合同计划是客户合同处理和合同生产加工、匹配之间的衔接环节，它对上层要传递合同的生产信息，包括不同规格，不同交货时间的合同的已有量，各机组不同时段的产能等，影响着企业对客户订货的处理过程；对下层要计划合同的合理生产或匹配，保证车间调度的顺利进行以及库存的合理控制。因此合同计划在企业的销售、生产决策中起着非常重要的作用，合同计划编制的质量，决定着企业的生产效率和经济效益。本文详细论述了合同计划的运作方式及流程，设计了MTO-MTS结合的钢铁企业合同计划管理体系。粒子群算法(PSO)通过模拟鸟类觅食行为搜索解空间，是一种具有群体智能搜索能力的启发式算法，搜索规则简单，实现相对容易，近年来在生产计划调度问题中得到了广泛的应用。禁忌搜索算法(TS)是局部邻域搜索算法的推广，是一种全局逐步寻优算法，通过引入一个灵活的存储结构和相应的禁忌准则来避免迂回搜索，并通过藐视准则来赦免一些被禁忌的优良状态，进而保证多样化的有效探索以最终实现全局优化，具有其他传统优化方法所没有的特性。本文详细介绍了粒子群算法与禁忌搜索算法的主要原理及参数设计方法，将粒子群算法收敛速度快、搜索规则简单与禁忌搜索算法搜索空间大、容易跳出局优的特点结合起来，设计了一种结合禁忌搜索的混合粒子群算法。本文将粒子群算法、禁忌搜索算法以及结合禁忌搜索的混合粒子群算法分别应用到基于MTO-MTS生产模式的合同计划模型中。该模型同时考虑库存余材匹配和生产计划，以提前/拖期惩罚、交货时间窗内拖后惩罚、生产费用、库存匹配费用、合同违约惩罚总额最小为目标，是一个单目标多约束的大规模组合优化模型，在求解过程中会产生大量的不可行解。本文设计了非可行解的启发式修复策略，通过仿真实验对粒子群算法的参数设置进行了测试，确定了粒子群算法及混合算法求解本模型的最佳参数，并利用上述三种算法针对三组不同规模的合同数据分别求解本文模型，在相同条件下比较了三种算法的优化效果，验证了本文模型及混合算法的有效性。4.期刊论文杜力.DULI信用中国一个沉重的话题-环渤海经济瞭望2001,(6)市场经济是信用经济,信用是一切经济活动的基础.在市场经济的条件下,从最初的交换到扩大了的市场关系都是以信用为基本原则的,到了互联网时代,信用几乎成为电子商务的灵魂.没有信用就没有秩序,也就没有交换和市场.发展市场经济最终也只能是句空话.然而,当前在我国社会各个领域信用失衡现象十分普遍,假冒伪劣产品充斥市场,合同违约,商业欺诈随处可见.三角债、拖欠贷款和银行不良债权反复出现,各种经济犯罪连年增加,日趋严重,这些问题的存在与我国市场经济过程中信用管理体系严重滞后,不协调发展密切相关.5.学位论文程海刚钢铁行业基于MTO-MTS的计划管理体系的研究2007近年来，随着科学技术的进步、社会经济的发展以及市场竞争的全球化，钢铁企业面临的市场环境发生了巨大的变化，竞争日益激烈。科技的发展和制造工艺的不断进步，导致新产品不断涌现，产品的市场寿命缩短，更新换代加速。客户对钢铁产品需求的多样化和个性化日益突出，定单越来越多品种、小批量化。这种背景下，企业再按规模经济的要求进行产品的大批量生产已经无法满足客户的需求，为了占领市场，提高客户服务水平，企业的生产必须贴近市场，按定单组织生产(maketoorder，MTO)，从而避免生产的盲目性。但是MTO生产模式又给企业带来了新的问题，由于客户需求的另一个特点是合同交货期的越来越短，而MTO生产模式是有了合同才组织生产，造成交货提前期过长，难以按时交货，这在速度就是优势，时间就是财富的市场法则中很难获得竞争优势；另外，合同的多品种、小批量化和钢铁设备庞大、需要大规模均衡化生产的要求相矛盾，使得企业内部生产的成本大幅度提高，影响了企业的经济效益。而按库存组织生产(maketostock，MTS)可以充分考虑生产的批量经济性、降低生产成本，同时由于有提前备货，交货周期可以大幅减小。可见，MTO和MTS两种生产模式各有优缺点，MTO生产模式很好的满足了企业的外部市场需求，而MTS生产模式则更好的降低了企业内部的生产成本。这种互补性使得越来越多的钢铁企业采用MTO与MTS相结合的生产模式来组织生产。MTO与MTS如何有效的结合，充分发挥各自的优势，以及在这种混合型生产方式下，企业的计划管理体系如何重新构建，成为值得研究的热点。本文首先简单介绍了钢铁企业生产的工艺流程和工艺约束，以及计划管理系统的发展。随后通过对钢铁企业的内部生产和外部市场需求特点的分析，指出MTO-MTS是适合当前钢铁行业的生产模式。基于MTO-MTS，构建了钢铁行业的计划管理体系的模型，将计划管理体系分为战略计划层、长期计划层、客户合同管理层、合同计划层、能力需求计划层、日作业计划调度层等，论述了各计划管理层的功能以及彼此之间的信息传递和控制过程，使市场和生产有机结合起来，有效解决了MTO-MTS生产模式下的信息集成和优化控制问题。合同计划层在整个计划管理体系中起着关键的作用，合同计划所要处理的对象为由客户定单、预测定单转化而来的合同集，在满足各种约束的情况下，安排合同在车间各道工序的生产时间，目标是保证按时交货，降低生产成本，或者把合同和库存余材进行匹配，直接交货。因此合同计划是客户合同处理和合同生产加工、匹配之间的衔接环节，它对上层要传递合同的生产信息，包括不同规格，不同交货时间的合同的已有量，各机组不同时段的产能等，影响着企业对客户订货的处理过程；对下层要计划合同的合理生产或匹配，保证车间调度的顺利进行以及库存的合理控制。因此合同计划在企业的销售、生产决策中起着非常重要的作用，合同计划编制的质量，决定着企业的生产效率和经济效益。本文通过对MTO-MTS生产模式下的生产组织过程的分析，并结合到企业调研得到的最新需求信息，建立了一种新的合同计划模型，该模型同时考虑库存余材匹配和生产计划，以提前/拖期惩罚、交货时间窗内拖后惩罚、生产费用、库存匹配费用、合同违约惩罚总额最小为目标。由于该模型的目标和变量约束众多，属于大规模组合优化问题，而且求解过程会遇到大量非可行解，用精确算法难以实现。粒子群算法是一种具有群体智能搜索能力的启发式算法，而且规则简单，实现相对容易。本文根据模型特点，设计了对非可行解进行启发式修复的改进粒子群算法。通过仿真实验对算法参数进行了分析，求出了适合本文模型的最佳算法参数，在该参数设置下，对三组不同规模的合同数据进行了求解，并在相同条件下，对比了本文模型与分阶段考虑库存匹配/合同计划的实验结果，验证了本文模型和算法的有效性。最后，对本文的研究工作做了总结和展望。本文链接：：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：4e5e0b6d-294a-4f4c-b7ac-9e060103c1cf下载时间：2010年10月5日