一条路上的在线货车调度及其竞争分析

一条路上的货车调度问题是线上的在线服务器问题的推广.决策者必须以在线方式做出决策,即已知现在和过去的信息而对未来一无所知情况下决策如何调度货车完成服务需求.优化目标是使竞争比最小.本文分空载和实载两种情行进行了讨论,对每种情形分别提出两种不同的竞争策略,得到了相应的竞争比;最后,对本文中给出的问题P3的两种竞争算法作了比较并得出了结果.     

在线租赁问题的随机性竞争策略

在线算法与竞争分析是研究信息不确定决策问题的一种新工具,应用该方法研究在线租赁问题是近年来国内外的一个研究热点.在前人研究基础上,采用博弈论中Nash均衡的混和策略思想并运用竞争分析理论中常用的敌手分析法,针对离线人具有遗忘性竞争对手的特点首先讨论了不存在市场利率情形下在线租赁决策的随机性竞争策略,指出在线人在有限维策略空间内(其维数为设备购买价格与设备租赁费用的比值)必定存在着最优的随机性Nash混和竞争策略,随后将该结果进一步扩展到了存在市场利率情形时的随机性Nash混和竞争策略.另外,通过数值对比分析,发现市场利率的引入使得策略的竞争性能得到显著改善,并且随着市场利率的增大其随机性Nash混和竞争策略的竞争比越小,即投资者若考虑到资金的收益及市场风险因素后将会采取更加谨慎稳健的投资策略.     

价格连续型局内设备赁购问题的竞争分析

基于局内算法分析领域中的On-line Ski问题,提出了局内设备赁购决策问题.建立了价格连续型的该问题的数学模型,针对购价恒定的情形和一般情形分别设计了B价赁购策略和赁购平衡策略(Renting-Buying Balance Strategy),给出了相应的竞争比,并进行了理论证明.得到了价格连续型问题的竞争比下限,并给出理论证明.讨论了所得结果在现实经济管理活动中的应用,并指出了进一步的研究方向.     

考虑二手货市场的在线租赁决策与竞争

以往的在线租赁研究基于Karp提出的“雪橇租赁”模型,其假设当租赁方购买设备后不允许出售.研究了存在二手货市场的在线设备租赁问题,即购买的设备可在二手货市场上出售.讨论了设备在二手货市场出售价格为2种不同情形下问题的竞争策略.第1种情形,出售价格围绕购买设备的剩余价值(购买价格与价值损耗量之差)上下波动,分析了问题的离线最优解,并证明不存在具有常数竞争性能比的租赁策略.第2种情形为第1种情形的特例,其出售价格完全由购买设备的剩余价值决定,给出一个租赁策略,并证明了该策略为最优策略,其竞争比小于Karp“雪橇租赁”模型中最优策略的竞争比.     

多产品多阶段报童问题的在线订购策略

利用集成专家意见的在线序列预测算法研究多产品多阶段报童问题.将任意的一个固定订购量策略看成一个专家意见,用弱集成算法综合考虑众多专家意见构建在线订购策略,并基于弱集成算法的竞争性理论给出在线订购策略的理论保证.首先给出了两产品多阶段报童问题的在线订购策略,证明了其实现的累积收益可与最优固定订购量策略实现的累积收益相当.然后,将两产品多阶段报童问题的在线订购策略及其理论结果推广到多产品多阶段报童问题中.最后在不同的需求类型下,通过数值算例表明构建的在线订购策略相对于最优固定订购量策略具有较强的竞争性能.     

激励相容在线反向拍卖的竞争分析

运用在线算法与竞争分析方法,研究了网络环境下当供应商在不同时刻到达,并投标而要求采购商接到每个投标时立即做出决策的在线反向拍卖机制.首先,证明了基于采购商需求曲线的在线反向拍卖是激励相容在线反向拍卖的充分必要条件.其次,对无限可分商品,在采购商需求量一定的前提下,运用文中给出的基于投标价格上涨威胁的策略,找到了采购商竞争的需求曲线,并求出了该在线策略相对于Vickrey反向拍卖策略的竞争比.最后,给出了在线反向拍卖操作的算法框架,并通过实例进行了说明.     

基于物价指数上涨的最优在线租赁决策模型

考虑到现实租赁市场设备租金费用及购买价格随着时间推移总体呈现出持续性上涨特征, 建立了基于物价指数上涨的在线租赁决策模型, 首先分析了该问题的最优离线策略, 其次运用在线算法理论给出了该问题的确定性最优在线租赁策略及其竞争比. 从提高策略的竞争性能角度出发, 基于风险控制思想, 给出了该问题的随机性最优在线租赁策略及其竞争比, 并运用两人零和博弈分析技巧严格证明了此策略是该问题的唯一随机性最优竞争策略. 进一步指出了确定性和随机性最优策略的竞争性能均随着购买价格上涨而下降, 也随着物价指数上涨而降低. 最后, 结合数值分析发现当存在通货膨胀因素时, 最优决策日期相对提前, 但策略的竞争性能显著降低, 这表明物价指数变动对在线租赁决策具有显著影响.     

具有美式看跌期权的单方向在线外汇兑换竞争策略设计

El-Yaniv等学者首次运用在线算法及其竞争分析方法研究了单方向在线外汇兑换问题, 提出了基于汇率突然下跌威胁的在线兑换策略. 结合期权工具改进了该兑换策略对汇率上、下界的估计, 即不估计汇率波动的下界, 仅估计上界. 利用看跌期权以第一期汇率价格为敲定价格锁定后续汇率波动的最低交易底价, 同时利用首期汇率信息对汇率上界进行估计, 从而这样预估的上界较El-Yaniv等学者模型中估计的上界更准确. 当汇率上界确定后, 分别给出了兑换期限已知和未知两种情形下的最优在线兑换策略, 并与El-Yaniv等学者给出的兑换策略进行了对比分析. 最后, 通过算例分析说明了当El-Yaniv等学者模型中的下界和上界参数相差很大时或末期汇率出现大幅下跌时, 本文所提出的结合期权工具的在线交易策略的竞争性能更具有优越性.     

设备购买价格可变的确定性在线租赁策略

在线算法和竞争比分析是研究在线租赁的主要方法,而且一般是在租赁费用和购买价格不变的情形下给出最优投资策略。在已有研究基础上,建立了设备购买价格递减变化的离散型数学模型,给出了该模型下的最优投资策略和其竞争比的上界。最后,将市场利率进一步引入在线租赁模型中,使得模型更加贴近实际。     

MTO模式下占线生产问题的竞争比下界EI北大核心CSCDCSSCI

研究的是订单需求信息不确定条件下的按订单生产(make-to-order,MTO)模式企业的生产决策问题.这类企业单批产品的固定启动生产成本较高,企业允许延期交货,但需要承受延期惩罚费用.因此本文研究在需求订单到达序列信息不确定的条件下,决策怎么安排生产使得总固定启动生产费用和延期费用最优的生产决策问题.考虑了占线生产模型,首先证明该问题的竞争比下界是3.随后受证明的启发,研究仅针对两类产品的问题,给出了一个新的占线生产策略并证明竞争比为3,因此说明所做的下界分析是紧的,同时证明了所给出针对两类产品的问题的占线策略是最优的.     

具有时间窗的局内开放式车辆调度的竞争分析

基于k-卡车问题和局内运输问题，提出了具有时间窗的局内开放式车辆调度问题．该问题的优化目标为：在服务需求的发布为局内方式的条件下，如何最小化完成整个服务需求序列的时间跨度．建立了该问题的数学模型并对有关的概念和参数进行了定义和说明．研究了当车辆数为1时该问题的竞争分析的有关结果：给出并证明了对于该问题的竞争策略的竞争比下限；针对该局内问题，设计了两种不同的竞争策略，得到了相应的竞争比，并进行了理论证明．     

原材料采购问题的占线竞争策略分析

研究的是价格不确定条件下的原材料采购问题.在实际的原材料采购决策中,经常会遇到如下情形:特定时间内某原材料的价格随时间的变动具有不可预期性,同时该原材料具有固定的需求消耗.为了最小化采购费用,我们需要在满足需求的条件下确定在什么时间,以什么价格以及采购多少的决策问题.以往的研究一般都是假设采购价格是随机波动的,而实际情况中价格常常是不可随机观测的.本文从占线理论出发考虑了原材料占线采购问题,设计了一个竞争策略,证明了相应的竞争比,该竞争比结果优于已有结果.     

局内配送车调度及其竞争算法

经典的优化理论大多是在已知条件不变的基础上给出最优方案(即最优解)，其最优性在条件发生变化时就会失去．局内问题与竞争算法则是针对特定的优化问题提出一种策略，对已知条件变化的每一个特例都能给出一个方案，使得该方案的解离最优方案的解总在一定的比例之内．针对在一个有限网络上建立了s个配送中心，并且有k辆配送车进行服务的局内配送车问题，在时间目标函数下给出了当配送中心、配送车和需求点个数变化时的3种竞争算法．     

局内封闭式车辆调度问题及其竞争策略

基于k-卡车问题和局内运输问题,提出了具有时间窗的局内封闭式车辆调度问题,建立了相关的模型,研究了当车辆数为1时该问题的竞争分析的有关结果,给出了三种不同的竞争策略,得到了相应的竞争比,并进行了理论证明.     

局内军车调度的时间优化及其竞争策略

提出时间目标函数下的局内k－军车调度问题，应用复位策略给出该问题的几种竞争算法：给出了对应的局内k－服务器问题的竞争比的c时的该问题的竞争比为c 1 1/θ的竞争算法；分别给出了当k=n和k=n-1时该问题的竞争比为1和1＋1／θ的竞争算法。     

基于概率分布的局内特殊优惠卡问题及其竞争分析

特殊优惠卡问题是租赁问题的推广.应用平均情形竞争分析研究了局内特殊优惠卡问题,理论和数值分析表明概率分布的引入使得竞争分析的性能得到了改善.并对存在市场利率的特殊优惠卡问题进行了讨论,市场利率的引入使得该金融模型更贴近于现实情况.得到两种情形下不同的竞争比,同时竞争比是市场利率的递减函数.     

限制图上的局内出租车调度与竞争算法

经典的优化理论大多是在已知条件不变的基础上给出最优方案（即最优解），其最优性在条件发生变化时就会失去．局内问题与竞争算法则是针对特定的优化问题来研究这样的方法，它在变化因素的每一个特例中都能给出一个方案，使得这一方案所得到的解离最优方案给出的解总在一定的比例之内．本文应用复位策略给出限制图上局内ｋ 出租车调度问题竞争比为１＋ （ｎ－ ｋ）λ的竞争算法．     

有限使用寿命情形下局内设备的赁购决策

局内设备赁购模型(RBP)是局内问题中被广泛研究和应用的经典模型。但在该模型以往的研究中,都假设设备的使用寿命无限长,这导致了模型本身的一些不足。为此,提出了有限使用寿命情况下的局内设备赁购模型。研究意外地发现,考虑设备寿命后,最优策略组合中可能不存在"购买行为"(M<2 N时),这在经典设备赁购模型中是不可能的;在考虑了设备寿命之后,租赁方的最优决策将与出租方的利润有关,这也是经典模型所忽略的。最后,对有限寿命设备赁购模型的经济意义和具体应用进行了说明。