离散型两斜率在线租赁问题

两斜率在线租赁问题是经典的在线租赁问题的一种自然的推广.基于在线租赁问题的研究分为离散时间和连续时间,鉴于已有文献对连续时间情况下两斜率在线租赁问题进行了讨论,本文研究离散时间情况下两斜率在线租赁问题.我们的讨论包括确定性竞争策略和随机性在线策略.关于确定性策略,一个竞争因数为2-[1+(s-1)a]/s的最优策略被给出.对于随机性策略,本文提出了风险均衡策略,并通过竞争分析的方法证明了该策略是唯一最优策略.最后,对两种策略的竞争性能做了分析和讨论·分析和讨论的结果表明:考虑两斜率能改善经典问题的竞争比,考虑离散性能比连续性提高决策效率.     

在线住房租赁的竞争策略及其风险补偿模型

基于一般设备在线租赁竞争策略的基础上,分别研究了在线住房租赁问题在有无利率情形下的竞争策略,并建立了相应的风险补偿模型,从而在线置房者可以根据自己的风险容忍度和未来预期选择最优的住房租赁策略.另外,市场利率的引入使得在线住房租赁模型复杂但更贴近于现实中的住房租赁决策问题.通过具体实例进一步说明了市场利率下在线竞争比更小,而且竞争比关于市场利率递减;同时也说明了风险补偿模型中最优约束竞争比要小的多.     

复利下二重在线租赁竞争策略及风险补偿模型

基于实际租赁市场中存在着除纯租赁和纯购买外更多租赁形式的现象,提出了二重在线租赁问题.另外,考虑到资金的时间价值不容忽视,给出了考虑复利的二重在线租赁问题最优竞争策略及风险补偿策略,为决策者提供了决策参考.首先,运用竞争分析方法得到确定性最优在线竞争策略及其竞争比.接着,考虑决策者对设备使用时长的概率预期,给出了一定风险容忍度下最优的风险补偿策略.最后,通过数值算例说明利率、风险容忍度和预期概率对最优在线策略的影响,结果表明:在不同的复利率下,风险补偿策略的最优决策时间也不同;决策者风险容忍度越大,预期成功时获得的收益也越大;在给定的风险容忍度下,概率预期的引入对该问题竞争比性能有很大的改善.     

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.     

二重在线租赁问题的竞争策略及其风险补偿模型北大核心CSCDCSSCI

基于实际租赁市场中存在的各种租赁优惠现象,提出了二重在线租赁问题。利用在线算法和竞争分析理论得到了二重在线租赁问题的确定性最优在线策略;考虑决策者的风险容忍度及对未来设备使用时长的预期,建立了二重在线租赁问题的风险补偿模型,并给出了最优的风险补偿策略;最后,利用算例分析说明预期和风险容忍度对风险偏好决策者收益的影响。结果表明,在一定的风险容忍度下,当预期成功时,风险补偿策略能给决策者带来更大的收益,而且在一定的概率预期下,随着风险容忍度的增大,策略的最优约束竞争比逐渐减小,竞争性能逐渐提高。     

二重在线租赁问题的竞争策略及其风险补偿模型

基于实际租赁市场中存在的各种租赁优惠现象,提出了二重在线租赁问题。利用在线算法和竞争分析理论得到了二重在线租赁问题的确定性最优在线策略;考虑决策者的风险容忍度及对未来设备使用时长的预期,建立了二重在线租赁问题的风险补偿模型,并给出了最优的风险补偿策略;最后,利用算例分析说明预期和风险容忍度对风险偏好决策者收益的影响。结果表明,在一定的风险容忍度下,当预期成功时,风险补偿策略能给决策者带来更大的收益,而且在一定的概率预期下,随着风险容忍度的增大,策略的最优约束竞争比逐渐减小,竞争性能逐渐提高。     

多策略选择的在线租赁模型及其竞争分析北大核心CSCDCSSCI

传统的租赁问题以经典的"租雪橇"模型为基础,只考虑纯租赁和纯购买策略,为更加贴近实际,进一步考虑了投资者可选择先付部分购买费用后以某一较低的租赁费用进行租赁的策略,提出了多策略选择形式下的在线租赁模型。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和竞争比思想给出该问题的确定性最优在线策略及其竞争比;最后,数值例子结果表明:在多策略选择的问题中,竞争比性能随着策略的不同而改变,说明了多策略选择对投资者的租赁决策具有显著的影响。     

两阶段在线租赁的竞争策略

将连续使用设备的单阶段在线租赁推广到间隔使用设备的两阶段在线租赁,给出两阶段在线租赁的竞争策略及其竞争比上界。进一步解决可折旧设备两阶段的在线租赁问题,使得问题更加贴近实际租赁问题,从而为大型设备投资者提供更好的决策依据。通过数值实例说明两阶段租赁竞争比小于剔除间隔后的单阶段租赁竞争比,进而验证结果的有效性和可行性。     

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.     

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.     

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。     

存在市场利率条件下的占线租赁策略研究

基于占线租赁问题的输入结构简单且具有良好的统计特性，运用竞争分析方法并结合输入结构的分布信息建立最优占线租赁决策模型，突破纯竞争分析有意规避概率分布这一假设条件，分析当存在市场利率因素时的占线租赁策略，并给出最优的竞争策略及其竞争比。相对于Karp及EI-Yaniv等人的研究结果，由于引进了输入信息使得竞争比性能分析提高；相对于Fujiwara等人的研究结果，本文研究了存在利率时离散性情形，给出了问题的最优解。     

工程项目进度-费用优化的占线风险补偿模型

针对关键活动发生不确定性延误的项目进度{}\,-{}费用优化问题,从占线策略与竞争分析的角度, 设计了占线预赶工策略,给出了策略竞争比, 同时分析了一般赶工策略与离线最优策略的关系,得到了关于一般策略费用与最优策略费用比值的三条性质,进而证明占线预赶工策略是最优确定性竞争策略. 在此基础上,引入风险补偿模型, 设计了具有不同风险偏好的风险补偿策略,使具有不同风险偏好的项目管理人员可以根据自己的偏好与预期选择最优的风险策略.     

基于风险补偿的占线拍卖策略

扩展了传统的占线算法及其竞争分析框架，在此基础上建立网上占线拍卖的风险模型．为具有风险偏好的占线拍卖人设计了风险忍耐策略（RTS），并得到了该拍卖策略的竞争比．使占线拍卖人可以根据自己不同的风险容忍度和未来预期选择最优的拍卖策略。