物流网络下的多产品多阶段随机库存问题

【目的】讨论集生产、运输和批发为一体的垄断制造商在不确定的环境下对多种产品做出合理的生产、销售、库存和运输决策。【方法】在一个复杂的物流网络中产品的价格和运输都不确定的大背景下,提出一个物流网络下的多产品多阶段随机库存模型,并运用随机对偶动态规划(Stochastic dual dynamic programming,SDDP)算法对模型进行求解。【结果】1)理论分析证明了在一定条件下多阶段随机库存模型的阶段数越多,收益也会越高。2)数值实验结果表明在一定条件下多阶段随机库存模型的最终收益会随着阶段数的增加而逐步提高。但在给定条件不满足的情况下,多阶段随机库存模型未必会具有优势。【结论】物流网络下的多产品多阶段随机库存模型可以在不确定的环境下,更好的对抗未来的风险,具有重要的现实意义。     

带二阶随机占优约束的投资组合优化问题的松弛割平面法

结合割平面法和风险价值(Value at Rick,VaR)近似方法,提出了一种松弛的割平面法,用来求解带二阶随机占优(Second order dominance,SSD)约束的投资组合优化问题,该松弛算法的最优值和解是带SSD约束的投资组合优化问题的近似最优值和近似解。随着VaR置信度β趋近于1,该近似解的收敛性被证明。两个市场数据的实证研究表明,当置信度β小于但接近于1时,松弛算法求得的投资组合的表现要优于带SSD约束的优化问题求得的投资组合的表现,优于相应的市场指数。