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101.
102.
在实际商业活动中,公平偏好会影响供应链成员的决策行为,针对现有延期支付的文献中,尚未考虑FS公平偏好模型、BO公平偏好模型分别对延迟支付期和订货周期的影响,分别构建了公平中性、FS公平偏好模型和BO公平偏好模型下零售商主导的Stackelberg博弈模型,提供寻找各种情况下模型的最优解的办法,利用数值算例,对关键参数进行灵敏度分析。研究表明:①BO公平偏好模型下,供应商最优延迟支付期大于公平中性下供应商最优延迟支付期;公平中性下,供应商最优延迟支付期大于FS公平偏好模型下供应商最优延迟支付期。②FS公平偏好模型下,零售商最优订货周期大于公平中性下零售商最优订货周期;公平中性下,零售商最优订货周期大于BO公平偏好模型下零售商最优订货周期。③FS公平偏好模型下,供应链各成员的利润低于或等于公平中性模型下的利润。④BO公平偏好模型下,供应链各成员的利润高于或等于公平中性模型下的利润。 相似文献
103.
针对交易型B2B平台不同匹配规则对B2B交易的影响展开研究。基于讨价还价理论,分别刻画了B2B平台4种匹配规则下交易双方的讨价还价行为,并深入分析了不同竞争情形下的均衡结果。通过对比,研究平台不同匹配规则在不同竞争情形中对B2B交易的影响。研究表明,B2B平台上的交易价格取决于平台的交易匹配规则;匹配规则对B2B平台上的交易额(GMV)的影响与平台收取的佣金系数息息相关;匹配规则对B2B平台上买卖双方利润的影响因买方的竞争情形及最终产品的替代程度而有所差异。此外,匹配规则对交易价格、交易额和买卖方利润的影响在不同的竞争情形中表现出不同的强度。 相似文献
104.
考虑企业风险感知的基础上,借鉴传染病模型(SIS)思想,将企业状态分为未发生风险有感知、未发生风险无感知和发生风险有感知3种。在此基础上构建了R&D网络风险传播的模型,并进行了数理解析与仿真分析。结果表明:R&D网络风险传播存在稳定状态下的解,即风险传播阈值,该阈值是由企业的风险感知、风险恢复率以及企业间的合作紧密程度决定;考虑风险感知的R&D网络比未考虑风险感知的研发网络具有更高的鲁棒性;随着企业风险恢复概率的不断增大,风险在R&D网络的传播范围越小;企业的风险感知对风险传播速度与传播范围均具有负向影响。该研究成果对于提高R&D网络的抗风险能力具有重要意义。 相似文献
105.
DC型养老金投资者通常可以将保费投资于金融市场中无风险资产、风险资产以及通胀指数化债券3种资产。在均值-方差准则下,为了充分考虑市场风险因素和保障参保人利益,将通胀风险、波动风险、工资风险以及保费退还条款引进投资模型中。利用博弈论思想和随机最优控制技术,通过求解一个扩展HJB方程组,得到了最优时间一致性投资策略和有效前沿的解析表达。最后,通过数值分析比较了有、无保费退还条款两种情形下的最优投资策略。此外,还分析了一些主要参数对最优投资策略和有效前沿的影响,并给出了经济意义上的解释。 相似文献
106.
为研究重大工程前期勘察阶段业主与勘察机构的合作问题,以业主和勘察机构有限理性为前提,基于演化视角建立双方决策行为交互的博弈模型,探讨了参数变化对于演化稳定策略的影响,并用仿真实验的方法研究参数的取值与初始策略选择对于演化结果的影响。研究结果表明:合理的超额分配系数对促进双方合作有积极意义,且存在一个最优的系数使得双方合作的可能性最大;双方的成本对于均衡结果的影响呈现差异化的结果;风险分担机制的设计可有效促进合作。 相似文献
107.
108.
109.
自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响,该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域(maximally stable extremalregion,MSER)结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视觉关注模型提取文本特征图,并采用不同结合策略得到各尺度文本显著图;然后结合多尺度的MSER区域得到3种文本候选区域.根据文字与生成文本框的几何规则合并文本候选区域得到文本行;最后利用随机森林分类器除去非文本区域得到最终文本区域.实验结果表明,该方法对于自然场景图像中的文本检测具有较高的精确度和一定的鲁棒性. 相似文献
110.
Projections of future climate change cannot rely on a single model. It has become common to rely on multiple simulations generated by Multi-Model Ensembles (MMEs), especially to quantify the uncertainty about what would constitute an adequate model structure. But, as Parker points out (2018), one of the remaining philosophically interesting questions is: “How can ensemble studies be designed so that they probe uncertainty in desired ways?” This paper offers two interpretations of what General Circulation Models (GCMs) are and how MMEs made of GCMs should be designed. In the first interpretation, models are combinations of modules and parameterisations; an MME is obtained by “plugging and playing” with interchangeable modules and parameterisations. In the second interpretation, models are aggregations of expert judgements that result from a history of epistemic decisions made by scientists about the choice of representations; an MME is a sampling of expert judgements from modelling teams. We argue that, while the two interpretations involve distinct domains from philosophy of science and social epistemology, they both could be used in a complementary manner in order to explore ways of designing better MMEs. 相似文献