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1.
在离散随机需求情景及概率不确定条件下,针对风险厌恶的库存管理者,建立了基于条件风险值(CVaR)的单周期库存鲁棒优化模型.在仅知离散需求情景条件下,结合统计学理论,采用Ф-散度构建了一定置信水平下的不确定需求概率的置信域;运用拉格朗日对偶理论,将单周期库存鲁棒优化模型转化为易于求解的数学规划问题.特别地,给出了仅知需求情景数据下,基于数据驱动的单周期库存策略.最后,进行了数值计算,分析了不同风险厌恶程度、Ф-函数形式和抽样规模对库存策略和库存管理者绩效的影响.结果表明,基于Ф-散度的鲁棒库存策略具有良好的鲁棒性,能够有效抑制需求概率不确定性对库存绩效的影响.进一步,与数据驱动结果对比,发现基于Ф-散度的鲁棒库存策略能够保证库存管理者获得更为理想的绩效,表明对需求数据所蕴含的统计信息的挖掘能够有效改进库存管理者的运作绩效.  相似文献   
2.
借助均值-方差方法研究基于产品生命周期的供应链定价决策问题.根据导入期、成长期、成熟期和衰退期的产品需求的不同,构建不同的决策目标函数,分析不同时期的供应链定价策略,并给出决策者的最优零售价格、批发价格以及运作绩效.研究发现,零售商越厌恶风险其零售价格越低而制造商批发价格越高,制造商越厌恶风险其批发价格越低且零售商价格越低;当制造商以市场需求量为决策目标,市场需求度越高,其批发价格越低且零售商零售价格越低;产品生命周期越长,其市场地位越稳定,制造商与零售商的销售价格越高.  相似文献   
3.
针对风险厌恶的库存决策者,建立了基于条件风险值(CVaR)的单周期库存模型.在仅知需求区间、均值和方差信息情况下,采用最大熵原理估计了两种条件下的需求分布.结果显示,在仅知需求区间、均值和方差信息时,决策者应分别采用均匀和指数分布作为潜在的需求分布.在此基础上,进一步推导了基于CVaR的库存订货策略及其绩效情况.模拟结果表明,同真实需求分布下的最优情况相比,基于最大熵原理的库存策略虽然会导致绩效损失,但损失比例很小,表明基于最大熵原理的订货策略具有良好的鲁棒性.  相似文献   
4.
研究了需求概率分布不确定条件下的多市场鲁棒优化问题。针对离散随机需求,建立了基于报童问题的多市场利润最大化模型,给出了需求情景概率不确定条件下的鲁棒对应。针对离散需求情景概率分别隶属于区间和椭球不确定集情况,运用线性规划和拉格朗日对偶理论,将区间和椭球两种不确定集下的多市场鲁棒优化模型转化为易于求解的分段线性规划和二阶锥规划问题。最后,进行了数值计算,验证了多市场鲁棒策略的有效性。结果表明,同已知需求真实分布的最优情况相比,完备需求概率分布信息的缺失虽然会导致系统绩效损失,但损失值很小,说明根据文中所给方法求解的鲁棒策略具有良好的鲁棒性,能够有效抑制不确定性对系统绩效的影响。进一步,绩效损失值可以解释为决策者为了获得真实需求分布信息所愿意支付的最高成本。  相似文献   
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