基于应急期权的供应链鲁棒订货设计

买方企业可以通过对单源采购引入应急期权来应对供应不确定性风险,该种模式能够将单源采购的低成本优势和期权的高可靠性优势有效结合。建立了该种模式下的订货模型,求解最优的订货策略和期权策略,并与单纯购买期权模式进行比较。最后,进行了鲁棒敏感性分析。结果表明:无论购买应急期权与否,买方企业都应从传统供应商处订货,应急期权策略不应单独使用;随着传统供应商供应可靠性离散程度不断提高,买方企业的期权购买量应不断增加,向传统供应商提出的订货量则应不断降低;对于供应可靠性的波动,买方企业收益能够稳定地维持在较高水平,该种订货策略具有较高的鲁棒性。     

应对突发事件的双源采购鲁棒订货策略

针对可能发生的突发事件导致供应商存在不可靠性的情况,研究了由1个制造商和2个供应商构成的单种原料、多周期供应链双源采购鲁棒订货问题。采用实际送货量占订货量比例的变动来描述模型的不确定性,构建了供应可靠性均值化下的多周期制造商成本模型,并求解最优订货策略;用不确定性集描述实际送货比例的不确定性,并设定保护水平参数,构建能够在突发事件下以较低成本维持市场服务水平的供应链鲁棒运作模型,运用鲁棒优化方法转化为线性规划模型进行分析。数值算例结果表明,将鲁棒性运用于双源订货模型中,能够减少供应不确定性对制造商总订货成本和市场服务水平的影响。     

基于献血行为学习的应急血液供应链网络鲁棒优化

不同于可以大规模生产的救援物资,血液的供应完全依赖于献血者的行为。献血行为显著影响血液供应链网络的运作,而血液供应链网络布局又可以通过影响献血便利性改变献血行为。为此,针对突发性重大灾害,研究了考虑献血者行为的应急血液供应链网络优化。采用场景鲁棒方法,首先构建了考虑灾前储备和灾后救援的两阶段血液供应链网络优化模型。其中,灾害救援中可以通过临时献血点的部署和对预约献血者的分配影响献血行为。继而,采用基于问卷的无监督学习,刻画不同灾害程度和距离范围内的灾后献血者行为,并结合到优化模型中。最后,将所建模型应用于我国西南某市的地震灾害防治中,并展开对模型鲁棒和解鲁棒的灵敏度分析,模型能够给出满足决策者不同要求的灵活决策结果,以避免过高的血液供应链成本或过大的血液缺口。     

基于双向期权契约的应急物资采购储备模型

应急物资具有需求量大、需求不确定性高的特点,在储备过程中易出现储备不足或储备过量的情况,这种问题在保质期较短的应急物资储备过程中更为突出,加重了储备主体的资金压力。根据双向期权契约的特点,将其引入政企应急物资的采购过程中,在考虑突发事件发生概率的情况下,设计了基于双向期权契约的应急物资采购储备模型。主要分析了采购方的最优储备决策,以及实现供应链协调的参数条件。通过与批发价格采购模型和看涨期权采购模式对比,发现双向期权采购模式既可以降低政府的缺货风险又可以降低其保质期风险。最后,通过数值例子得出期权费与采购方成本和供应商利润呈正相关关系,并得到看跌期权储备量和看涨期权储备量的相关性质。     

基于智能算法的双目标鲁棒性项目调度北大核心CSSCI

鲁棒性项目调度主要应对项目执行过程中可能出现的各种不确定因素,涉及完工和计划两方面,又称质量鲁棒性和解鲁棒性。为使项目既保证按时完工又能按计划执行以减少成本,以STC分散缓冲为基础,提出了两种具体的鲁棒性指标,构建了双目标鲁棒性调度模型。并结合模拟退火和禁忌搜索算法,建立了二阶段智能求解方法,计算结果表明,该算法综合了两算法的优点,可得到比单算法更合理的项目计划。最后,仿真模拟项目计划的运行,实验结果说明,该方法所得计划在实际执行中具有较好的双鲁棒性,验证了计划的有效性和可行性。     

Heston模型下基于期权投资的鲁棒最优控制

针对Heston随机波动率模型下的鲁棒最优投资问题,构建了带期权投资的资产负债管理模型.投资者的目标是最大化终端时刻净财富的幂效用,利用随机最优控制方法,分别获得了带期权投资以及无期权投资两种情形下鲁棒最优投资策略、最坏概率测度及值函数的解析表达式,通过数值模拟发现考虑模型的鲁棒性以及进行期权投资能够改进投资者的效用.     

基于消费者时间偏好的供应链订货策略

结合产品的生命周期特征以及消费者的有限理性行为理论,扩展bass市场需求曲线,利用准双曲变化因子来描述不同销售期的需求变化;假设市场终端不同消费层次的客户对于同一款产品不同阶段的价值感知具有相同程度的时间偏好,从而导致时尚类产品从流行期到衰落期,其市场需求呈现出在近期内骤减、在远期则相对缓慢下降的总体趋势。并基于此种需求变化假设,建模分析销售商的订货策略。经过分析发现,在考虑了市场需求的有限理性因素情形时,当产品进入其销售衰退期,建议的实际订货量应该较之传统方式下有所降低,以规避经营风险。订货量降低的情况,受产品的时尚程度所影响。     

基于RBF神经网络的鲁棒滑模观测器设计

针对非线性不确定性系统,提出一种鲁棒滑模观测器。所提出的鲁棒滑模观测器通过滑模与相应的控制策略来实现。设计参数的选取不需要求解大量方程,同时能保证对系统的非线性不确定性具有鲁棒性,系统中不确定性的上界值采用RBF神经网络进行自适应学习。通过设计滑模,可以调整观测器跟踪系统状态的收敛速度,使状态估计达到预期的指标。仿真结果验证了提出方法的有效性。     

基于期权采购的政企联合储备应急物资模型

政企联合储备应急物资能够有效地改善政府单独储备物资所面临的储备过量或不足的困境,而通过市场化的契约机制实现政企联合储备可以克服行政强制手段带来的弊端.基于此,本文建立了基于期权采购的政企联合储备应急物资模型,通过推导获得政企双方的最优决策后,给出了企业参与联合储备的条件,以及在不同的现货市场条件下,与政府单独储备模式相比,政企联合储备模式能够提高物资总储备量且降低政府库存水平时契约参数的取值范围.在此基础上,本文给出了供应链达到协调以及政企双方实现合作共赢时的条件.最后,本文通过数值模拟对上述结论进行了验证,并进一步研究物资需求量不确定性对两种储备模式的影响,结果表明随着需求量不确定性的增加,与政府单独储备模式相比,政企联合储备模式的优势越发明显.     

基于能力期权契约的双源应急物资采购模型

针对应急物资的采购和生产能力储备问题, 本文设计了一个基于能力期权契约的双源应急物资采购模型. 在存在一个能力有限的现货市场的前提下, 政府作为唯一的采购方, 期初向一个合约供应商采购实物储备量, 并向供应商购买一定量的生产能力期权, 一旦在期权执行期内有应急物资需求发生, 可立即将储备的生产能力转化为实物产量. 通过推导和算例模拟证明, 这样的采购机制可以在有效减少政府实物储备量的同时, 大大降低了缺货风险, 同时也合理补偿了灾后供应商因被安排突击生产而增加的成本, 有效实现了应急物资供应链的采购协调, 政府和供应商企业双方达到了双赢的效果.     

不确定条件下应急管理人力供应链多功能资源配置鲁棒优化问题

在紧急甚至灾难状态下,应急管理物资及人力需求都是爆发性的,为了满足应急状况的不确定需求,实现应急人力的合理管理和配置,借鉴成熟的供应链理论,强化应急管理人力供应链的协调配置能力有很大的理论及现实意义.本文简述了人力供应链的发展,重点讨论应急状态下连续性的人力服务需求.需求到来及其长度都是不确定的,多能力的专业人员应当被合理配置以优化服务.在本文中,我们提出了一个不确定条件下的网络优化模型,强调了多能力专业人员的资源分配.随机规划模型及鲁棒优化技术将被运用来处理不确定需求及网络优化,我们也将讨论其他特殊情况如服务取消,服务延长,提前结束等,我们的模型将有较为普遍的适应性.     

政府主导的基于实物期权契约的应急物资采购模型

应急物资的采购和储备是应急管理的一项基础工作, 但是由于面临不确定的需求, 决策可能带来的供应不足和资源浪费风险非常大, 探索提高决策质量效果的科学 方法和机制, 势在必行. 本文将实物期权契约引入到由政府和供应商组成的非营利性供应链中, 通过建立协调机制, 提出了基于实物期权契约的应急物资采购模型, 为 政府确定合理的期权价格策略提供决策依据. 通过实验仿真, 对比分析了期权合约带来的政府成本和供应商收益变化, 进一步分析了不同价格策略对供需双方的作用效果, 以及应急条件下现货市场供应能力和突发灾害发生时间点对供应双方决策的影响. 结果显示, 通过参与期权合约, 政府可以大幅度减小实物储备量, 有效降低库存成本, 供应商也可以获得更大的收益, 带来整体效益增加1.43%的实际效果.     

基于实物期权契约的应急物资政企联合储备模型

根据我国应急管理实践需求,研究了基于实物期权契约的应急物资政企联合储备模式,并针对适合实物期权契约的应急物资特性,构建政府期望成本函数和企业期望利润函数,提出了政企联合储备模型。分析比较了有无期权合作契约的最优储备问题,揭示了不同储备模式下影响政府储备决策的关键因素。讨论合作可行性的约束条件,通过算例研究期权价格和执行价格的取值范围,分析政企单位库存成本比值和突发事件发生概率对储备决策及合作可行性的影响。研究表明,政企之间的实物期权契约能有效提高应急系统的保障能力,并降低政府的单位应急保障成本,提高企业利润,实现合作双赢。     

供应风险规避下基于VaR的零售商订货策略

基于随机产出模型,研究了由1个风险中性的供应商和1个风险规避的零售商组成的报童问题,并在风险价值(VaR)度量准则下,构建了具有风险规避特性的零售商的决策目标函数。分析了零售商的风险规避系数和保留利润构成的风险因子组合对其订货策略的影响;并分析了零售商的订货策略行为对供应链成员收益与风险的影响。研究表明:1风险规避型零售商的最优订货量总是不小于风险中性情况,且风险规避程度越高,订货量越大;而零售商的风险规避程度是由风险规避系数和保留利润共同决定的;2相比风险中性而言,风险规避型零售商的期望利润减少了,但其面对的风险也减小;在供应链无协调情况下,零售商增大订货量使得供应商的期望利润增加,供应链的期望利润的大小关系并不确定,但供应链面对的风险减小了。     

部分信息下联合鲁棒定价、订货决策的报童模型

信息完全下的经典报童模型是单周期库存管理的核心控制方法,联合定价、订货决策是提高报童模型运作效率的主要手段. Scarf创造性地构建了部分信息下的鲁棒报童模型,但鲁棒联合定价、订货问题由于其困难程度,长期困扰着运作管理学者. 本论文在“做和型”随机价格需求函数条件下部分地解决了该问题. 在报童仅获知不确定需求的均值与方差的假设下,我们建立了Worst-case型的鲁棒联合定价、订货模型,并在适当的条件下给出了联合决策的闭环最优解. 数值实验证实了联合的鲁棒定价与订货决策较大幅度地改善了Scarf鲁棒订货模型的运作效率. 该模型能较好地适应于新产品供应链等信息缺失下的企业运作管理.     

不完整数据非均衡案例双重鲁棒因果推理EI北大核心CSCDCSSCI

大规模数据中实体异质性和数据不完整性等因素严重制约了因果推理的品质.本文提出了不完整数据双重鲁棒因果推理模型,实现了基于随机分配机制与无偏响应参数估计的因果效应辨识.首先拓清了基于观察数据的因果效应可辨识和可估计的条件.引入处理分配概率分布的概念,构建基于最小化绝对标准偏差的整数优化模型,消除了处理组与对照组之间的协变量不均衡性.通过数据匹配选择模型推导基于最优解或近似优化解的数据子集,实现两组案例之间处理分配的再随机化.通过增强逆概率加权方法,实现案例不完整响应参数的无偏估计.该方法对响应参数估计与处理分配概率的不确定性兼具有鲁棒性,提高了因果效应辨识的品质.最后通过真实案例和拓展数值分析,验证了本方法的有效性.     

B2B 在线市场期权合同协调的鲁棒策略

在B2B在线市场的不确定环境下,考虑长期合同的稳定性和在线现货采购的灵活性,设计了基于期权合同协调在线市场与传统市场的鲁棒策略.在B2B在线市场最坏需求情景下,研究了卖方作为主方、买方作为从方的主从对策模型.应用鲁棒优化理论,提出B2B在线市场环境下求解买方定货量及卖方期权合同预定费用和执行费用的鲁棒Stackelberg解的算法.最后,结合上海宝钢益昌公司电子商务问题,仿真计算求解了鲁棒定货量、期权合同预定费用和执行费用,并进行了实证分析.     

市场供求不确定供应链的多目标鲁棒运作模型

提出了由一个制造商和一个供应商构成的多产品、多阶段供应链在原材料市场的供应和消费市场的需求均不确定条件下的多目标鲁棒运作模型.采用已知概率的离散情景描述消费市场需求和原材料市场供应的不确定性.供应链的运作模型为一个多目标规划问题,满足诸如供应链协调运作、所有供应链成员的目标利润尽可能最大、对应于不确定供求的决策的鲁棒性等多个相互冲突的目标.数值算例的结果表明,将鲁棒性运用于这些目标中,能够减少产品需求和原材料供应的不确定性对目标值的影响.     

具有末端角约束的鲁棒制导律设计

针对某些导弹要求限制命中点角度的作战要求,设计了具有末端角度约束的制导律。将系统结构摄动和目标加速度视为外部干扰量,基于Lyapunov稳定性理论推导了一种满足L2增益指标的鲁棒制导律。仿真表明,当目标以较大加速度机动时仍然能满足末端角度和精度的要求,并且不需要任何目标运动信息,对目标机动有较好的鲁棒性。     

互联网平台下基于众包的供应链订货策略

众包供应链(CSC)作为一种以“互联网+”为背景的新型供应链,正成为当今研究的热点。基于互联网平台,将众包设计环节嵌入到供应链中,建立了整个众包供应链多周期基本订货模型。在此基础上,考虑到互联网众包平台具有开放式的多频快速交付设计的特征,引入资金周转时间价值影响因子,将多周期模型扩展到基于快速周转的时间价值模型,并对模型进行了分析;考虑到众包供应链实施和落地的前提条件,进一步探讨众包供应链制造商对众包设计产品的生产规模和零售商风险规避的影响,提出了基于风险厌恶的最小生产批量的供应链订货策略,并对该策略进行了优化和对比分析,得出在互联网平台下基于众包设计的各个模型策略最优订货量,以及对制造商和零售商有效协调的实施条件。通过多重激励契约设计,实现了互联网平台下对众包设计者、制造商和零售商之间多重协调,使得众包供应链达到Pareto最优。最后,通过算例对模型和策略对比分析和敏感性分析,进一步证实了该新型策略的可行性和实用价值。