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.     

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.     

多产品多阶段报童问题的在线订购策略

利用集成专家意见的在线序列预测算法研究多产品多阶段报童问题.将任意的一个固定订购量策略看成一个专家意见,用弱集成算法综合考虑众多专家意见构建在线订购策略,并基于弱集成算法的竞争性理论给出在线订购策略的理论保证.首先给出了两产品多阶段报童问题的在线订购策略,证明了其实现的累积收益可与最优固定订购量策略实现的累积收益相当.然后,将两产品多阶段报童问题的在线订购策略及其理论结果推广到多产品多阶段报童问题中.最后在不同的需求类型下,通过数值算例表明构建的在线订购策略相对于最优固定订购量策略具有较强的竞争性能.     

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。     

竞争环境下季节性产品网上直销动态定价模型

以同一大型网站中提供同一季节性产品的两个厂商为对象,研究竞争环境下厂商的动态定价策略.模型中,厂商通过网上渠道直接将产品销售给顾客,并通过动态定价最大化自身的收益,同时还要考虑顾客退货对动态价格体系的影响.通过建立的模型,探讨了收益函数的相关性质,并分析了厂商在销售期初和期末的价格均衡.研究表明:两厂商均会在销售期初和期末采用最低价.最后应用算例分析展现了模型的实际应用过程.     

具有美式看跌期权的单方向在线外汇兑换竞争策略设计

El-Yaniv等学者首次运用在线算法及其竞争分析方法研究了单方向在线外汇兑换问题, 提出了基于汇率突然下跌威胁的在线兑换策略. 结合期权工具改进了该兑换策略对汇率上、下界的估计, 即不估计汇率波动的下界, 仅估计上界. 利用看跌期权以第一期汇率价格为敲定价格锁定后续汇率波动的最低交易底价, 同时利用首期汇率信息对汇率上界进行估计, 从而这样预估的上界较El-Yaniv等学者模型中估计的上界更准确. 当汇率上界确定后, 分别给出了兑换期限已知和未知两种情形下的最优在线兑换策略, 并与El-Yaniv等学者给出的兑换策略进行了对比分析. 最后, 通过算例分析说明了当El-Yaniv等学者模型中的下界和上界参数相差很大时或末期汇率出现大幅下跌时, 本文所提出的结合期权工具的在线交易策略的竞争性能更具有优越性.     

在线收益管理的动态售票策略及竞争分析

基于乘客的价格类型, 讨论了航空领域收益管理的三个情形. 针对不同类型乘客的需求以及到达信息不可预知的特点, 从在线策略与竞争分析的角度, 分别为三种情形设计了根据已到信息动态调整的在线售票策略, 并证明了策略的最优竞争性能. 同时比较了该类动态策略与一类静态策略的优劣性, 并指出:对于不同的需求序列, 两类策略具有不同的竞争性能.     

在线评论中基于边界平均信息熵的产品特征提取算法

随着电子商务业务的迅猛发展,基于用户网上评论的文本研究也成为热点课题.用户在进行购买决策时,不仅需要了解该商品的整体评价,同时需要知道商品各个特征的情感态度倾向,故文章的目的在于研究在线评论中产品特征的自动提取的问题.实验选择满足BNP(base noun phrase)模式的N-Gram作为候选项,并利用N-Gram的边界平均信息熵的指标以及子串依赖关系对候选项进行过滤,提取最终的产品特征.与仅采取BNP模式直接作为产品特征的参照条件相比,当前方法选取的过滤条件可以有效提高产品特征提取的准确率.文中的方法不依赖于外部的领域语料且不需进行人工干预,其最终输出的结果具有子串依赖的层次性,可以作为领域知识构建的有效的参考数据结构.     

在线信息产品捆绑定价研究

基于在线信息产品交易各方的互动关系,考虑网络接入商与信息产品生产商各自市场垄断力的对比,研究了两者进行价格决策的先后顺序对信息产品捆绑的最终价格和对信息产品厂商采用捆绑销售策略的影响.研究结果表明当两者同时进行价格决策时,两者均分市场利润;当两者进行序贯博弈时,先决策价格者将获得先动者优势,且消费者在此情形下的总支付将大于当两者同时决策时的总支付;信息产品厂商采用何种捆绑策略与其决策顺序无关,仅与被捆绑产品的捆绑价值参数相关.     

激励相容在线反向拍卖的竞争分析

运用在线算法与竞争分析方法,研究了网络环境下当供应商在不同时刻到达,并投标而要求采购商接到每个投标时立即做出决策的在线反向拍卖机制.首先,证明了基于采购商需求曲线的在线反向拍卖是激励相容在线反向拍卖的充分必要条件.其次,对无限可分商品,在采购商需求量一定的前提下,运用文中给出的基于投标价格上涨威胁的策略,找到了采购商竞争的需求曲线,并求出了该在线策略相对于Vickrey反向拍卖策略的竞争比.最后,给出了在线反向拍卖操作的算法框架,并通过实例进行了说明.     

考虑采购数量的季节性商品动态定价问题

研究了一个同时考虑商品采购数量和动态定价的季节性商品销售策略问题.顾客可以通过网络订购 和现场购买两种方式购买该商品,且网络订购商品由销售商免费派送.两种方式下的商品需求量都是关于商品价格 和购买时间的函数,而网络顾客在收到商品之前, 会以一定的概率取消订单.销售商在销售期内, 需要通过动态调整 价格的策略来刺激消费者购买商品,以保证在销售季节内完成商品销售任务并提高销售商收益.提出了一个可以同时确定最佳采购数量和最优商品动态定价策略的数学模型,优化的目标是最大化销售商的收益, 并给出该模型的求解 算法.最后的算例表明, 模型和算法是有效的, 且相对静态价格策略,动态价格策略能为销售商带来更多的收益.     

基于谱风险测度与期权契约的季节性商品订购策略分析

以一个经销季节性商品的零售商为研究对象, 通过引入考虑零售商风险态度的谱风险测度, 分析了期权契约机制下 具有不同风险偏好零售商的最优订购策略. 通过建立期权契约机制下基于零售商谱风险测度的商品订购决策模型, 分析得出零售商的最优现货订购量和期权订购量存在并且唯一; 并进一步结合均值 -CVaR风险谱函数, 研究了在此风险测度下不同风险偏好零售商的具体订购策略, 揭示了零售商风险态度、期权契约等对其最优订购策略的影响; 最后 通过数值实例对模型的求解过程和理论结果进行了验证分析.     

堵塞点可恢复型在线运输车辆的调度策略研究

针对现实物流配送中所遇到的无法预测的突发性线路堵塞问题,以在线车辆行驶的时间最短为优化目标,用竞争分析的方法研究了堵塞点可恢复型在线车辆的调度策略.充分地考虑到堵塞点的动态特征,分别介绍了在线运输车辆调度的贪婪策略、复位策略和等待策略等方案,并系统分析了这三种基本策略在竞争性能上的利弊,给出了选择策略及其算法模型.通过对选择策略的竞争比和竞争性能的分析,结果表明选择策略实现了对在线运输车辆的优化调度.     

基于竞合博弈的O2O品牌制造商定价与订货联合策略

考虑品牌制造商开发移动客户端对线上线下渠道定价与订货联合策略的影响,品牌制造商可通过移动渠道,电脑渠道与零售渠道三种渠道销售产品满足消费者的需求,需求模型受价格与移动客户端丰富度的共同影响,构建了非合作博弈,竞合博弈与合作博弈下的定价与订货联合策略模型,运用逆向求解法得到均衡解.数值算例表明不同策略下,随着移动客户端丰富度的增加,系统总利润均先增加后减少,零售商订货量随着移动客户端丰富度的增加而增加,同时得到了竞合博弈与合作博弈下系统总利润近似相等,并且渠道价格一致策略并不一定是最优策略.     

基于双层决策的装备订购多因素激励定价模型与算法

装备订购价格是军方与承制单位双方利益争执的焦点,为全面调动承制单位生产积极性,选择成本、质量和进度同时作为激励因素,在将三因素整合到同一函数表达式的基础上,统筹考虑订购双方利益,构建了装备订购多因素激励定价双层决策模型。分别以军方的激励系数方案和承制单位的努力程度方案为模型的上下层决策变量,并以军方军事经济效益和承制单位期望效用最大化为上下层决策目标。为求解模型得到相对最优激励系数方案,结合粒子群优化算法的快速搜索能力与禁忌算法的全局搜索能力,设计了带检验因子的禁忌搜索粒子群优化(tabu search-particle swarm optimization, TS-PSD)算法。最后,通过算例验证了该模型与算法的有效性,可以引导承制单位向军方期望的目标努力,实现共赢。     

基于套利收益的矿产品价格模型构建

在分析矿产品市场上套利机会存在性和套利行为对定价影响的同时,探讨套利收益的变动范围和运动状态及稀缺性在矿产品价格变化状态中的作用,并分别进行模拟检验.在此基础上构建基于套利收益服从跳跃-扩散过程的矿 产品价格模型.