CVaR下基于Ф-散度的单周期库存鲁棒优化模型

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.     

基于动态自适应布谷鸟搜索算法的多目标闭环供应链网络优化

针对不确定环境下的闭环供应链网络设计问题,构建以最小网络成本、碳排放量和顾客满意度损失为目标的闭环供应链网络规划模型。采用多面体不确定集描述不确定参数,建立基于多面体不确定集的多目标鲁棒优化模型,同时提出一种基于动态步长和动态发现概率的自适应布谷鸟搜索算法,并引入群搜索策略以增加种群的进化效率,结合案例企业的运营数据,分别采用动态自适应布谷鸟搜索算法和非支配排序遗传算法求解模型,验证改进型布谷鸟搜索算法的优越性。最后为验证模型的鲁棒性,将多面体鲁棒优化模型与确定模型、盒式鲁棒优化模型以及区间多面体鲁棒优化模型进行对比,验证所提模型对不确定扰动的有效抑制作用。     

基于最小最大后悔值准则的供应链鲁棒协调模型

研究了需求不确定条件下,基于最小最大后悔值准则的供应链鲁棒回购契约协调问题.针对未知需求具体分布形式的两级供应链系统,建立了供应链鲁棒回购契约协调模型.在仅知需求区间这一信息条件下,采用鲁棒优化方法求解了最小最大后悔值准则下的集成供应链鲁棒订货策略和分散供应链鲁棒契约协调策略.分析了不同服务水平和契约参数条件下,由于信息缺失而未能实现最优运作的供应链及其成员后悔值情况.最后,进行了数值计算,验证了不同需求分布形式假设下的最优决策与基于最小最大后悔值准则的鲁棒决策的优劣性,以及供应链鲁棒回购契约协调策略的有效性.结果表明,基于最小最大后悔值准则的供应链回购契约协调策略具有良好的鲁棒性,并且能够有效减少需求不确定性对系统及其成员运作绩效的影响.     

需求不确定环境下闭环供应链运作的鲁棒优化模型

设计了一类由一个制造商和一个供应商构成的同时具有再分销、再制造和再利用的闭环供应链,废旧产品的回收及再处理均由制造商完成。建立了该供应链在顾客需求不确定环境下的多目标鲁棒动态运作模型。采用具有已知概率的离散情景描述顾客需求的不确定性,利用基于情景分析的鲁棒线性优化方法建立供应链的运作模型。设计的数值算例的结果验证了运作策略的鲁棒性。     

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.     

基于似然域的单资源容量鲁棒控制策略

针对顾客需求预测中的偏差,基于鲁棒优化理论,研究收益管理中单资源容量控制问题。用似然域不确定集描述顾客需求概率的波动范围,建立单资源容量控制的鲁棒优化模型。通过对模型的分析与求解,推导     

区间阻抗下的鲁棒最短路算法

交通需求一旦发生变化,交通路网中的路段阻抗也会呈现显著的不确定性,而现行的最短路求解方法缺乏鲁棒性。为了增强最短路方法的鲁棒性,引入区间型数据的路网阻抗,同时结合鲁棒离散优化与情景分析法,给出鲁棒成本的定义。建立了区间阻抗下的鲁棒最短路模型,接下来基于模型设计了分支定界算法,并就算法的判定条件给出3个定理,最后对一个大型路网进行了仿真测试。结果表明:相对于现行的最短路方法,该方法求解得到的最短路径具有更强的鲁棒性,且求解结果准确高效。     

云制造环境下考虑不确定性的产品配置优化

越来越多的大规模定制企业借助于云制造技术实现产品的个性化定制。针对云制造环境下的产品配置问题,提出了基于鲁棒优化的方法建立最小化配置总成本为目标的优化模型,并考虑了云制造成本和时间的不确定性。运用基于budget和区间的不确定集来刻画参数的扰动性。通过对偶理论,将其转化为鲁棒等价模型,从而可以采用CPLEX进行求解。以一个配置案例为例论证了鲁棒优化模型的有效性。最后,设计了不同的算例进行仿真实验,证明了鲁棒优化解在应对不确定风险时更为稳健、能够显著改善产品的准时交货期。     

多供应商竞争下再制造闭环供应链鲁棒生产计划

针对外部环境不确定的再制造闭环供应链,采用基于情景分析的鲁棒优化方法,建立了一类基于单方决策型供应链契约的具有多供应商竞争和顾客需求不确定的产品再制造闭环供应链生产计划运作鲁棒优化模型。各供应商可以制定自己的价格策略,企业可通过价格进行优选,模型对新材料、回收品进行分类管理,分类生产与再制造。对基于情景分析的鲁棒优化模型进行了改进,为企业生产计划的制订提供了一个解决方案。数值算例的结果验证了该模型的鲁棒性。     

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.     

不确定与损毁情景下可靠性设施选址鲁棒优化模型与算法研究

设施选址是长期战略性决策问题,选址决策面临各种不确定因素,设计一个可靠的选址网络具有重要的战略意义.本文同时考虑需求的不确定性及设施可能损毁的情景,扩展无容量限制的固定费用可靠性选址模型,建立不确定与损毁情景下服务能力有限的可靠性设施选址鲁棒优化模型.基于Bertsimas和Sim鲁棒优化方法提出一个新的混合整数规划模型,通过引入辅助变量和对偶变换实现非线性鲁棒优化模型转化为鲁棒对应模型,提出蝙蝠算法(BA)对模型予以求解,并通过算例仿真验证模型和算法的可行性,为设施选址决策提供模型和方法设计.     

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。     

电子市场环境下需求不确定供应链多目标鲁棒运作模型

建立电子市场环境下由多个供应商，多个具有不确定需求的顾客构成的供应链运作模型。供应链中的供应商既可以通过电子市场又可以直接将多种产品供应给不同的顾客。采用已知概率的情景集合描述顾客的不确定需求，利用基于情景分析的鲁棒优化方法建立供应链的运作模型。该模型为一个多目标规划问题，满足诸如尽可能达到顾客需求，系统的总成本最小，供应商的加工能力使用率不低于某一指定水平，对应于不确定需求的决策的鲁棒性等多个相互冲突的目标。数值仿真结果表明，模型的解是最保守的，但却能够有效地保证供应链运作的鲁棒性。     

基于鲁棒离散优化方法的ATIS路径诱导

针对ATIS下的路径诱导中路段旅行时间不确定的问题,提出一种鲁棒优化方法.把旅行时间看作不确定参数,通过鲁棒对等式的转换建立鲁棒离散优化模型.把不确定的0-1整数规划问题转化为确定的0-1混合整数规划问题.对模型中数据的不确定性得到的鲁棒解有较高的概率保证它是可行的,且转化后的鲁棒对等式模型具有容易处理的线性优点.仿真结果表明,该方法更加符合实际的路径诱导问题.     

基于损失厌恶和模糊厌恶的分布鲁棒投资组合模型

从行为金融学的角度,考虑投资者的损失厌恶和对资产收益均值的模糊不确定特征,研究风险资产收益分布未知条件下的分布鲁棒投资组合问题.假设收益率均值属于椭球不确定集,构建基于损失厌恶和模糊厌恶的鲁棒投资组合模型,并得到满足最坏可能分布的最优解.进一步应用数值算例分析投资者的动态损失厌恶特征及不同的初始损失厌恶和模糊厌恶程度对模型的影响.结果表明:在模糊中性和模糊厌恶条件下,积极投资者在最优期末财富方面的投资绩效优于保守投资者;损失厌恶和模糊厌恶系数越大,投资者的最优期末财富越低.     

互惠利他偏好下的供应链鲁棒协调策略

随着经济的快速发展,市场竞争日益激烈,使得供应链的运作受到众多不确定因素和决策者行为偏好的多重影响.本文在需求分布信息有限的环境下,利用鲁棒优化方法研究了互惠利他偏好下的供应链协调问题,给出了基于回购契约的鲁棒协调策略,并进行了数值分析.研究发现,虽然互惠利他偏好会对供应链成员的决策产生显著影响,且当偏好程度在一定范围内时,互惠利他偏好能提升供应链的整体绩效,但唯有基于回购契约的鲁棒协调策略能使供应链整体绩效达到最优.此外,鲁棒协调策略具有较强的稳健性,可以有效克服需求分布信息不足对供应链总利润的不良影响.     

不确定曝光量下保量投放合约广告鲁棒分配优化

在线广告市场中,保量投放合约广告占有重要份额。在相应的广告分配研究中,通常假设广告发布商平台在分配决策时,已知曝光量的精确值或精确概率分布,但实际决策时该值是高度不确定的。本文假设仅知曝光量部分分布信息,寻求已知部分信息的不确定集的最坏情形下的鲁棒分配方案,建立分布鲁棒机会约束模型。通过分析问题结构特征,对模型进行转化,设计了基于黄金分割搜索的风险概率凸逼近迭代算法,有效提升分配效果。最后进行数值仿真实验,验证得到的广告分配方案和相应设计算法的有效性和鲁棒性。     

模糊线性规划的γ-鲁棒解

对于不确定系统的优化问题,模糊线性规划是一种常用的建模方法,但得到的最优解或满意解,往往对参数的变动缺少"免疫"能力,即参数受到扰动后,最初的最优解会变得不再最优甚至不可行.首先针对λ-截集水平下的模糊线性规划,给出了λ-鲁棒解的定义.利用模糊结构元理论对λ-鲁棒解的定义进行表示,得到了求解模型.由于决策者的不同,对解的可实现程度要求不同,故在模型中加入了能够反映决策者风险偏好的测度约束,该模型的解即为γ-鲁棒解,该解既有鲁棒性、优化性,又能体现决策者的风险偏好程度.通过算例可以看出,γ-鲁棒解对参数的变动具有"免疫"能力,能为决策者提供更为丰富的信息,体现出了更好的实用价值.     

突发事件持续时间不确定条件下的WCVaR库存策略

持续时间不确定是突发事件的重要特征,然而其影响还鲜有研究。考虑应急决策者的鲁棒行为,以最坏情形CVaR为风险控制目标,刻画了突发事件持续时间不确定和需求波动不确定2个重要特征,研究了这2个不确定因素下的最优库存问题并求解。通过Monte Carlo数值仿真进一步说明该策略的稳健性,能有效防范小概率事件风险。     

不完全信息的离散型模糊随机多准则决策方法

针对状态概率与准则权重均为区间数且准则值有缺失的离散型模糊随机多准则决策问题,设计了一种基于信息集结的新方法.该方法在区分准则类型和确定决策者的风险偏好水平后,首先根据准则类型利用最大、最小算子计算方案集在不同状态下有缺失值的准则上的正、负理想值,再通过决策者的风险偏好水平与正、负理想值补充方案集在不同状态下缺失的准则值,然后参照准则类型与决策者的风险偏好水平集结方案集在不同状态下赋值为梯形模糊数的准则值并进行规范化,接着利用熵与离差最大化分别构建规划模型以求解最优状态概率分布与最优准则权重向量,进而得到方案集的综合评价值并确定排序,最后给出具体算例.结果显示了该方法的有效性和可行性.