一类企业物流中心动态选址模型研究

首先探讨现阶段物流中心选址建模问题的新特点.其次根据需求动态变化的特点,将规划期分割成几个有代表性的周期,运用随机机会约束规划作为建模工具,以规划期内物流运作总费用和费用变动最优为目标,建立了多周期的企业分销物流中心随机机会约束动态选址模型最后对该模型的分析和处理进行了讨论,并通过算例论证了该模型的可行性和有效性.     

一类多周期的物流中心稳健性选址模型研究

从剖析现阶段物流中心选址问题的特点入手,根据需求动态变化的特点,将规划期分割成几个有代表性的周期,运用随机机会约束规划作为建模工具,以规划期内物流运作总费用和费用波动均方差总体最优为目标,建立了多周期的企业分销物流中心随机机会约束稳健性选址模型.其次对该模型的分析和处理进行了深入的讨论,为模型的求解指出了两种可行的途径--确定等价类的转化和随机模拟.最后运用实际算例说明了模型的合理性和有效性.     

下偏矩方法在行为投资组合优化中的应用

在行为投资组合优化过程中，机会约束的转化是一个关键问题。本文运用下偏矩的方法将机会约束转化为线性约束，并将证券的未来期望收益率表示为区间数，建立了一个行为投资组合优化模型，并运用中国证券市场的实际数据进行了实证分析。通过区间数的设置，投资者的认知状态和专家的知识被有机地融入到模型中，并且下偏矩中的收益率参考水平通过样本由模型内生，因此本文所构建的行为投资组合优化模型具有很强的包容性和实用性。     

整合库存控制的分销网络设计模型--LIM

通过对库存、定位和分配之间的关系进行研究，建立整合库存控制的分销网络设计模型——LIM(Location Inventory Model)。此模型和以往的分销网络设计模型不同之处在于，LIM将分销中心的订货费、存储费和缺货费考虑到设计模型中，并且在求解定位—分配问题的同时，也确定了分销中心订货策略中的订货点和订货量。由于两个问题是同时求解的，这使得分销网络设计中的决策更加科学。     

分布式电源中最佳蓄电池容量的机会约束规划

为解决分布式电源中最佳蓄电池容量的计算问题，提出了电池容量优化机会约束规划的教学模型。在分析决定电池容量的关键因素和分布式电源中风能、太阳能以及用户负载随机特性的概率模型基础上，将电池容量的最优化问题归结为机会约束规划问题，得到了优化计算的教学模型，并应用遗传算法，结合随机模拟技术求解，得到了最佳电池容量。实例计算表明该方法是有效的。     

单管道多油品顺序运输调度优化

管道运输可将成品油从炼油厂输送到靠近市场的分销中心(省市级油库).典型的输油管道通常是一根连接多个分销中心与一个炼油厂的长距离管道,输送过程中油品之间不加任何分离装置,实现多油品顺序运输,因此,油品的运输顺序以及运输规模应当合理安排,以便在有限的资源约束下最大限度地满足市场需求.本文对这类管道运输问题构建了连续时间MILP数学模型,对前人的研究结论进行了改进;通过对问题清晰、准确地描述,使管道运输调度质量显著提高;将所建模型应用于实际案例,其结果证实了模型的有效性--提高了解的质量同时使运算效率得到显著改进.     

集约生产计划的机会约束规划方法

对具有模糊需求量、模糊加工能力约束以及资本水平约束的多品种类集约生产计划的机会约束规划描述和求解方法进行了研究．应用机会约束规划构造满足需求的可能性水平函数，讨论了可能性分布函数的性质，建立了具有模糊需求量集约生产计划问题的机会约束规划模型，并提出了求解模型的总体步骤，使其在模糊环境下的决策过程更具柔性．     

求解模糊机会约束规划模型的微粒群算法

针对现在不确定规划领域中存在的模糊机会约束规划模型和群智能优化方法-微粒群算法,提出了一种求解模糊机会约束规划模型的新混合智能算法.该算法利用微粒群算法并运用模糊模拟技术对模糊机会约束规划模型的规划问题进行分析和数值求解,因而无需像传统的基于遗传算法的混合智能算法那样需要很长时间并经过复杂的计算才能得到结果.通过对实际模型的分析和数值求解,给出了应用该方法的具体步骤,说明了该混合智能算法的合理性和有效性.     

考虑设施中断风险和防御的分销网络选址-库存问题

分销网络设计属于战略决策问题,短期内不宜改变,但分销网络可能面临各种设施中断风险,因此必须在网络设计阶段对设施中断风险加以考虑。考虑设施中断风险和防御并集成库存控制决策的分销网络设计问题,基于非线性规划方法建立一个有容量约束的选址-库存问题优化模型,设计相应的遗传算法予以求解。算例分析结果表明:在分销网络设计阶段就考虑设施中断风险和防御,可以显著降低将来可能发生的应急成本;系统对中断风险、惩罚成本因子、设防成本调整参数等因素的反应较敏感。     

仿真环境下随机性VRP的序贯优化策略研究

通过融合机会约束优化策略与序贯决策方法,提出了机会约束序贯优化策略.该策略在优化随机性VRP的决策中不但可以利用计算机的优化计算能力,而且可以将决策人的经验和偏好融入其中,这种人为参与的决策可以成功地解决随机性VRP的决策问题,避免了马尔科夫决策过程中存在的维数灾难问题.通过仿真模型对该策略的实验表明随机性VRP的序贯优化策略优于其它策略.     

有限合伙制私募股权投资基金中的随机性契约研究

有限合伙制因其低运营成本、无双重税负和高激励等优势，广泛应用于私募股权投资基金等领域.本文研究了有限合伙制下私募股权投资基金的契约设计问题，探讨了随机性契约的作用.在委托代理理论框架下，设定比确定性契约更有效的随机性契约，需要施加较强的假设.我们发现由于普通合伙人是风险规避的，而且随机性契约又引入了额外的不确定性，因此一般情形下随机性契约不会占优于确定性契约.但是由于复杂形式的契约设计和监督成本较高，确定性契约通常选择简单可行的函数形式，使得契约设计转化为契约参数的选择问题，导致效率扭曲，此时契约参数随机化可纠正确定性契约中的效率扭曲，从而随机性契约成为更优选择.因此本文以线性契约为例，给出了在有限合伙制中，最优的随机性契约优于最优的确定性契约的参数条件，而且证明了此时随机性契约是对确定性契约的Pareto改进，且引致更高的努力水平.     

具有不同时间偏好的反恐重复博弈分析

面对着恐怖主义威胁的日益长期化,政府、平民和恐怖分子表现出不同的时间偏好.本文构建了具有不同时间偏好的反恐重复博弈模型.首先构建了政民协同反恐和反恐失利两种反恐情景下的阶段博弈模型.然后,博弈方在重复博弈中的策略设计为分别采取了趋于均衡的随机化策略以及采取趋于偏离的随机化策略,比较了两种随机化策略下不同时间偏好和参与方偏离行为对于博弈支付函数的影响.研究结果表明,首先,随着政府或恐怖分子采取的随机化策略趋于稳定其将注重长期收益,随着政府或恐怖分子采取的策略愈发非理性和不稳定他们的行为将趋于短期化.其次,由于政府、平民和恐怖分子在反恐博弈中接近于零和博弈,因此任何一方采取非均衡的随机化行为都将导致其它两方收益的上升,但是政府和平民之间存在着一损俱损、一荣俱荣的政民协同效应.第三,如果恐怖分子采取了趋于均衡的随机化策略,则政府充分利用恐怖分子的失误实现短期收益最大化.但是,如果恐怖分子采取了趋于偏离的随机化策略,则政府注重制定长期的反恐策略.     

一种带预处理的离散系数滤波器设计方法

提出了一种带预处理的离散系数滤波器设计方法。该方法基于离散系数滤波器设计问题的{-1,1}二次规划模型,利用{-1,1}二次规划的全局最优性条件,提出了一种最优解元素的判断准则,得到了一个规模较小的离散系数滤波器设计问题。结合随机扰动方法,得到了求解离散系数滤波器设计问题的一种带预处理的随机扰动算法。与随机扰动方法相比,带预处理的随机扰动方法得到的次优解的性能更好,需要的时间也大大减少。     

特殊在线优惠卡问题及其竞争分析

商家在策划优惠卡发行时需要严密论证发行价格和折扣率等因素对消费者消费行为的影响. 利用在线算法和竞争分析理论, 研究了消费者对同时发行的两种优惠卡的在线决策问题. 一方面得到了最优确定性策略及其竞争比; 另一方面构造了一个随机性策略, 得到了最优随机性策略竞争比的一个上界, 并利用Yao引理得到了随机性策略最优竞争比的一个下界. 借助于数值算例, 分析了各因素对在线策略及其竞争比的影响. 研究结果可以为优惠卡发行价格和折扣率的决策提供依据.     

基于局部随机化哈达玛矩阵的正交多匹配追踪算法

针对现有测量矩阵的优缺点,采用具有良好相关性、随机独立性及快速计算的局部随机化哈达玛矩阵作为测量矩阵,同时针对标准正交匹配追踪算法在测量过程中受扰或在稀疏信号情况下难以稳定精确重构问题,提出了一种基于局部随机化哈达玛矩阵的正交多匹配追踪算法。该算法利用局部随机化哈达玛矩阵的结构特性,能够快速精确重构原信号。仿真结果表明,测量过程中存在噪声或无噪,无论处理一维信号还是二维图像信号时,该算法性能均超过同类其他贪婪算法和凸优化基匹配法。     

占线订单排序D-收益函数下改进的随机策略

对于订单具有紧交货期限且以最大化完工总收益为目标的占线订单排序问题,Woeginger提出了完工收益与订单长度满足D-收益函数的模型,并给出了竞争比为4的最优确定性策略.针对该模型设计了竞争比为2的一个简单随机策略,该结论改进了Epstein和Levin(2008)的竞争比2.455 4.     

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.     

CONTINUOUS-TIME KIEFER-WOLFOWITZ ALGORITHM WITH RANDOMIZED DIFFERENCES

1.IntroductionTheKiefer-Wolfowitz(KW)algorithmisusedtosequeotiallysearchtheextremumofafUnction,onthebasisofthenoisecontaminatedobservationsofthefunction.AssumetheunknownauctionH:ac-Rhasauniquemaximumatxo.ItiswellknownthattheclassicalKWalgorithmneedsZmobserVationsofH(see[1])forupdatingtheestimateofxoateachiteration.Itisrathertime-consumingifthedimensionmisverylarge,somanyresearchersmanagedtoreducethenumberofmeasurementsneededateachstep.Recently,Spalll2]proposedanalgorithmwithrandomizeddif…     

离散型两斜率在线租赁问题

两斜率在线租赁问题是经典的在线租赁问题的一种自然的推广.基于在线租赁问题的研究分为离散时间和连续时间,鉴于已有文献对连续时间情况下两斜率在线租赁问题进行了讨论,本文研究离散时间情况下两斜率在线租赁问题.我们的讨论包括确定性竞争策略和随机性在线策略.关于确定性策略,一个竞争因数为2-[1+(s-1)a]/s的最优策略被给出.对于随机性策略,本文提出了风险均衡策略,并通过竞争分析的方法证明了该策略是唯一最优策略.最后,对两种策略的竞争性能做了分析和讨论·分析和讨论的结果表明:考虑两斜率能改善经典问题的竞争比,考虑离散性能比连续性提高决策效率.     

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.