占线中心选址问题竞争比的下界

对占线中心选址问题的竞争比进行了研究。对度量空间占线中心选址问题，本文证明该问题的下界是2-（n-√n^2-3n＋3/n-1），其中n为空间点的个数，该结果要优于已有的结果2-（2/n-1）.对一般空间上的占线中心选址问题，本文证明了竞争比的下界是（（n-2）△＋√（n-2）^2△^2＋4（n-2））/2（n-1）,其中△是所给空间最大的相对距离，并证明一般空间上的占线中心选址问题不存在常数竞争算法。     

共享平台占线任务分配的结构性下界

共享平台任务分配过程中,经常会遇到如下的情形:在用户未来需求任务序列(到达时刻、开始时刻和持续时间等)未知的条件下,决策者需要决定如何将当前需求合理分配给现有服务器使得平台收益最大.平台上服务器具有数量限制,同时要求用户需求一旦被分配就不可更改.以往研究建立的模型一般都是针对静态任务分配而言的,但实际需要的是满足上述约束的动态任务分配模型.以最大化共享平台收益为目标建立了占线共享平台任务分配模型,其中收益不仅包含了抽成比例,而且包含了固定收益.利用Yao原则给出了问题的竞争比的下界结果,该下界不需要任何复杂性假设条件,因此,是结构性下界.     

占线中心选址问题及其竞争算法分析

基于在建立的设施的个数未知的前提下需要决定如何建立初始设施集,同时要求,当新的设施集建立后,前面已经建立的设施不能被删除的实际选址约束条件下,从占线理论出发考虑了待选址个数不确定的动态选址问题.设计了一个多项式时间的竞争算法,证明了该算法具有的竞争比,该竞争比结果优于已有的结果.     

共享平台占线任务分配的结构性下界

共享平台任务分配过程中,经常会遇到如下的情形:在用户未来需求任务序列(到达时刻、开始时刻和持续时间等)未知的条件下,决策者需要决定如何将当前需求合理分配给现有服务器使得平台收益最大.平台上服务器具有数量限制,同时要求用户需求一旦被分配就不可更改.以往研究建立的模型一般都是针对静态任务分配而言的,但实际需要的是满足上述约束的动态任务分配模型.以最大化共享平台收益为目标建立了占线共享平台任务分配模型,其中收益不仅包含了抽成比例,而且包含了固定收益.利用Yao原则给出了问题的竞争比的下界结果,该下界不需要任何复杂性假设条件,因此,是结构性下界.     

占线决策问题及竞争分析方法

基于近年来理论计算机科学领域的热点研究方向——占线算法与竞争分析理论，将相关概念引入经济管理决策问题当中，比较分析处理占线经济管理决策问题的竞争分析方法与传统Bayesian优化方法的区别以及后者的缺陷，构建利用占线算法及其竞争分析方法研究占线经济管理决策问题的理论框架，指出在进行占线分析时应注意的要点及分析方法，最后以两个实例加以说明。     

非线性指数回购合同约束的占线租赁问题

考虑到设备的使用寿命通常呈现出更一般的非线性衰减,本文以非线性指数价格函数为回购合同约束建立了占线租赁决策模型,并得到了模型的最优竞争策略。首先分别对指数非线性回购合同进行数学刻画并讨论了其相关的一些性质。其次对存在旧货市场的离线租赁问题进行最优分析,进而提出该问题的占线租赁策略,并运用竞争分析方法从理论上完美证明了该策略的最优性。与经典的占线租赁模型比较发现,其竞争比小于Karp雪橇租赁模型中最优策略的竞争比。另外,本文提出的具有回购合同约束的占线租赁模型是对已有研究仅考虑新货市场进行扩展突破,即考虑了允许旧货市场的存在,是对现有占线租赁模型库的一个有益补充。     

一般网络上的占线中心选址问题及其竞争算法

对一般网络上的占线中心选址问题及其竞争算法进行了研究.文献[6]证明了该问题的竞争比下界是(n-2△e+√(n-22△e2+4(n-1)/2(n-1)) ,其中△e是所给空间最大的相对距离,并证明了该问题不存在常数竞争比的竞争算法.本文给出了一个多项式时间的竞争算法,并证明该算法的竞争比为△e△w,其中△w是所给空间点间的最大相对权重.所得结论不仅对于理论上占线中心选址问题的竞争算法的设计与分析,还是对于实际中的选址决策,都具有一定的指导意义.     

具有建设成本的占线中心选址问题及其竞争算法设计

研究待选址个数不确定的动态选址问题. 在实际选址过程中,经常会在全部需要建立的设施个数未知的前提下,决定在哪里建立初始的设施(或设施集),同时要求,当增加建立设施时,已经建立的设施不能被删除.此外,基于实际,待建立的设施间的初始建设成本是不同的. 建立了满足上述约束的占线选址动态模型,并给出一个竞争算法,最后证明该算法具有常数的竞争比.     

有限预知信息的集装箱搬卸占线问题

提出了有限预知信息的集装箱搬卸占线问题,即每一个服务请求到达时预先知道后续一部分请求信息的占线问题。建立并分析相应的数学模型,针对模型中预知信息的特征提出了贪婪移位策略。运用最坏情形分析方法研究了贪婪移位策略的竞争性能,证明其具有竞争比:(b w-2)/w。     

MTO模式下占线生产问题的竞争比下界EI北大核心CSCDCSSCI

研究的是订单需求信息不确定条件下的按订单生产(make-to-order,MTO)模式企业的生产决策问题.这类企业单批产品的固定启动生产成本较高,企业允许延期交货,但需要承受延期惩罚费用.因此本文研究在需求订单到达序列信息不确定的条件下,决策怎么安排生产使得总固定启动生产费用和延期费用最优的生产决策问题.考虑了占线生产模型,首先证明该问题的竞争比下界是3.随后受证明的启发,研究仅针对两类产品的问题,给出了一个新的占线生产策略并证明竞争比为3,因此说明所做的下界分析是紧的,同时证明了所给出针对两类产品的问题的占线策略是最优的.     

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.     

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.     

一条路上的在线货车调度及其竞争分析

一条路上的货车调度问题是线上的在线服务器问题的推广.决策者必须以在线方式做出决策,即已知现在和过去的信息而对未来一无所知情况下决策如何调度货车完成服务需求.优化目标是使竞争比最小.本文分空载和实载两种情行进行了讨论,对每种情形分别提出两种不同的竞争策略,得到了相应的竞争比;最后,对本文中给出的问题P3的两种竞争算法作了比较并得出了结果.     

局内车辆选线问题和竞争策略分析

将现实物流配迭中所遇到的问题抽象为一个局内车辆选线问题，考虑堵塞点动态产生、一个个遇到的情况下的车辆调度方案，经典的优化理论大多是在已知条件不变的基础上给出最优方案(即最优解)，在条件发生变化时就会失去其最优性。而论文所考虑的竞争算法能使得调度方案对于变化因素的每一个特例得到的解离最优方案给出的解总在一定范围之内。不仅设计了解决局内车辆选线问题的竞争算法：贪婪策略和复位策略，分析了不同情况下算法各自的竞争比，而且给出了此问题的竞争比下界。     

局内配送车调度及其竞争算法

经典的优化理论大多是在已知条件不变的基础上给出最优方案(即最优解)，其最优性在条件发生变化时就会失去．局内问题与竞争算法则是针对特定的优化问题提出一种策略，对已知条件变化的每一个特例都能给出一个方案，使得该方案的解离最优方案的解总在一定的比例之内．针对在一个有限网络上建立了s个配送中心，并且有k辆配送车进行服务的局内配送车问题，在时间目标函数下给出了当配送中心、配送车和需求点个数变化时的3种竞争算法．     

具有服务时长的在线TSP问题

针对城市快递揽件服务过程中,需求事先无法预知并且每个需求服务时长不确定的情形,提出具有服务时长的在线TSP问题.分别在一般网络图上和直线上证明了此问题的竞争比下界进而在一般网络上给出PAH-ST算法,在直线上给出PQR-ST算法,并对算法进行了竞争性能分析.本文提出模型是在线TSP问题的一般形式,结论可以为快递车辆的实时调度决策提供依据.