多医生环境考虑患者爽约的门诊预约决策方法

针对多个医生医疗环境下具有提前预约和当天预约两类预约患者的门诊预约问题,在考虑提前预约患者可能存在爽约行为的情形下,提出了一种用于决定是否接受提前预约患者的预约请求的门诊预约决策方法.文中首先以医院的期望收益最大作为决策目标,建立了患者存在爽约行为的医疗预约问题的马尔可夫过程模型;然后基于所建立模型的特征,证明了对于任意的提前预约时段,均存在对应于每个医生的提前预约患者的最优预约数量的上界,且此上界随着患者爽约概率的增加而增加,随着预约所有医生的患者总数的增加而减小;进一步地,给出了该门诊预约问题的一种预约决策方法以及确定该方法的精确算法;最后,通过数值实验说明了本文所提出的决策方法的适用性和有效性.     

基于异质患者行为特征的动态门诊预约策略

针对服务时间不同的异质患者,研究患者动态到达且存在取消预约和爽约行为的门诊预约策略。假设患者行为依赖于其类型,以最大化期望利润为目标,采用超订的方式应对患者取消预约和爽约行为,当患者发出预约请求时需要立刻决定是否接受该患者。建立动态规划模型刻画患者的预约过程,利用逆推法进行求解以获得最优动态预约策略;通过近似方法降低模型的状态空间维度,并设计启发式算法求解状态向量不依赖于患者类型的动态预约策略。最后,基于蒙特卡洛模拟对启发式算法和动态规划结果进行比较,验证启发式算法的有效性,并分析参数变动对最终结果的影响。     

多供应商环境下的最优采购策略

在有限计划期内,制造商向多个供应商采购的环境下,可以制定灵活的采购策略,充分利用每个供应商的成本优势以满足生产或市场需求。在每个采购时刻,制造商不仅要选择合适的供应商,而且要制定最优的采购批量,由于对供应商的选择决策与采购批量密切相关,最优的采购策略并不满足最优化原理,用传统的动态批量模型(WW模型)不能同时优化供应商选择及采购批量决策。将供应商和采购期作为2个状态变量,构建二维状态变量的规划方程,设计了一个多项式算法得到最优的采购策略,计算复杂度为O(N2 M2),其中,N为计划期,M为供应商数量。最后,当供应商较多时,设计了一种启发式算法,计算复杂度为O(MN2),比原算法计算复杂度更低。     

竞争环境下考虑技术进步的供应链重构策略研究

在经济全球化与科技飞速发展的背景下,技术进步已成为影响供应链竞争的关键因素.本文研究了竞争环境下考虑技术进步的供应链重构策略,构建了技术进步前与进步后两种供应链竞争模型.技术进步前,模型考虑一个高技术零件供应商为两个具有竞争关系的制造商提供专有零部件;随后其中一个制造商投入成本进行技术升级,升级后的制造商能够自己生产上述高技术零部件(即实现了供应链的重构).研究发现,与技术进步前相比,技术进步后两个制造商都会降低其产品定价,高技术供应商也会降低其零件的批发单价,且竞争性产品之间的替代性越强,降价的幅度越大,但技术进步可以削弱产品之间的替代性对均衡定价的影响.除此之外,与技术进步前相比,技术进步导致供应链重构后,高技术供应商与未进行技术升级的制造商的利润都会降低,而实施技术升级的制造商的利润以及社会整体福利只有在技术升级成本控制在合理范围内时才会有所提高,而整条供应链的利润只有在产品之间替代性较弱且技术升级成本较小的情况下才会有所提高.此外,技术进步会增加整个市场的消费者剩余,且市场规模越大或零部件的单位成本越低或产品之间的替代性越强,消费者剩余增加得越多.最后,本文将模型扩展到了考虑技...     

考虑广告影响的随机需求环境下的供应链退货策略

对考虑广告影响的随机需求环境下的供应链退货策略进行了研究。运用报童模型进行了建模分析,得到了考虑广告影响的最优广告花费和零售商的最优订货量,讨论了顾客需求的随机性对广告花费的影响。通过分析发现:引入广告后,退货策略不再能够实现供应链的协调。文中对退货策略进行了修正,证明了退货和广告花费分担策略在引入广告后可以实现供应链的协调。     

多制造商情境下考虑自有品牌模仿策略的渠道博弈分析

考虑到市场上存在的水平领导结构和自有品牌模仿策略,针对两个对称竞争的制造商和单个零售商组成的市场渠道,探讨不同的领导权结构对品牌竞争产生的影响。研究结果表明:(1)对于制造商而言,垂直结构上的领导权力越大,利润也越高,而在水平结构上处于追随者比水平结构上处于领导者时的利润更高;另外,在某些领导权结构下,当市场竞争一定程度地加剧,自有品牌的模仿反而会促进被模仿的品牌制造商利润增长,甚至超过未被模仿的品牌制造商利润;(2)对于零售商而言,垂直结构上领导权力越大,利润也越高,而且水平结构上存在的领导权结构会降低其利润;另外自有品牌模仿领导的制造商品牌比模仿追随地位的制造商品牌更优。     

不确定服务时间下分布式鲁棒门诊预约调度和排程

研究了单服务台门诊预约调度问题,考虑了门诊服务中不确定服务时间,基于服务时间联合概率分布的支撑集和矩等部分信息,并利用平均绝对偏差刻画服务时间的相关性,最小化最坏情况下期望等待成本和加班成本,建立了分布式鲁棒优化门诊预约调度和排程模型,利用优化方法结合对偶理论,得出了模型的数学性质和易求解的等价问题,确定患者最优的预约服务时长和服务次序.最后,仿真实验结果验证了模型的可行性和有效性.     

数据丢包环境下的多传感器协同跟踪策略研究

针对实际作战中的复杂电磁环境,研究了数据丢包环境下的多传感器协同跟踪问题。首先分析了数据丢包的几种不同情况,分别建立了数据丢包模型,并针对不同的丢包模型提出了相应的补偿策略;然后建立了数据丢包环境下目标观测模型,推导了数据丢包环境下序贯扩展卡尔曼滤波算法;最后基于信息熵理论建立了数据丢包环境下的多传感器多目标跟踪优化模型,给出了离散粒子群求解算法。仿真结果表明,所提的丢包补偿策略具有良好的补偿效果,可以有效抑制数据丢包造成的滤波数据发散,保证目标跟踪精度。     

多类顾客需求环境下动态批量补货策略

考虑在多类顾客需求环境下有限计划期内的动态批量补货问题。在一般的补货成本结构下,每类顾客的最优补货期各不相同,且该补货问题为NP难题。考虑在没有投机行为的补货成本结构下,最优的补货策略满足零库存补货规则,且在每类顾客在补货周期内存在一个最优的及时服务临界期,临界期之前的需求将得到及时满足,临界期后的需求将被缺货处理。基于最优的临界期库存分配策略,提出一个多项式算法得到最优的补货策略。与先到先服务的需求服务策略进行比较,数例分析得到临界期库存分配策略可以大幅提高整个计划期的利润。最后,在一般的补货成本结构下,考虑一种特殊发货规则,提出一种有效的启发式算法,优化每类顾客的最优补货期。     

考虑设备转换成本的MRI检查预约调度优化

核磁共振成像(MRI)检查是现代医学影像诊断的重要手段之一。MRI设备在扫描不同部位时会产生转换成本,为同时提高设备利用率和患者满意度,建立了马尔可夫决策过程模型,以最小化医院的长期成本。该模型是首个对MRI设备转换成本和患者日间等候成本进行权衡的优化模型。通过策略迭代算法可得到该模型的最优调度。为降低计算复杂度,设计了基于单日规则、开放获取规则和短视规则的多项式时间算法。除此之外,通过忽略容量约束,提出了分解算法,在MRI设备检查能力紧张或充足时,其表现与最优解接近。通过对比上海某大型综合医院的实际排程,验证了上述算法能够在检查能力、患者拒绝比例、患者平均等待天数、日平均检查类型数等指标上取得显著改善。     

可加班门诊预约能力分配问题的期望方差模型

研究门诊能力分配问题,门诊可通过加班增加能力以满足更多患者需求.建立由诊疗患者收入、加班成本和拒绝患者成本组成的门诊净收益的期望和方差模型,反映诊疗资源和患者需求的匹配度和稳定性.设计大量数值实验分析环境因素对系统性能指标的影响.从净收益的大小和波动两个角度衡量系统,提出决策高收益、低波动能力分配方案的替换规则.结果表明在可加班的策略下,门诊能力分配方案对环境因素变化的稳定性变弱;提出的替换规则有效兼顾了供需匹配度和系统稳定性.     

考虑道德风险下订单农业供应链融资策略

构建了由单个公司和单个农户组成的订单农业供应链模型,研究农户面临资金约束时订单农业供应链的融资均衡.考虑到农产品的市场批发价不确定、公司可能违约,以及农户存在道德风险的情况,对面临资金约束农户的农资投入量决策以及公司的定价策略进行了分析.研究结果表明:随机市场批发价的均值会影响均衡决策;不考虑农户道德风险时,农户的资金...     

考虑道德风险下订单农业供应链融资策略

构建了由单个公司和单个农户组成的订单农业供应链模型,研究农户面临资金约束时订单农业供应链的融资均衡。考虑到农产品的市场批发价不确定、公司可能违约以及农户存在道德风险的情况,对面临资金约束农户的农资投入量决策以及公司的定价策略进行分析。研究结果表明:随机市场批发价的均值会影响均衡决策;不考虑农户道德风险时农户的资金约束问题可以忽略。考虑农户的道德风险时农户总能通过融资改善利润,但一定条件下公司和整条供应链的利益可能会因为农户融资而受损,公司应该出借农资给农户来避免这一现象。     

随机需求下考虑顾客策略行为的预售和退货策略

预售策略目前已成为季节性产品零售商普遍采用的一种销售策略。策略型顾客在预售期购买商品尽管可以享受折扣的预售价格,但同时也面临着因不确定估值而可能带来的损失,所以顾客可能不愿意提前购买或提前购买了产品的顾客会选择在正常销售期间退货。此时零售商有两种策略可以选择:不进行预售、提供可退货服务的预售策略。针对市场需求不确定和顾客估值不确定并存的情况,利用均衡分析方法和理性预期理论分别建立了零售商不进行预售、允许顾客退货的预售策略的最优决策模型,并对这两种模型进行了求解与对比分析,以及敏感性分析。研究显示,当顾客对商品的估值较低时,零售商最好不要采取预售的方式。如果采取预售,则零售商的期望利润是退货补偿的严格凹函数。     

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。     

竞争环境下考虑供应链透明度的大数据投资决策

针对供应链中的大数据投资决策与激励问题,考虑两个制造商通过大数据投资预测需求,并通过集团采购获取产品部件,进而展开产品数量竞争.从纵向与横向刻画供应链透明度,构建分散决策下的大数据投资决策模型,分析供应链透明度、竞争强度和大数据技术水平等因素对均衡结果的影响,并与集中决策进行绩效对比.研究发现:纵向与横向透明对大数据投资均有负效应,因而'会降低其可行性和投资水平;当竞争足够激烈时,纵向透明的负效应小于横向透明,且能抑制横向透明的负效应,从而产生正的溢出效应;竞争导致大数据投资过度,横向透明导致大数据投资不足,而纵向透明却可能在竞争强度与大数据技术水平均较低或较高时实现大数据投资最优.     

多Agent协作环境下的任务分配

对多Agent协作环境下的任务分配机制进行了论述。在合同网的分配机制基础上,提出了一种基于合同网的改进机制———任务列表分配机制。该任务分配机制针对多Agent协作工作时面临的突发性事件,能有效地提高系统的实时处理能力和工作效率。以多机器人系统为例,应用任务列表分配机制,解决突发事件下多机器人任务的再次分配问题,满足了多机器人协调工作的实时性要求。实验和理论证明了其机制的优越性。     

考虑消费者策略行为及产品具有替代性的多厂商定价

基于消费者的策略购买行为,研究销售开始时提供某种新产品的销售商1和销售开始一段时间后提供模仿产品的销售商2的竞争性产品定价。通过分析策略消费者购买行为,分析销售商之间的博弈过程,证明了该博弈存在唯一的子博弈精炼纳什均衡,得到了新产品的最优跨期定价、模仿产品的最优定价及两销售商的最大利润。研究还发现,凭借先动优势,作为领导者的销售商1所获利润大于作为跟随者的销售商2所获利润;与消费者为短视型时的销售情况相比,消费者的策略性降低了新产品的两期价格、模仿产品的价格及销售商1的利润,但有可能增加销售商2的利润;消费者的策略购买行为对销售商2利润的影响取决于销售周期、模仿产品的质量与投放市场的时间、消费者第二阶段对产品的估价折扣等参数的取值。最后的数值试验也验证了所得结论的正确性。