医保报销比例差距、患者行为选择与医疗费用的关系研究——基于三阶段动态博弈模型的分析

我国初步建立了覆盖全民的医疗保险制度,个人医疗费用自付比例从2005年的52.2%下降到2011年的34.9%,但全社会的医疗总费用和患者平均自付费用的金额却都在大幅度增长; 同时,大医院人满为患和基层医院门可罗雀的现象依然存在. 在这一背景下,本文针对上级医院、下级医院、医保基金以及患者四个参与主体构成的医疗服务体系,构建三阶段动态博弈模型,分析了各参与者的行为,并进行了数值模拟,得出结论: 对上级医院报销比例的上升,会导致去上级医院就医的人数增长,而选择在基层医院就医人数下降,并使得上级医院医疗服务价格、全社会总医疗费用以及患者自付费用总额均会上升; 上下级医院治疗质量的差距也会导致全社会总医疗费用的上涨; 只有合理地利用医疗保险这一政策杠杆来完善分级医疗体系,合理分流患者,并缩小上下级医院的医疗服务质量差距,才能建立更为科学的医疗服务体系,真正减轻患者负担.     

基于可靠性的软件构件费用分配最优模型

针对软件系统可靠性和费用分配问题,给出了一种基于可靠性的软件构件费用分配最优模型。将软件系统可靠性定义为软件构件失效率、操作剖面、构件使用矩阵以及软件无失效运行的规定任务时间的函数,详细描述了费用最优模型的建立和利用非线性规划理论求解模型的步骤。在求解过程中,将费用最优模型转化为Kuhn-Tucker方程,有效地处理了带有复杂计算的目标函数和约束条件的可靠性和费用最优分配问题。计算实例表明利用该模型进行可靠性和费用分配是可行的。     

考虑交易费用的LSSC订单分配多目标优化模型

研究单一物流集成商面对多分包商结构的物流服务供应链(Logistics Service Supply Chain,LSSC)的订单分配问题。在考虑交易费用的基础上,构建了目标函数为物流服务供应链中总交易费用最小化、总采购成本最小化、总的延迟供给的物流能力数量最小化、为完成物流订单不足的物流能力总数量最小化的多目标优化模型。数值算例验证了模型的有效性和可行性。     

考虑订购费用压缩下含瑕疵品的订货批量模型

研究存在瑕疵品并且检验过程不完美条件下的买方最优订货批量问题,建立了一个包括厂商订购费用、库存持有成本以及包括检验成本、内部失败成本和外部失败成本的质量相关成本的总成本优化模型,通过优化总成本函数确定厂商的最优订货批量.同时考虑到可以采用信息化技术等方式降低订购费用,进一步研究了考虑订购费用压缩情形下厂商的最优订货策略与最优订货费用.最后,通过数值算例对订购费用压缩前后买方成本进行了对比分析.     

突发事件环境下风险厌恶型报童博弈模型

在考虑突发事件导致决策者风险厌恶的情况下,研究了一个风险厌恶型的报童博弈模型.两个零售商分别出售两种具有可替代性的商品中的一种,当其中一种商品缺货时,顾客会以一定的概率选择另一种商品作为替代品.由于两种商品可以相互替代,两个零售商之间存在竞争关系.以条件风险价值作为风险度量方法,构建了以零售商期望收益最大化为目标的非合作博弈模型,证明了纳什均衡的存在与唯一性.同时研究了商品的替代率以及零售商的风险厌恶程度对最优决策的影响.最后通过数值例子对研究结果进行了验证.     

截止日期约束下的融资费用最小化项目调度

首先对所研究问题进行界定并定义文中所用到的符号;随后采用基于事件的研究方法构建问题的整数规划优化模型;从实用角度出发开发专门的模拟退火启发式算法;最后通过一个实例对研究结果进行说明,并分析影响项目融资费用的各种因素及其作用机理,得到融资费用随多个关键参数的变化关系.     

WTO 框架下我国农业国内支持水平优化模型

运用局部均衡的原理,按照6位协调商品名称和编码体系的产品分类标准,分析了农业国内支持水平的变动对国家社会福利的影响;并利用非线性规划法,基于国家年度财政预算和WTO农业协议的约束,以最大化国家社会福利为目标,构建我国农业国内支持水平优化模型,寻求我国最优农业国内支持水平.     

同质条件下招投标双方的博弈

基于投标各方同质的假设条件下,对招投标双方的博弈进行了研究,利用价值效益评价决策的方法建立了招标方的评标计分模型和中标评价模型.根据招标方的评标偏好性,提出了招标方的评标策略集和中标策略集.最后,提出了在同质条件下招投标双方的纳什均衡策略.     

4PL模式下供应链资源整合决策的优化模型及算法分析

在第四方物流(4PL)模式下的供应链资源整合运作特征基础上,提出了基于主导因素评判的资源整合决策模式,建立了整合决策的优化数学模型,搭建了改进的蚁群寻优算法来实现整合决策优化过程的求解.最后通过算例仿真验证了算法的有效性与可行性.     

模糊需求条件下的采购量分配优化模型

建立了模糊需求和价格折扣并存条件下采购量分配问题的模糊多目标混合整数规划模型.该模型的特点是:1)模型的约束条件中兼具确定性和模糊性;2)通过约束条件方程式准确地表现模糊性需求和价格折扣这两大假设条件.针对该模型的特殊结构,提出了一种适用的求解策略:首先,确定每个模糊目标和模糊约束条件的隶属度函数;然后,通过最大最小算子,将该模糊多目标混合整数规划模型转化为求解等价的多个单目标混合整数线性规划问题;最后,借助于两阶段算法,可以求得问题的最优解.此外,通过应用算例说明了模型的有效性和可行性.     

公共停车场与私营停车场的博弈定价模型

本文研究公共停车场和私营停车场之间的定价博弈问题.考虑早高峰出行模式,出行者可以选择小汽车或者轨道交通出行.小汽车出行用户在到达目的时,需考虑停车问题(选用公共停车场或私营停车场).本文首先采用交通流的瓶颈模型分析出行模式与两类停车场定价、各自停车位数量的关系.在此基础上,建立了政府决策者(公共停车场)与私人效益最大化追求者(私营停车场)参与的NASH博弈模型,探讨NASH平衡条件下的两类停车场的最优收费模式.同时,比较了两类停车场共存的博弈竞价机制与单一私营停车场供应的社会效益.研究结果表明,以最小化社会总成本为目标,政府决策者是否实施停车补贴,将取决于公用停车场停车位数量.政府决策者可以通过调整公共停车位的数量和收费水平,使得交通系统性能趋于系统最优.     

A non-linear model for estimating the cost of achieving emission reduction targets: The case of the U.S., China and India

With the world talking about climate change,the United States(U.S.),China and India have announced their carbon emission reduction targets.For these three countries to achieve their targets, significant questions arise,such as what will be the annual emission reduction efforts to achieve those targets,how much it would cost and what would be the economic effects.This paper puts the carbon intensity reduction targets of China and India together with the absolute emission reduction target of the U.S.into the same non-linear model to quantitatively study the optimal emission control strategies and associated total cost for achieving those targets by the year 2020,and estimate and compare the minimized total costs of the three countries to reach their targets.Our results show that the total cost for the U.S.to achieve its emission reduction target is greater than those of China and India in terms of absolute amount.However,in terms of proportion of total cost to GDP,China and India’s ratios are significantly greater than that of the U.S.,indicating that for the developing countries such as China and India,the achievement of emission reduction targets needs relatively greater effort.