供应链中准时采购的Stackelberg模型及决策

准时采购可有效缩短供应链整体响应周期,快速响应市场需求,实现供应链的运作。但在实践过程中,采购交付的准时性又成为供应链敏捷运作的瓶颈问题。从采购双方行为动机的角度出发,以有效的激励机制提高准时交货概率为目标,建立采购商为主方、供应商为从方的Stackelberg博弈模型;在模型的最优性分析基础上,讨论准时采购过程中采购商与供应商决策的交互影响关系;并在供应商完成采购订单所需的响应时间服从指数分布的假设下,分析采购商与供应商的最优策略及库存成本参数等对决策产生的影响。     

公交网络车费设定问题的Stackelberg博弈模型

对城市公交网络系统车费的合理设定问题进行了研究分析,考虑到乘客对公交收费变动会作出相应的反应,从而改变网络上乘客的流量分布,运用Ｓａｃｋｅｌｂｅｒｇ博弈理论,将这一问题描述为一个两级数学规则问题,在一定的公交网络收费结构下,乘客在网络上的流量分布可由随机用户平衡分配模型进行估计,鉴于两级规划问题的非凸性,提出了基于灵敏度分析的启发式算法,最后,给出一个仿真算例说明本文提出的模型和算法的合理性。     

应用于准时制的MPS/MRP模型

根据制造企业准时生产(Just In Time, JIT)理论的生产管理需求 ,通过一种面向准时生产的、含生产滞后期的缩进嵌套BOM档将主生产计划(MPS)和零件订购计划(MRP)紧密结合起来,建立了基于JIT的两者的数学模型,实现从产品需求、产品生产、零件装配、零件请购到零件到货的准时计算,避免了传统的基于JIT的MPS或MRP的单独讨论 .运用该模型可以实现在满足生产需求和经济订货批量的条件下,最大程度地推迟零件订购日期和降低零件库资金的占用.     

基于Stackelberg微分博弈的销售电价规制模型及其分析

;随着电力市场的建立,销售电价的市场化改革成必然趋势,本文借鉴Stackelberg微分博弈方法,并基于政府规制的思想,建立政府与电网企业间两阶段微分博弈模型,运用逆向归纳法与Hamilton-Jacobi-Bell-man方法求解,得出政府和电网企业的最优策略;模型的数值仿真表明:随着电力行业市场化改革的推进,销售电价、电网企业的供电量与政府的转移支付量均收敛于某特定值.     

不同理性预期下Stackelberg模型的动态复杂性

构建双寡头参与人分别采取有限理性和天真理性预期的Stackelberg博弈模型,研究市场均衡的稳定性条件及动态复杂性特征.通过理论求解和数值模拟得出结论:参与人在不完全信息和不同理性情况下,Stackelberg模型的参数取值范围决定了动态系统的稳定性、产量分岔、利润分岔、奇怪吸引子、吸引子维数和混沌等;如果参数取值满足一定条件,静态Stackelberg推测变差均衡能够实现;否则,Stackelberg推测变差均衡不稳定,非线性动态经济系统可能会出现周期变化或混沌的现象.     

基于产品体验性的供应链交货模型与仿真研究

消费者对线上购买产品的交货时间要求愈来愈高,根据产品体验性和市场地位确定产品交货时间对零售商变得更加重要。通过构建三种渠道权利结构下的供应链交货模型,分析了产品体验性对最优交货时间、考虑交货时间的零售商决策模式选择和交货后供应链利润的影响,并通过数值仿真验证了模型的正确性和可靠性。研究表明：不同权力结构下零售商最优产品交货时间均随着产品体验性降低而延长;产品体验性不影响零售商决策模式的选择,但对零售商主导下的供应商总收益影响较为明显。     

随机需求下基于库存责任期的装配系统准时供货模型

以装配系统为研究对象, 考虑在VMI模式下, 当制造商采取设定库存责任期以抵御市场需求时间不确定的风险时, 供应商的最优供货时间决策和制造商最优的库存责任期设置. 文章分别建立了单供应商对单制造商和多供应商对单制造商的主从博弈准时供货模型, 通过数学证明和遍历算法找到了供应链双方在不同模式下的最优选择. 研究结果证明制造商并 不应该选择过长的库存责任期, 而供应商之间的不同步供货会对供应链整体造成巨大损失. 并且通过对比集中与分散决策下的供应链绩效, 给出实现系统协同的必要条件. 最后通过算例分析进一步证明相关结论.     

带延期交货和固定成本的库存受限转包模型

研究了库存受限的带延期交货和转包的离散动态批量问题。在该问题中,所有成本函数均为带固定分量的线性函数,每周期的转包量、库存量和延期交货量均受限,目标是以最小的总体成本满足T周期规划时段上的需求。由最优解性质,最优计划可由定义在库存点间的子计划的组合或级联构成,据此将问题归结为如何有效地求解子计划;通过松弛子计划模型中的生产周期约束,将子计划分成2个分别定义在生产周期前后的子问题;并依据最优解性质,开发了求解子问题及处理松弛约束的多项式算法。在此基础上,给出了求解整个规划问题的动态规划迭代公式和算法步骤,算法的整体复杂性为O(T4logT)。最后,提供了一个来自奶制品公司的实例演示模型和算法。     

基于讨价还价博弈的经理人激励契约研究

本文在代理人市场是非完全竞争的现实条件下,假设委托代理双方基于重视讨价还价过程的激励契约进行谈判.依据讨价还价过程,建立并求解了无限期Rubinstein轮流出价讨价还价博弈,并利用破裂点分析了代理人的机会主义支付,最后根据唯一子博弈精炼纳什均衡和破裂点为委托人和代理人提供了一份非线性均衡契约.在均衡契约中,委托人获得固定的企业净利润,代理人获得剩余部分,通过这种方式把企业绩效、代理人的努力水平和代理人的薪酬结合到一起.基于Rubi璐tein讨价还价博弈得到的激励契约,做到了在考虑到代理人利益的前提下实现委托人利益的最大化,这样的激励契约是有效率的,更是均衡的,也为激励契约的设计提供一种更符合现实情况的可供借鉴的方式.     

基于响应时间的供应链契约协同分析

在分布式的供应链中,供应链企业通过何种契约方式进行协同合作,以达到最优化的系统整体目标,是供应链管理的一个重要研究课题.在一个两阶供应链系统中,基于不确定响应时间和时间敏感需求,构建了普通合作契约决策模型和收益共享契约决策模型;通过比较供应链总体收益,讨论了两种契约对供应链协同的影响;最后,在收益共享契约下,对基于供应链节点企业风险偏好的收益分配比例问题进行了探讨.     

Study of Decision Implications Based on Formal Concept Analysis

Serve to introduce decision context and decision implication to Formal Concept Analysis （FCA）. Since extracting decision implications directly from decision context takes time, we present an inference rule to reduce the number of decision implications. Moreover, based on the inference rule we introduce the notion of a-maximal decision implication and prove that the set of all α-maximal decision implications is α-complete and α-non-redundant. Finally, we propose a method to generate the set.     

基于预定指挥规则的指挥决策模型研究

针对战役级作战仿真对指挥决策模型的需求,提出了一种新的指挥决策建模方法—基于预定指挥规则的指挥决策建模方法。阐述了该方法的建模原理,设计了预定指挥规则的体系、数据结构以及决策推理机制,建立了预定指挥规则管理系统和基于预定指挥规则的指挥决策模型。该建模方法能实现指挥机构结构、性能、功能仿真;真正实现了指挥决策模型的重用;具有很好的开放性和交互性。     

风险型多目标决策的模型体系

本文就风险型多目标决策分析问题，提出了一种适用的决策分析原则──希望水平原则，并基于决策目标和约束的分类，给出了解的概念体系及确定性等价模型体系，为进一步研究风险型多目标决策问题提供了必要的理论基础。     

基于蒙特卡罗方法的设备维修决策模型

针对目前重要度评估方法考虑因素不全面、计算复杂的缺陷,通过全面分析设备全寿命全过程中对重要度的影响因素,构建了设备重要度的数学模型,提出了基于蒙特卡罗模拟的重要度评估算法流程,并以铁路机车维修为背景,应用该算法对铁路机车设备进行了重要度评估。结果表明,基于蒙特卡罗方法评估设备的重要度,计算快捷,可以精确和客观地描述设备的重要度级别,为设备维修决策提供可靠的定量依据。     

一种基于可传递置信模型的分布式决策方法

证据推理理论是研究在不确定情况下智能决策的有效方法之一。将证据推理引入到分布式决策系统，提出了一种基于可传递置信模型的分布式智能决策方法，从信息融合技术的角度构建了agent模型以及分布式决策系统的框架，并且分析了分布式决策系统的信息提取和合成算法以及决策制定算法。通过借鉴信息融合技术中证据推理的可传递置信模型和算法，使分布式决策的研究方法有进一步的发展。在仿真中采用机器人足球仿真比赛作为平台进行研究。     

Sample Size Determination Based on Decision Rules in Regression Analysis

Sample inference is an important way for people to carry out awareness, which is based on sampling and the subsequent sample observation. In this process, in order to ensure the purpose of the studying sample observation can be achieved, we need know the sample size in advance. Generally speaking, there are two approaches to determinate the sample size. One is power function principle, namely providing a good sampling estimation accuracy in advance, then calculate the sample size. The other are the decision rules based on Bayesian ideology. In this paper, from the perspective of statistical decision as our major decisions, we discuss the problem about the sample size determination in regression analysis. The full text of major features in this paper include： sample size determination when estimating parameters in regression model, sample size determination when doing mean-value regression prediction, and sample size determination when doing point-value regression prediction. To some extent, using decision rules to determinate sample size is better than using the power function method.     

The Hierarchical Optimism Index Method for Decision Analysis under Uncertainty

１ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅｄｅｃｉｓｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｃａｎｂｅｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｈｒｅｔｙｐｅｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐｒｏｐｅｒｔｙｏｆｔｈｅｉｒｎａｔｕｒａｌｓｔａｔｅｓ：（１）ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃｄｅｃｉｓｉｏｎｐ...     

The Efficiency Analysis and A Market Decision Model on Equipment Maintenance

SYSTEMS ENGINEERING1. INTRODUCTIONEquipmellt is the important part of eDterprise ford assets, and the guarantee of production capacity. Especially,with the developmeDt of science and technology, the modernization level of equipment has improved greatly,and equipment will play increasingly importals role in raising economic benefit of enterprise. However, themaintenance model of "safety first, prevention most important" has been carried out by our coulltry for along time. In other …