最终产品市场存在Stackelberg竞争的中间产品定价

基于一类最终产品的市场需求函数,研究了在厂商1垄断中间产品市场且其为最终产品市场的领导厂商,而同时最终产品市场又存在一追随厂商2的市场状态下的中间产品的定价策略.通过比较厂商1的集团总利润,利用动态博弈的子博弈Nash均衡求解方法,当厂商1可以自由选择定价方式时,得出的结论是无论市场饱和量为多少,差别定价策略都不劣于其他2种方法.在3种定价方法下的均衡策略都存在的条件下,当政府要求必须实行统一定价时,中间产品的最优定价非边际成本,而是高于边际成本,在这种情形下,厂商2最终产品的均衡产量是厂商1均衡产量的1/2.     

耦合Riccati不等式组解的局部优化算法及其在微分对策中的应用

研究与线性二次微分对策的Nash次优均衡对策相联系的一组耦合Riccati矩阵不等式组的解的算法问题。将耦合Riccati矩阵不等式组的求解问题化为具有非线性约束的非凸优化问题，用双线性矩阵不等式（BMI）方法给出了Riccati矩阵不等式组解的局部优化算法，这种算法可以用MATLAB中的线性矩阵不等式工具箱（LMI Toolbox）求解，并给出了这种算法在微分对策中的一个应用实例。     

消费者偏好不确定下的双寡头企业竞争策略

在具有Stackelberg博弈均衡的Hotelling模型中,本文引入消费者偏好不确定性,研究其对企业竞争策略的影响.博弈的均衡结果表明:在消费者偏好不确定下,市场先进入者比后进入者获得更高的市场价格和利润;企业产品的均衡价格、利润、差异性和社会福利都随不确定性的增大而增大;在Stackelberg博弈均衡中获得的市场价格、利润、产品差异性和社会福利都大于在Nash博弈均衡中所获得的结果.     

基于强化学习的需求分布未知情境下酒店客房动态定价研究

传统酒店动态定价研究大多考虑改进需求预测方法或考虑需求环境已知,而现实生活中需求分布通常是未知的.本文考虑需求分布未知的情境,建立基于马尔可夫决策过程的酒店客房多周期动态定价模型,并利用强化学习方法,提出基于SARSA(λ)的改进算法对客房动态定价模型进行求解.为提升算法的求解能力和收敛速度,提出了基于改进ε-greedy策略的ε-SARSA(λ)算法和基于改进模拟退火策略的ISA-SARSA(λ)算法.通过数值实验对比SARSA(λ), ε-SARSA(λ), SA-SARSA(λ)和ISA-SARSA(λ)四种算法的收益优化结果,验证了改进算法的有效性,结果显示, ISA-SARSA(λ)算法求解性能最好.     

公共交通网络系统的广义Nash经营博弈模型

对公共网络系统的经营博弈问题进行了研究研究，以公交车车费作为经营者的决策变量，建立了经营者之间广义Nash均衡博弈模型，并表示为一个拟变分不等式问题，证明了所了得到的效用函数是凹函数，从而保证了广义Nash均衡解的存在性，并将求解拟变分不等式问题，转化为求解一个等价的一般变分不等式问题。最后，给出了详细的算例分析。     

产品随机选择下多商品流供应链网络均衡模型研究

研究产品存在产地、品牌差异情况下,具有多种商品流动的三层供应链网络均衡模型.将产地、品牌差异的影响视为随机变量,运用随机效用理论和多项式logit模型研究需求市场上产品随机选择问题,运用Nash均衡方法分析生产商之间、零售商之间的竞争行为,分别得到了供应链网络各层均衡及整体均衡的条件、经济解释和变分不等式模型,最后给出了求解算法和具体算例.     

n人0-1理性博弈的严格纯Nash均衡和期望均衡求解法与期望均衡分析

为了解决每个参与人恰有两个行动且极大熵准则以及每个参与人都完全不知道其他参与人的行动信息是全体参与人的共同知识的多人策略博弈的可能出现局势,给出了严格纯Nash均衡和期望均衡的求解法和最可能局势的分析法及其用应例子。以二进制和十进制数为基本工具,证明了严格纯Nash均衡的一个求解算法,基于全体参与人上述共同知识系统,给出了一个明显的期望均衡求解公式。通过设定参与人的效用为未知参数并根据期望均衡求解公式,由解不等式组的方法提出了期望均衡分析法。研究表明,此类常用博弈的特殊性致使两种均衡和期望均衡分析计算简洁。实例分析表明,此法可快速计算出博弈的严格纯Nash均衡和期望均衡,由期望均衡分析法给出的结论由传统方法无法得到且更加符合实际。     

具有Stackelberg博弈和网络外部性的扩展Hotelling模型

在具有不对称网络外部性的Hotelling模型中,引入Stackelberg博弈价格均衡.在放松厂商定位必须局限于消费者分布空间的假设后,相比较于传统的Nash博弈价格均衡结果,厂商通过Stackelberg价格博弈中可以选择更大的产品差异性,市场先进入者在均衡价格、市场份额和利润方面比后进入者具有先动优势.当网络效用系数相同时,市场先进入者所获得价格、市场份额和利润都大于其Nash均衡时所获得结果,市场后进入者所获得市场份额小于其Nash均衡的结果,但其价格和利润刖根据网络效用系数的不同而变化.     

易腐商品最优订货批量与定价及其粒子群优化解

对易腐商品的订货批量与定价问题进行了研究.基于一种负二项分布的离散需求函数,推导了易腐品利润最大化模型.由于模型中涉及多个随机变量的概率分布,常规函数极值法对此具有极大局限性,故首次将粒子群优化算法引入该领域,并提出两种不同的求解思路:1)枚举法.利用粒子群算法依次计算不同订货批量下的最大化利润,然后根据边际分析法确定最优订货批量及相应定价;2)二维寻优法.将利润视为订货量与定价的二维函数,利用粒子群算法对其进行二维演化寻优.算例分析表明:两种方法均可有效获得问题的满意解,当订货量波动范围较小时,枚举法效果更优.     

众包物流服务网络决策优化

为解决众包物流服务网络运作优化问题,提出构建众包物流服务网络均衡模型的方法。借助纳什均衡理论和变分不等式方法,分析物流需求市场、物流企业、众包平台和自由快递员四层决策者的最优行为及均衡条件,获得众包物流服务网络系统的整体最优条件,运用欧拉算法求解出合理的均衡交易量、均衡交易价格和整体最优利润。模型中引入物流企业的众包平台使用率和众包平台的自由快递员使用率,通过算例验证了模型的可行性且分析了这两个参数分别对均衡交易量、均衡交易价格以及整体最优利润的影响。结果表明,均衡交易量和均衡交易价格随着两个参数值的增加而增加,整体最优利润也随之明显增长,并据此为众包物流服务网络的决策者提供针对性的管理优化建议。     

多用户多准则随机选择下供应链网络均衡模型

针对不同生产商生产的同种产品为非同质可替代产品,不同类别的消费者对产品质量、品牌等属性的偏好不同,且消费者不完全了解产品相关信息,研究具有多种商品流动的三层供应链网络均衡模型.运用Nash均衡方法分析生产商之间,零售商之间的竞争行为;将消费者的产品选择视为出行者的路径选择,运用基于随机效用理论和多项式logit模型的弹性需求随机均衡配流模型来刻画需求市场均衡;分别得到了供应链网络各层均衡及整体均衡的条件和变分不等式模型,最后给出了求解算法和算例.     

加法需求模式下具有风险厌恶零售商的供应链合作博弈分析

考虑了一个风险厌恶型的零售商面临依赖价格的随机需求的供应链合作博弈问题.零售商以条件在险价值(CVaR)作为其风险衡量,制造商为风险中性,研究了最优均衡批发价格、零售价格和订货量,从而发现,在加法需求模式下,具有相同协商权利时的Nash博弈问题和具有不同协商权利时的Nash博弈问题都存在均衡解,并将加法需求模式与一般随机需求的情况进行比较分析,发现当需求噪声服从均匀分布时,在加法需求模式下,制造商占整个供应链的利润比例比在一般随机需求情况下的大.     

制造–销售企业绿色供应链合作博弈分析

研究单一核心制造企业与单一销售商基于环境投入的绿色供应链合作问题.通过构建Nash均衡、Stackelberg主从博弈和合作博弈三种模型,对比分析了非合作和合作模式对企业的环境投入和利润及供应链利润和产品零售价的影响.结果表明,相对于非合作决策,合作决策时可以有效提升双方企业以及供应链系统利润和环境绩效;环境投入活动对利润的影响路径是通过提高市场需求量而不是提高绿色产品价格;环境投入活动对市场需求的拉动作用低于绿色产品价格对市场需求的拉动是双方相互合作的前提条件.     

电子商务中面向产品线的动态定价方法研究

研究电子商务零售中产品线动态定价决策的优化问题.决策的实时性需求和计算复杂性是该问题的难点.对此,首先提出市场需求状态模型和需求状态的估算方法,在此基础上,进一步提出产品线动态定价的优化模型,最后,提出一种基于自组织神经网络的Q学习算法来求解产品线动态定价的优化问题.模拟实验结果表明,用该算法求解产品线动态定价问题具有较高的效率和效用.     

竞争环境下轴–辐式海运网络设计与定价决策

针对海运市场上处于不同地位的海运企业以轴–辐式海运网络设计与定价决策进行竞争的问题,建立了领导者以成本导向的离散枢纽选址模型与跟随者以需求导向的连续枢纽选址模型,分别采用CPLEX与Lambert W函数、NCP函数、凝聚函数和增广Lagrange乘子罚函数法进行求解;最后,通过算例验证了模型和算法的有效性.仿真结果显示,跟随者只有在领导者经营少量的枢纽港口且定价的成本加成较高时,通过建立多个枢纽港口享用较大的规模经济效应来获取丰厚的利润;跟随者还可通过提高定价决策以争取额外的利润,这是因为海运市场上始终存在着一些愿意支付更高价格的托运人.     

一种求解NASH均衡解的遗传算法

将现代生物遗传基因理论引入到对策问题的均衡解计算中来,本文设计了求解有限n人非合作对策的Nash均衡解的遗传算法模型,并通过双矩阵对策的例题验证了算法的有效性。     

广告竞争模型的最优控制策略研究

考虑了竞争性和信息性两种广告对企业市场份额不同作用,提出一个在两强竞争情况下的动态广告投入模型,运用动态规划的Bellman方程求出模型的闭环Nash均衡解,得到企业应采取的广告最优控制策略,并进一步研究Nash均衡解有经济意义的参数范围以及Nash均衡解收敛的条件.最后用一个数值例子分析了Nash均衡下的广告策略.     

基于市场细分的定价与批量问题的联合决策

研究了多周期离散时间下,拥有若干个目标市场的制造商如何对变质性产品协调地进行定价决策和生产决策,使得利润最大化.需求是价格的线性函数,建立了二次规划模型.提出了基于动态规划的精确算法,分析了算法的时间复杂度,可以在多项式时间内求解出最优生产计划和各个周期各子市场的最优定价.实验结果揭示了需求函数系数的变化对利润、各周期各子市场需求(或价格)的影响.     

市场细分下定价与能力受限批量的联合决策

面对激烈的市场竞争,企业常常把市场细分成若干子市场,根据每个子市场的特点,采取不同的定价策略.本文针对市场细分、价格敏感需求且生产能力受限情形,研究了制造商如何协调地进行定价决策和生产决策,使得利润最大化.零库存原理仍然成立,可以把原问题分解为一组具有特殊性质的子问题.每个子问题可以由两个简单模型联合表示:需求分配模型和批量模型.提出了基于动态规划的精确算法,可以在多项式时间内求解原问题的最优生产计划和各周期各子市场最优价格.     

弹性需求下铁路票价和提速策略的优化模型

对于铁路客票定价和提速问题．传统的研究一般都只是考虑票价或者速度一个因素．很少考虑两者之间的影响，以及它们对旅客流量的影响。本文在分析了铁路旅客票价和列车运行速度的经济效益的基础上．给出了一个双层规划模型来描述弹性需求下城市间多种交通运输方式竞争条件下旅客票价和线路提速策略的优化模型，同时给出了该模型的具体算法。通过对算例结果的分析，用该算法求解双层规划模型是可行性，这为合理制定铁路客票价格问题提供了一种方法。