考虑佣金率的一口价拍卖模型

针对现实拍卖中卖方通常将拍品委托给拍卖行进行拍卖,建立了带佣金率和保留价的一口价拍卖模型.运用博弈理论,首先分析了投标者的均衡策略,然后在给定佣金率的前提下研究了卖方的最优保留价和最优一口价,接着在给定保留价和一口价的前提下研究了拍卖行的最优佣金率研究发现:与不考虑佣金率的情形不同,在考虑佣金率的模型中,一口价有正的概率被投标者选择,即卖方在拍卖中设置一口价可以提高其收益,且卖方的最优保留价大于不设置一口价的模型中的最优保留价;拍卖行的最优佣金率小于不设置一口价的模型中的最优佣金率.     

乘客等待成本对网约车平台开放策略的影响

网约车平台可采用完全开放的策略—平台只招募私家车,并与车主分享收入.网约车平台也可采用部分开放战略—平台还可选择雇佣使用平台自营车辆的司机.通过考虑乘客等待成本,本文研究了网约车平台的开放策略选择,分析了不同开放策略对最优价格、平台收益和消费者剩余的影响.研究表明:当乘客固定等待成本很高或者很低时,平台应采用完全开放策略.当固定等待成本适中时,采取部分开放策略能同时提升平台收益和消费者剩余.此外,当乘客固定等待成本较高时,网络外部性对最优价格有正向影响.     

基于需求更新的第三方仓储能力分配优化

基于收益管理思想,在随机市场需求下,考虑有提前出库和续约存储的情况下,对收益最大化的仓储企业仓储能力配置与分配问题展开研究.建立随机规划模型,并运用稳健优化处理随机变量.通过考虑时间变动需求的实例仿真,确定各级客户服务最优能力配置和各等级中的仓储能力分配方案,计算结果发现,经优化模型能更好的处理市场波动,为企业制定合理的决策提供科学依据.     

基于需求预测信息更新的零售商三阶段采购最优策略

考虑存在顾客需求预测信息更新下零售商最优订货策略,研究了三阶段订货模型,零售商首先在第1阶段订货,然后在第1和第2阶段之间实现需求预测信息更新,并在第2阶段调整第1阶段的订货水平,第3阶段顾客需求实现,此时零售商可以从实时市场购货以满足前2阶段订货不足的部分.给出了零售商的最优订货策略,并分析了需求预测信息和实际需求满足二维正态分布时,它们之间的相关系数对采购决策和零售商期望利润的影响.提出了计算最优采购策略的算法并证明了其收敛性.说明了预测信息和实际需求联系越密切,零售商第1阶段最优订货水平越高,同时零售商利润越高;如果信息和实际需求之间的相关系数确定,那么第1阶段最优订货水平就确定,而第2阶段订货水平和需求预测信息与第1阶段订货量有关.     

库存和价格影响需求的易逝品动态定价

传统的基于收益管理的易逝品动态定价问题大都假设需求只受价格影响,但现实生活中,某些易逝品(如时装等)的需求不仅受价格影响,还受剩余库存的影响.研究了随机环境下需求受库存和价格影响的一类易逝性产品的价格决策问题.假定顾客到达过程服从时齐泊松过程,并且到达顾客的购买决策受价格和剩余库存的影响,利用随机动态规划进行建模,给出了最优价格策略惟一的充分条件,并分析了最优值函数和最优价格策略的结构性质.最后,利用Monte-Carlo模拟对文中所得价格策略和以往的研究中不考虑库存影响得到的价格策略进行比较,说明在制定决策时考虑库存对需求的影响的重要性.     

随机波动率模型的效用无差别定价和套期保值策略

研究了随机波动率模型的指数效用无差别定价和套期保值策略选择问题.首先考虑了随机波动率模型的反应扩散系统,并利用鞅方法构造了含有未定权益的最优投资问题的最优策略和最优鞅测度.然后利用最优投资和无差别定价的关系,得到了效用无差别定价满足的偏微分方程和套期保值策略.     

网络平台销售模式中的需求信息共享策略与博弈结构决策研究

研究了网络平台销售模式中的需求信息共享策略与博弈结构决策问题.在"电商-电商平台-物流"网络平台销售系统中,考虑电商拥有私有需求预测信息、电商平台拥有博弈结构的决定权,分别在三种博弈结构下(NASH均衡博弈、电商平台领导的Stackelberg博弈、3PL领导的Stackelberg博弈)建立了四种需求预测信息共享策略(不共享、只与电商平台共享、只与3PL共享、都共享)的优化模型,并通过模型求解得到了各方收益,并对电商需求预测信息共享策略与电商平台博弈结构选择进行博弈分析.研究结果发现:1)当电商平台服务效率较低时,零售商的均衡策略为不共享信息,而电商平台的均衡策略为先于3PL决策.2)当电商平台服务效率较高时,或当电商平台服务效率适中且需求预测信息准确性较高时,零售商的均衡策略为只与电商平台共享信息,而电商平台的均衡策略为后于3PL决策.     

存在替代品情况下考虑消费者策略行为的动态定价

针对消费者策略行为,在单个厂商销售两种可替代产品情况下,建立了两周期动态定价模型.假设消费者对产品的估价是异质的,且服从均匀分布,通过相对估价系数构造两种产品不同周期内的估价函数,比较不同的消费者剩余得到消费者的购买决策以及厂商的最优定价策略.还分析了只存在短视型消费者时厂商和消费者的决策.最后通过数值实验,分析了模型主要参数变化对最优定价策略的影响,发现消费者的策略行为会减小厂商通过动态定价所获得的额外收益.     

考虑顾客行为的网络订餐二维预订控制策略研究

研究了随机需求下顾客需求受剩余座位数量影响的网上餐厅二维收益管理动态能力分配问题.通过假设顾客订餐需求到达服从时齐泊松过程,并且到达顾客的预订决策受剩余座位数量的影响,构建了餐厅能力分配的随机动态规划模型.通过分析模型的结构性质,并采用分解降维的方式对模型进行求解,得出了最优预订控制策略以最大化来自顾客通过网上预订的收益.研究结果表明由于顾客预订需求率受到剩余可用座位数量的影响,在两个能力维度的情况下,期望收益不具有单调性.     

考虑定额佣金的一口价拍卖模型

卖方将拍品委托给拍卖行进行拍卖时,拍卖行通常向获胜者收取一个定额的佣金,基于这种情况,建立了考虑定额佣金的一口价拍卖模型.运用博弈理论,首先分析了投标者的均衡策略,然后研究了卖方的最优保留价和最优一口价,最后研究了拍卖行收取的最优定额佣金.研究发现,与不考虑佣金收取的模型不同,在考虑佣金收取的模型中,投标者选择一口价的概率为正,即卖方在拍卖中设置一口价可以提高其收益,且卖方的最优保留价大于不设置一口价的模型中的最优保留价;拍卖行收取的最优定额佣金小于不设置一口价的模型中的最优定额佣金.     

基于导频ICI自消除的OFDM系统时变信道估计

在基于分段线性模型的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)时变信道估计中,存在模型参数估计精度受到载波间干扰(inter-carrier interference,ICI)影响的问题。为此,本文采用ICI自消除技术,抑制了导频子载波的ICI,改善了模型参数的估计性能。此外,还推导了单抽头Jakes信道条件下模型参数估计均方误差的表达式,理论分析表明,与基本的分段线性模型方法相比,本文方法可以使均方误差下降约13dB。仿真结果验证了在多抽头信道和大的多普勒扩展条件下,本文方法也能明显提高ICI抑制能力,从而得到更好的系统误码性能。     

基于线性矩阵不等式的动态投资组合鲁棒策略

考虑证券市场股票期望收益和协方差矩阵的不确定性,研究了基于线性矩阵不等式的动态投资组合鲁棒策略问题.在跟踪误差投资组合模型和鲁棒优化方法的基础上,提出了一种动态投资组合鲁棒策略和求解算法,采用上海证券市场交易数据,运用线性矩阵不等式进行了实证分析.结果表明,基于线性矩阵不等式的动态投资组合鲁棒策略是有效、可行的.     

压缩感知视角的鲁棒波达角估计算法

从压缩感知的视角对鲁棒波达角估计进行了探索,通过将可能存在的波达角进行空间离散化,从而将波达角估计问题转换为压缩感知信号支撑恢复问题。同时将阵元存在的增益失配、相位失配和阵元间互耦等非理想因素,通过一阶近似,将其建模成均值为理想流形矩阵的随机矩阵,从而建模了阵列非理想特性和波达角空间离散化带来的误差。基于这种新的随机测量矩阵模型,提出了一种基于压缩感知的鲁棒波达角估计算法,分析表明本文提出算法对阵列模型扰动和角度空间离散化具有良好的鲁棒性。仿真验证了分析结果。     

基于改进K-均值聚类的欠定混合矩阵盲估计

在源信号个数未知条件下,提出一种基于改进K-均值聚类的欠定混合矩阵盲估计方法。该方法首先计算观测信号在单位半超球面上投影点的密度参数,然后去掉低密度投影点,并从高密度投影点中选取初始聚类中心,最后对剩余投影点进行聚类,根据Davies-Bouldin指标估计源信号个数,并估计出混合矩阵。仿真结果表明,该方法的复杂度低,其运行时间仅为拉普拉斯势函数法的1%~3%;该方法的源信号个数估计正确率远高于鲁棒竞争聚类算法,当信噪比高于13 dB时,该方法源信号个数估计正确率大于96.6%,且混合矩阵估计误差较小。该方法在信噪比较高时,可降低对源信号稀疏度的要求。     

带丢包和量化的参数不确定系统滚动时域估计

针对网络化系统中丢包、量化和参数不确定性对状态估计的影响,提出一种带有预测补偿机制的鲁棒滚动时域估计算法。将丢包现象描述为概率已知的随机Bernoulli序列,并利用丢失数据的预测值进行丢包补偿,将数据量化引入的量化误差描述为观测方程中的一个有界不确定参数,将模型的不确定性描述为系统矩阵受到随机扰动,基于滚动优化策略,考虑量化和模型不确定性影响最严重的情况,通过滚动求解一个min-max问题得到最优状态估计器。对所提算法进行稳定性分析,推导了估计误差范数平方期望的一个上界函数,给出了估计误差范数平方期望收敛的充分条件。最后,通过仿真验证了所提算法的有效性。     

基于级差格式的GM(2,1)模型参数估计优化研究

参数估计的优化是提高灰色模型精度的一个重要途径,级差格式的提出避免了背景值的复杂构造.现有的GM(2,1)模型计算较为复杂,且参数估计基于目标函数是原始序列一次差分序列的拟合误差平方和最小化来确定,同时,参数估计中微分到差分的转换以及背景值构造存在较大误差.针对这些问题,本文基于GM(2,1)模型微分方程的时间响应函数推导了级差格式,给出了最小二乘法的参数估计方法,然后基于原始序列误差平方和最小的目标函数,优化了模型的两个初始条件,同时,推导出GM(1,1)回归模型和GM(1,1,exp)模型是该模型的特殊情况,最后通过实例比较本文优化方法与现有方法估计的GM(2,1)模型拟合精度与预测精度.实例结果显示,本文的优化方法估计的GM(2,1)模型具有较好的效果.     

不定期机票销售数量的优化控制方法研究

不定期机票作为一种有效调节需求,解决航空公司供需矛盾的方法,已经在国内外航空公司中开始实施.本文使用期望收益和期望边际座位收益(EMSR)方法,提出两个命题,在此基础上建立了多航班总收益最优的不定期机票销售数量的优化模型,给出启发式算法.最后通过实例,分析了不定期机票的销售数量、价格对航班总收益的影响.在实例中,对不定期机票销售数量进行优化后航班总收益提高5.05%,对价格和销售数量同时优化后收益提高5.28%,证明对不定期机票销售数量进行优化可以提高航空公司收益.     

随机冲击影响的非线性退化设备剩余寿命预测

退化设备的剩余寿命(remaining useful life, RUL)预测是当前可靠性领域研究的一个热点问题。基于Wiener过程,提出一种考虑随机冲击影响的非线性退化设备RUL预测方法。首先,设备连续退化过程用一个非线性Wiener过程描述,而冲击导致退化水平突变的影响由一个复合泊松过程刻画;其次,基于所建立的退化模型和首达时间概念,推导出剩余寿命概率密度函数及其近似解析解,极大地减少了数值计算时间,并提出一种基于期望最大化算法的模型参数估计方法。数值仿真和航天锂电池实例验证表明,所提方法提高了RUL预测的准确性,对于解决存在随机冲击影响的设备RUL预测问题具有一定的理论指导意义。     

针对无人潜航器的反潜策略研究

近年来无人潜航器对国家海洋国土安全带来的威胁逐渐增大,其低噪声特性和隐蔽入侵方式也给反潜行动带来极大困难。为此,提出了一种两阶段规划算法,用以学习优化反潜策略,在部署阶段,建立了基于不确定性马尔可夫决策过程的反潜资源分配模型,并设计了鲁棒性部署策略强化学习算法,用以求解不确定条件下分配模型的纳什均衡解。在搜索阶段,建立了基于部分可观察马尔可夫决策过程的搜潜模型,并设计了基于多智能体强化学习的搜潜策略学习算法。最后,通过仿真实验验证了本算法与比对算法相比具有更高的性能。     

用户异质下公交定价和道路收费收入再分配

针对收费道路与公共交通并行的竞争交通系统,在异质用户的出行时间价值服从均匀分布的假设下,结合公共交通的边际成本定价和平均成本定价策略,建立了均衡交通模型,分析了出行者的出行行为.研究发现,随着出行者时间价值之间的差异增大,无论收费收入上交财政还是补贴公交,自驾车人数在不同定价策略下差距减小.进一步,基于效率和公平的准则,考察了道路拥挤收费收入再分配原则所导致的系统总出行成本的变化情况,对四种公交定价和道路收费收入再分配策略进行了对比分析.研究表明,当道路收费收入直接补贴给公交出行者时,比较系统的总出行成本,平均成本定价策略优于边际成本定价.从公平角度分析,当出行用户的时间价值差异不是很大时,无论公交采取边际还是平均成本定价策略,收费收入全部用于补贴公交用户会使得公平性提高.最后,算例结果验证了当固定成本足够大时,受补贴的公交平均成本定价策略是一种较优的策略.