在线租赁问题的随机性竞争策略

在线算法与竞争分析是研究信息不确定决策问题的一种新工具,应用该方法研究在线租赁问题是近年来国内外的一个研究热点.在前人研究基础上,采用博弈论中Nash均衡的混和策略思想并运用竞争分析理论中常用的敌手分析法,针对离线人具有遗忘性竞争对手的特点首先讨论了不存在市场利率情形下在线租赁决策的随机性竞争策略,指出在线人在有限维策略空间内(其维数为设备购买价格与设备租赁费用的比值)必定存在着最优的随机性Nash混和竞争策略,随后将该结果进一步扩展到了存在市场利率情形时的随机性Nash混和竞争策略.另外,通过数值对比分析,发现市场利率的引入使得策略的竞争性能得到显著改善,并且随着市场利率的增大其随机性Nash混和竞争策略的竞争比越小,即投资者若考虑到资金的收益及市场风险因素后将会采取更加谨慎稳健的投资策略.     

在线住房租赁的竞争策略及其风险补偿模型

基于一般设备在线租赁竞争策略的基础上,分别研究了在线住房租赁问题在有无利率情形下的竞争策略,并建立了相应的风险补偿模型,从而在线置房者可以根据自己的风险容忍度和未来预期选择最优的住房租赁策略.另外,市场利率的引入使得在线住房租赁模型复杂但更贴近于现实中的住房租赁决策问题.通过具体实例进一步说明了市场利率下在线竞争比更小,而且竞争比关于市场利率递减;同时也说明了风险补偿模型中最优约束竞争比要小的多.     

可退占线优惠卡问题及其竞争分析

占线优惠卡问题是租赁问题的推广.定义了退卡费用函数,在此基础上提出了可退占线优惠卡问题.从传统竞争分析的角度,给出了最优购买策略及其竞争性能分析(竞争比上下界证明).在上述工作的基础上,将风险管理引入到竞争分析,分别给出了不同预期下的最优风险竞争策略,使决策人的决策行为更加贴近实际.     

设备购买价格可变的确定性在线租赁策略

在线算法和竞争比分析是研究在线租赁的主要方法,而且一般是在租赁费用和购买价格不变的情形下给出最优投资策略。在已有研究基础上,建立了设备购买价格递减变化的离散型数学模型,给出了该模型下的最优投资策略和其竞争比的上界。最后,将市场利率进一步引入在线租赁模型中,使得模型更加贴近实际。     

存在市场利率条件下的占线租赁策略研究

基于占线租赁问题的输入结构简单且具有良好的统计特性，运用竞争分析方法并结合输入结构的分布信息建立最优占线租赁决策模型，突破纯竞争分析有意规避概率分布这一假设条件，分析当存在市场利率因素时的占线租赁策略，并给出最优的竞争策略及其竞争比。相对于Karp及EI-Yaniv等人的研究结果，由于引进了输入信息使得竞争比性能分析提高；相对于Fujiwara等人的研究结果，本文研究了存在利率时离散性情形，给出了问题的最优解。     

特殊在线优惠卡问题及其竞争分析

商家在策划优惠卡发行时需要严密论证发行价格和折扣率等因素对消费者消费行为的影响. 利用在线算法和竞争分析理论, 研究了消费者对同时发行的两种优惠卡的在线决策问题. 一方面得到了最优确定性策略及其竞争比; 另一方面构造了一个随机性策略, 得到了最优随机性策略竞争比的一个上界, 并利用Yao引理得到了随机性策略最优竞争比的一个下界. 借助于数值算例, 分析了各因素对在线策略及其竞争比的影响. 研究结果可以为优惠卡发行价格和折扣率的决策提供依据.     

突发事件下的局内单机调度

研究决策者面对突发事件,应对单机调度中的应急管理问题.在完全没有突发事件发生时间和发生次数信息条件下,利用局内决策理论与方法构建确定情形下的应急策略,并利用"竞争比"说明该策略的有效性.在此基础上进一步研究随机模型下的平均竞争比.理论和数值分析表明指数分布的引入使得竞争分析的性能得到显著改善.     

价格连续型局内设备赁购问题的竞争分析

基于局内算法分析领域中的On-line Ski问题,提出了局内设备赁购决策问题.建立了价格连续型的该问题的数学模型,针对购价恒定的情形和一般情形分别设计了B价赁购策略和赁购平衡策略(Renting-Buying Balance Strategy),给出了相应的竞争比,并进行了理论证明.得到了价格连续型问题的竞争比下限,并给出理论证明.讨论了所得结果在现实经济管理活动中的应用,并指出了进一步的研究方向.     

考虑二手货市场的在线租赁决策与竞争

以往的在线租赁研究基于Karp提出的“雪橇租赁”模型,其假设当租赁方购买设备后不允许出售.研究了存在二手货市场的在线设备租赁问题,即购买的设备可在二手货市场上出售.讨论了设备在二手货市场出售价格为2种不同情形下问题的竞争策略.第1种情形,出售价格围绕购买设备的剩余价值(购买价格与价值损耗量之差)上下波动,分析了问题的离线最优解,并证明不存在具有常数竞争性能比的租赁策略.第2种情形为第1种情形的特例,其出售价格完全由购买设备的剩余价值决定,给出一个租赁策略,并证明了该策略为最优策略,其竞争比小于Karp“雪橇租赁”模型中最优策略的竞争比.     

带时间窗的局内开放式车调度问题的竞争分析

对于带时间窗的局内车辆调度问题，以往文献的研究都是关于k=1的单车调度，其开放式情形下最好的竞争比为4。针对该问题本文进行了开放式情形下多辆丰（k≥2）调度的研究分析，设计了解决试问题的竞争算法，并证明了其竞争比为3．5。同时本文分析了该问题的一种特殊情形——单车调度问题，可证明其竞争比为3．优于已有结果。     

具有美式看跌期权的单方向在线外汇兑换竞争策略设计

El-Yaniv等学者首次运用在线算法及其竞争分析方法研究了单方向在线外汇兑换问题, 提出了基于汇率突然下跌威胁的在线兑换策略. 结合期权工具改进了该兑换策略对汇率上、下界的估计, 即不估计汇率波动的下界, 仅估计上界. 利用看跌期权以第一期汇率价格为敲定价格锁定后续汇率波动的最低交易底价, 同时利用首期汇率信息对汇率上界进行估计, 从而这样预估的上界较El-Yaniv等学者模型中估计的上界更准确. 当汇率上界确定后, 分别给出了兑换期限已知和未知两种情形下的最优在线兑换策略, 并与El-Yaniv等学者给出的兑换策略进行了对比分析. 最后, 通过算例分析说明了当El-Yaniv等学者模型中的下界和上界参数相差很大时或末期汇率出现大幅下跌时, 本文所提出的结合期权工具的在线交易策略的竞争性能更具有优越性.     

加拿大旅行者问题

针对加拿大旅行者问题 ,分析其主要变形——确定型可恢复的加拿大旅行者问题。考虑堵塞边动态产生 ,一个遇到且堵塞边在时间 l( x,x)后可以自动恢复情况下的道路选择。通常对于在线算法可以从两个方面进行评价 :最坏情形分析和竞争比分析。本文先设计了求解最坏情形下旅行时间最短的标号算法并分析了其计算复杂性。而后在竞争比分析中 ,设计了基于贪婪原则的选路策略 ,并对其进行了竞争比分析 ,证明了该贪婪策略对于确定型可恢复加拿大旅行者问题的竞争比为 ( k+ 2 ) /2     

一条路上的在线货车调度及其竞争分析

一条路上的货车调度问题是线上的在线服务器问题的推广.决策者必须以在线方式做出决策,即已知现在和过去的信息而对未来一无所知情况下决策如何调度货车完成服务需求.优化目标是使竞争比最小.本文分空载和实载两种情行进行了讨论,对每种情形分别提出两种不同的竞争策略,得到了相应的竞争比;最后,对本文中给出的问题P3的两种竞争算法作了比较并得出了结果.     

基于物价指数上涨的最优在线租赁决策模型

考虑到现实租赁市场设备租金费用及购买价格随着时间推移总体呈现出持续性上涨特征, 建立了基于物价指数上涨的在线租赁决策模型, 首先分析了该问题的最优离线策略, 其次运用在线算法理论给出了该问题的确定性最优在线租赁策略及其竞争比. 从提高策略的竞争性能角度出发, 基于风险控制思想, 给出了该问题的随机性最优在线租赁策略及其竞争比, 并运用两人零和博弈分析技巧严格证明了此策略是该问题的唯一随机性最优竞争策略. 进一步指出了确定性和随机性最优策略的竞争性能均随着购买价格上涨而下降, 也随着物价指数上涨而降低. 最后, 结合数值分析发现当存在通货膨胀因素时, 最优决策日期相对提前, 但策略的竞争性能显著降低, 这表明物价指数变动对在线租赁决策具有显著影响.     

具有时间窗的局内开放式车辆调度的竞争分析

基于k-卡车问题和局内运输问题，提出了具有时间窗的局内开放式车辆调度问题．该问题的优化目标为：在服务需求的发布为局内方式的条件下，如何最小化完成整个服务需求序列的时间跨度．建立了该问题的数学模型并对有关的概念和参数进行了定义和说明．研究了当车辆数为1时该问题的竞争分析的有关结果：给出并证明了对于该问题的竞争策略的竞争比下限；针对该局内问题，设计了两种不同的竞争策略，得到了相应的竞争比，并进行了理论证明．