参照价格效应下的绿色供应链协调机制

在考虑消费者的参照价格效应下,研究绿色供应链的协调机制问题。构建了基于参照价格的分散决策模型、集中决策模型、成本分担契约和收益共享契约,给出了各优化模型下的最优均衡策略,并对其进行了比较分析。研究结果表明：成本分担契约和收益共享契约可以提高供应链系统的利润,却不能达到一体化下的最优利润;收益共享契约优于成本分担契约;随着参照价格效应的增加,产品绿色度、批发价格和零售价格减小,制造商和零售商的利润增加;考虑消费者的参照价格效应可以提高制造商和零售商的利润。     

需求推断差异下供应链成员的运营决策机制

供应链终端随机需求的分布不确定时,制造商和零售商将根据各自掌握信息推断需求分布。若零售商不与制造商分享历史需求数据,制造商将根据零售商的历史订单数据进行需求推断。分析了制造商是否有历史需求数据时的价格决策、零售商相应的订购决策,以及供应链成员之间需求数据分享决策。结论显示：制造商根据零售商订单数据推断的需求过高时,将制定较高的批发价格;零售商的期望利润将比与制造商分享需求数据时少,零售商与制造商共享终端需求数据的可能性较大。进一步分析了激励供应链成员分享需求信息并增加供应链利润的协调机制。     

不同主导力量下供应商减排投资的谎报与协调策略

在碳交易政策下的两级低碳供应链中,针对供应商可能利用私有成本信息增加自身利润损害零售商和供应链绩效的问题,探讨供应商投资减排后不同主导力量下供应商的成本信息谎报行为和供应链协调策略。研究发现,供应链主导力量对供应链利润在供应链成员间的分配、供应链的整体绩效和供应商的最优成本谎报策略均有影响。供应商主导型供应链中,供应商不会谎报其成本信息;零售商主导型供应链中,供应商在一定条件下会采取相应的谎报策略以使自身利润最大化,影响减排量、低碳产品零售价格以及零售商和供应链的绩效等。因此,设计一种固定减排量下依赖于批发价格的线性补贴惩罚机制进行协调。在合适的契约参数设置下,此机制在激励供应商反馈真实成本信息的同时能够实现低碳供应链的完美协调,且能将供应链利润在零售商和供应商之间进行自由划分。最后,通过数值分析对结论进行验证并探讨了谎报因子与零售商和供应商利润的关系。     

考虑零售商策略性库存的双渠道供应链定价及协调

针对双渠道供应链环境下,零售商将前期采购的部分产品作为策略性库存用于后期销售的情形,建立了制造商为主方的两周期Stackelberg动态博弈模型,分析了零售商持有策略性库存对双渠道供应链成员定价决策的影响。研究结果表明,零售商可以通过持有策略性库存影响制造商的批发价格决策,进而影响传统零售渠道和电子直销渠道之间的零售价格竞争。特别地,当单位库存持有成本较小时,持有策略性库存能够增加零售商利润。同时,为了缓解渠道冲突和双重边际化问题,构造了基于电子渠道直销价格的批发价格折扣和固定转移支付的组合契约。最后,通过数值分析,验证了此种组合契约同时协调零售商策略性库存决策和双渠道供应链成员两周期定价决策的有效性。     

Forecasting under model uncertainty: Non-homogeneous hidden Markov models with Pòlya-Gamma data augmentation

We consider finite state-space non-homogeneous hidden Markov models for forecasting univariate time series. Given a set of predictors, the time series are modeled via predictive regressions with state-dependent coefficients and time-varying transition probabilities that depend on the predictors via a logistic/multinomial function. In a hidden Markov setting, inference for logistic regression coefficients becomes complicated and in some cases impossible due to convergence issues. In this paper, we aim to address this problem utilizing the recently proposed Pólya-Gamma latent variable scheme. Also, we allow for model uncertainty regarding the predictors that affect the series both linearly — in the mean — and non-linearly — in the transition matrix. Predictor selection and inference on the model parameters are based on an automatic Markov chain Monte Carlo scheme with reversible jump steps. Hence the proposed methodology can be used as a black box for predicting time series. Using simulation experiments, we illustrate the performance of our algorithm in various setups, in terms of mixing properties, model selection and predictive ability. An empirical study on realized volatility data shows that our methodology gives improved forecasts compared to benchmark models.     

运用属性论方法加强供应链牛鞭效应防范

提高预测的准确性是缓解供应链牛鞭效应的关键。目前预测的方法往往很难适应订购量历史数据的变动,导致预测结果的偏差。运用属性论方法,就制造商—零售商—客户三级供应链,提出了一个需求信息预测的方法,由此来提高对这种波动性的适应能力,增强预测的准确性,帮助供应链上各节点企业优化决策过程,最终防范了牛鞭效应,并且还提供了此预测方法的算法流程。     

基于量子的免疫进化算法及收敛性

分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力。在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

长株潭传统产业集群的核心竞争力

以产业价值链为主线,结合长沙-株洲-湘潭三市传统产业的竞争优势及其变化趋势思考,探讨了全球生产体系下的国际分工格局及其变化趋势,认为产业竞争力并不必然决定于产业层次,而更主要决定于创造附加价值的能力.最后,提出提升传统产业竞争优势的思路.     

使用递增性延迟建立攻击连接链的关联

提出一个主动干扰跳板机连接中数据包间隔延迟的方法, 在攻击者所能干扰跳板机连接数据包延迟间隔允许范围之内, 使检测窗口内包间延迟的平均值循环递增. 通过分析两个连接链包间延迟平均值的递增性, 确定攻击连接链的关联. 这个方法可以有效地减少连接关联计算量, 提高跳板机检测的有效性.     

基于马尔可夫链的体育成绩管理分析系统

以管理信息系统技术和马尔可夫链思想为基础,结合Windows Access数据库服务器的相关技术,用Delphi7.0作为前台应用程序开发工具,建立了一个体育成绩管理分析系统.介绍了马尔可夫链思想,设计了系统功能,描述了系统的数据库结构,最后用马尔可夫链思想对教学结果进行了评估.该系统具有简单实用、操作方便、可靠性强等特点.