新产品网上预售鲁棒联合定价订货策略

网上预售已经成为企业推出新产品主要方式之一,文章研究新产品网上预售模式下企业联合定价订货策略问题.通过梳理典型企业的新产品网上预售流程和新产品高度不确定的需求特征,建立了基于鲁棒决策行为下新产品"定金+尾款"网上预售模式的联合定价和订货优化模型.研究不仅发现了"定金+尾款"模式下鲁棒联合定价订货策略的理论结论与有效性,同时意外地发现了企业收益和消费者优惠在联合策略下Pareto改进的可能性.     

一类产品分批销售数量的优化策略

在价格和需求不确定的情况下,本文研究对一类固定容量的非易逝品进行分批销售的数量优化问题.假定各阶段的需求为价格敏感的且相互独立,在最大化期望折扣总收益的目标下,我们为该问题分别建立了有限阶段和无限阶段模型,并讨论了模型的最优解的存在性及有关解的结构性质;然后,通过数值分析进一步验证了理论分析的结果,同时还讨论了几个系统参数对最优策略及最优收益值的影响;最后结合理论和数值分析的结果,我们发现:产品分批销售时的最优预售数量随当前价格和剩余产品的数量非降,而随剩余的销售时间非增.     

“供应侧”鲁棒报童模型

完全信息下的报童模型是研究单周期下企业运营的核心方法,制定不同情形下的订货决策是提高其运作效率的主要策略.Scarf在1958年构建了需求侧不确定时部分信息下的鲁棒报童模型,经过GallegoMoon更简便的证明后Worst-case的鲁棒订货方法得到了广泛的应用,供应侧不确定时的订货问题由于求解的困难性导致运作管理学者长期受其困扰.文章假设报童只知道供应商随机产出因子的均值和方差信息,建立了Worst-case的鲁棒订货模型,给出了订货决策的闭式最优解.研究表明:鲁棒报童模型能够恰当的描述供应侧信息缺失下的企业订货行为,鲁棒的订货策略能有效解决供应不确定的信息缺失环境下企业的订货决策问题.     

考虑风险偏好的动态生产库存问题的鲁棒优化模型

不同阶段需求不确定情况下,决策者的风险偏好和生产过程中的废品处理影响着供应链生产库存管理和供应链整体效益。本文考虑决策者风险偏好下,构建了包含I个生产者企业,一个库存点和一个废物处理基地的T阶段动态供应链生产库存框架,建立了椭球型需求不确定集下,以追求整体收益最大化为目标的不确定优化模型,并应用鲁棒优化理论得到了数据确定性线性鲁棒对应模型,讨论了模型解的可靠性和有效性。最后的算例表明,只有当决策者风险偏好参数在一定范围内时,才会存在满足条件且具有较高可靠性的鲁棒决策,验证了该鲁棒优化模型的合理性。     

最小化破产概率的保险人鲁棒投资再保险策略研究

在模型不确定条件下,研究以破产概率最小化为目标的模糊厌恶型保险公司的最优投资再保险问题. 假设保险公司可投资于一种风险资产,也可购买比例再保险. 分别考虑风险资产的价格过程服从随机波动率模型和非随机波动率模型的两种情况,根据动态规划原理建立相应的HJB方程,得到保险公司的最优鲁棒投资再保险策略和价值函数的解析解. 最后,通过数值模拟分析了各模型参数对最优策略和价值函数的影响.     

竞争与合作统一框架下的鲁棒最优再保险策略

在实际中,多个保险人之间经常存在竞争与合作.文章在竞争与合作统一框架下,研究了鲁棒最优再保险策略.每个保险人的盈余过程满足扩散逼近保险模型,n个保险人的索赔之间存在相依关系,每个保险人通过再保险减少索赔风险.文章主要的研究目标是,在最坏市场环境下,寻找最优均衡再保险策略最大化终端财富的均值同时最小化其方差.通过使用随机动态规划和随机控制理论,求得了鲁棒最优均衡再保险策略、最优市场策略和最优值函数的显式解,并从理论上探讨了最优策略的经济意义.最终,通过数值实验分析了竞争、合作、模糊厌恶和风险厌恶对鲁棒最优均衡再保险策略的影响.文章的研究结果可以有效地指导保险人的实践.     

相依风险模型下具有延迟和违约风险的鲁棒最优投资和再保险策略（英文）

本文研究了在风险相依模型下具有延迟和违约风险的鲁棒最优投资再保险策略.假设模糊厌恶型保险人的财富过程有两类相依的保险业务并且余额可以投资于无风险资产、可违约债券和价格过程遵循Heston模型的风险资产.利用动态规划原则,我们分别建立了违约后和违约前的鲁棒HJB方程.另外,通过最大化终端财富的期望指数效用,我们得到了最优投资和再保险策略以及相应的值函数.最后,通过一些数值例子说明了某些模型参数对鲁棒最优策略的影响.     

基于回购契约的供应链鲁棒协调模型

研究了需求不确定条件下供应链回购契约协调问题。针对未知需求具体分布形式的两级供应链系统,建立了基于回购契约的供应链鲁棒协调模型。给出了仅知需求均值和方差信息条件下,集成供应链系统的鲁棒订货策略和分散供应链系统的鲁棒契约协调策略。分析了不同契约参数条件下的供应链及其成员利润情况。最后,进行了数值计算,验证了当获得需求的真实分布形式时．供应链鲁棒回购契约协调策略的有效性。结果表明,供应链鲁棒回购契约协调策略能够有效减少需求不确定性对系统及其成员利润的影响。     

基于RBF神经网络的鲁棒因子滑模变结构多自由度机械臂精确跟踪控制研究

针对具有时变干扰的不确定多自由度机械臂,文章设计了基于RBF神经网络的含有鲁棒因子的滑模变结构高精度跟踪控制方法.针对时变干扰,设计鲁棒因子,将其嵌入滑模变结构控制器,克服了时变干扰对系统跟踪性能的影响.将RBF神经网络控制算法结合鲁棒因子滑模变结构控制,估计多自由度机械手臂系统的不确定因素.采用Lyapunov函数方法,证明了系统的稳定性.对比分析了计算力矩法滑模变结构控制方法,仿真结果证明,基于RBF神经网络的鲁棒因子滑模控制,针对具有时变干扰的含有不确定因素的多自由度机械手臂系统,具有较为精确的跟踪性能.     

基于鲁棒二阶随机占优的投资组合优化模型研究

本文主要考虑一类经典的含有二阶随机占优约束的投资组合优化问题,其目标为最大化期望收益,同时利用二阶随机占优约束度量风险,满足期望收益二阶随机占优预定的参考目标收益。与传统的二阶随机占优投资组合优化模型不同,本文考虑不确定的投资收益率,并未知其精确的概率分布,但属于某一不确定集合,建立鲁棒二阶随机占优投资组合优化模型,借助鲁棒优化理论,推导出对应的鲁棒等价问题。最后,采用S&P 500股票市场的实际数据,对模型进行不同训练样本规模和不确定集合下的最优投资组合的权重、样本内和样本外不确定参数对期望收益的影响的分析。结果表明,投资收益率在最新的历史数据规模下得出的投资策略,能够获得较高的样本外期望收益,对未来投资更具参考意义。在保证样本内解的最优性的同时,也能取得较高的样本外期望收益和随机占优约束被满足的可行性。     

一种不确定需求下库存定价模型的鲁棒优化方法

本文研究了不确定需求下一种多阶段定价与库存控制相协调的供应链模型,把扰动参数的不确定性处理为在已知集合内变化扰动. 针对不确定参数取值的几种集合情况下,应用鲁棒优化技术将不确定库存一定价模型转化为可求解的鲁棒模型. 最后进行了数值实验,对结果进行了分析.     

寡占市场易逝性产品收入管理的博弈分析

传统的收入管理没有考虑市场竞争的情况。本研究了销售同质易逝品的两家公司的存量控制策略，证明存在纯策略的纳什均衡。通过进一步与垄断(联盟)情况下的比较，得出在竞争状况下商家将为高价顾客预留更多的产品。     

基于在线捆绑的易逝品动态定价模型研究

运用动态规划和组合优化理论,建立了基于在线捆绑的易逝品动态标价模型.针对是否补充缺货分别建立了紧急补货模型和失销模型.将有限的销售期限分割成N个时间决策单元,提出了每个决策单元的捆绑结构和捆绑包价格的确定方法.证明了紧急补货模型价值函数的可分解性、最优捆绑价格在时间上的非递减性和在存量上的非递增性;证明了失销模型最优期望收益在存量上的非递减性.该模型有助于实践中运用在线捆绑策略的易逝品生产和服务企业对捆绑包结构和捆绑包价格做出正确的决策.     

考虑变质量可折价回购与库存水平影响需求的易变质品库存模型

考虑到易变质商品在一个销售周期内会有一定数量的商品发生变质,构建了一个考虑在一个销售周期内所产生的变质数量可折价回购以及库存水平影响需求的易变质品的库存模型,而且针对销售周期内的缺货数量,模型假定采取部分延迟订购的策略。针对这一模型,给出了平均利润函数并证明了其存在最优解,然后通过算例完成了不同销售价格、不同折价回购比例和不同库存影响因子条件下的最优订货策略的确定以及其余相关参数的灵敏度分析,分析结果可对零售商的订货策略有一定的参考价值.     

具时变时滞和 Markovian转换的不确定奇异随机系统的鲁棒 H_∞ 滤波(英文)

本文处理了一类具与模式有关的时变时滞和 Markovian转换的不确定奇异随机系统的鲁棒H∞滤波问题.所考虑的系统包含参数不确定性,Markovian参数,随机扰动和与模式有关的时变时滞.本文的目的是设计一个滤波器以保证滤波错误系统是正则的、无脉冲的、鲁棒指数均方稳定的和可达到一个给定的 H∞扰动衰减水平.文章首先得到所求鲁棒指数H∞滤波器存在的充分条件,然后给出所求滤波器参数的显示表示.     

一类不确定线性切换系统二次鲁棒稳定性的充分条件

本文研究了一类不确定线性切换系统的二次鲁棒稳定性问题.首先利用矩阵集的严格完备性设计切换律,导出了二次鲁棒稳定的充分条件.同时得到了在任意切换策略下,当矩阵集的所有矩阵为负定时保证切换系统二次鲁棒稳定性.在适当的假设下,这些条件可以表示为矩阵不等式.最后,用数值例子对所得结果加以阐明,说明了文中结果的正确性.     

考虑模型不确定的TBP养老金的鲁棒最优投资策略研究

以目标收益养老金计划(TBP)模型研究鲁棒最优投资问题, 其中养老金管理者对模型参数不确定带来的风险是模糊风险厌恶的. 养老金管理者为规避风险和增加收益将投资于无风险资产和风险资产. 考虑连续时间情形, 假设养老金计划参保人的缴费是确定的, 而参保人的收益给付是确定目标收益给付, 资金账户的收益风险由不同代际的参保人共同承担, 同时考虑随机工资及其与金融市场的相关性. 以参保人退休后养老金给付偏离目标的风险和代际之间风险分担的组合最小化为投资决策目标, 并采用指数函数的形式描述实际给付与目标给付的偏离, 利用随机最优控制方法, 建立相应的HJB方程并求解得到最优投资收益策略和最优给付策略的解析解. 通过数值示例分析了模型参数对最优投资和最优给付策略的影响.     

不完全信息下房地产价格的演化博弈分析

基于PAB(Pay-As-Bid)竞价机制,探讨不完全信息情况下供需关系对房屋成交价格的影响.在购房者对房屋价格预期不确定和购房者有限理性的假设下,利用鲁棒优化技术和演化博弈论中的"复制动态"思想,提出鲁棒演化博弈均衡的概念,建立相应的复制动态系统,并对系统的鲁棒演化均衡的渐进稳定性进行分析,得到在不同市场供需情况下购房者价格策略演化的一般规律.最后选用数值算例对模型加以验证.     

不确定彩排时长下节目调度的鲁棒优化

实际节目彩排调度中,节目的表演时长受内外因素影响,具有不确定性。为了合理调度所有节目,控制演员的空闲时间,使得演员的总等待成本最小,采用了鲁棒优化方法进行研究。首先,建立了节目彩排调度的确定型模型;进一步,考虑节目表演时长的不确定性,采用有界区间描述节目表演时长并考虑决策者风险偏好,在确定型模型的基础上构建区间型两阶段鲁棒优化模型;接着,将鲁棒优化模型转化为0-1混合线性规划模型;最后,采用Matlab进行数值实验,结果表明决策者越偏好规避风险,演员的总等待成本越大。     

不确定系统的鲁棒严格正实镇定问题

本文考虑的鲁棒严格正实镇定问题是指如何设计一固定控制器不仅能在单位反馈下鲁棒镇定一个不确定系统,而且还能使其闭环系统传递函数是鲁棒严格正实的.本文内容包括:1.建立不确定系统的鲁棒严格正实镇定准则,2.给出控制器的综合方法,3.简介其结果在非线性控制系统鲁棒渐近超稳定方面的应用.