一条路上的占线可恢复加拿大旅行者问题混合策略

针对旅行者在行走过程中遇到某一或一系列无法预知的堵塞事件的可恢复加拿大旅行者问题,考虑堵塞只发生在一条特殊路径上且堵塞可恢复的情形,提出了以一定概率分布对等待与迂回策略进行选择的混合策略,并讨论了无偏好和有偏好混合策略以及相应策略下的竞争性能比。     

有限预知信息的可恢复加拿大旅行者问题

加拿大旅行者问题是指旅行者针对行走过程中遭遇的突发性道路堵塞,如何设计一个有效路径选择策略,使得旅行者从出发地抵达目的地的行走时间尽可能地少的问题。从占线问题与竞争策略的角度讨论有限预知信息情形下的可恢复加拿大旅行者问题,给出决策者在车辆到达一交叉口时可以获取后一交叉口的关联路段是否堵塞及堵塞恢复时间情形下的等待策略和贪婪策略,以及相应策略下的竞争比,并与不可预知信息情形下问题的策略进行了比较。     

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     

一般网络上的占线中心选址问题及其竞争算法

对一般网络上的占线中心选址问题及其竞争算法进行了研究.文献[6]证明了该问题的竞争比下界是(n-2△e+√(n-22△e2+4(n-1)/2(n-1)) ,其中△e是所给空间最大的相对距离,并证明了该问题不存在常数竞争比的竞争算法.本文给出了一个多项式时间的竞争算法,并证明该算法的竞争比为△e△w,其中△w是所给空间点间的最大相对权重.所得结论不仅对于理论上占线中心选址问题的竞争算法的设计与分析,还是对于实际中的选址决策,都具有一定的指导意义.     

堵塞恢复时间随机的在线加拿大旅行者问题

针对旅行者在行走过程中遇到的某一或一系列无法预知堵塞事件的加拿大旅行者问题,考虑每个堵塞恢复时间是一个相互独立随机变量的情形,从在线问题与竞争策略的角度,给出了每个堵塞恢复时间都为均匀分布下的等待策略和贪婪策略以及相应策略下的竞争比,并对两种策略的执行效果进行了分析和比较.     

非线性指数回购合同约束的占线租赁问题

考虑到设备的使用寿命通常呈现出更一般的非线性衰减,本文以非线性指数价格函数为回购合同约束建立了占线租赁决策模型,并得到了模型的最优竞争策略。首先分别对指数非线性回购合同进行数学刻画并讨论了其相关的一些性质。其次对存在旧货市场的离线租赁问题进行最优分析,进而提出该问题的占线租赁策略,并运用竞争分析方法从理论上完美证明了该策略的最优性。与经典的占线租赁模型比较发现,其竞争比小于Karp雪橇租赁模型中最优策略的竞争比。另外,本文提出的具有回购合同约束的占线租赁模型是对已有研究仅考虑新货市场进行扩展突破,即考虑了允许旧货市场的存在,是对现有占线租赁模型库的一个有益补充。     

有限预知信息的集装箱搬卸占线问题

提出了有限预知信息的集装箱搬卸占线问题,即每一个服务请求到达时预先知道后续一部分请求信息的占线问题。建立并分析相应的数学模型,针对模型中预知信息的特征提出了贪婪移位策略。运用最坏情形分析方法研究了贪婪移位策略的竞争性能,证明其具有竞争比:(b w-2)/w。     

占线中心选址问题竞争比的下界

对占线中心选址问题的竞争比进行了研究。对度量空间占线中心选址问题，本文证明该问题的下界是2-（n-√n^2-3n＋3/n-1），其中n为空间点的个数，该结果要优于已有的结果2-（2/n-1）.对一般空间上的占线中心选址问题，本文证明了竞争比的下界是（（n-2）△＋√（n-2）^2△^2＋4（n-2））/2（n-1）,其中△是所给空间最大的相对距离，并证明一般空间上的占线中心选址问题不存在常数竞争算法。     

占线顶点覆盖问题的结构性下界

在实际 顶点覆盖选址过程中,经常会遇到如下的情形:在需要服务的边的个数未知的前提下,决策者需要决定在哪里建立初始的设施(或设施集),同时还要求,当新的设施建立后,前面已经建立的设施不能被删除.以往一般建立的模型和算法都是针对静态选址而言的,这里需要的是满足上述约束的动态选址模型.考虑了占线顶点覆盖问题,给出了一个不需要任何复杂性假设条件下的结构性的下界结果,并通过对一个限制性条件下的占线顶点覆盖问题给出算法并证明竞争性能比结果说明了所作的下界分析是紧的,同时证明了所给出的算法在非多项式时间内是最优的.     

原材料采购问题的占线竞争策略分析

研究的是价格不确定条件下的原材料采购问题.在实际的原材料采购决策中,经常会遇到如下情形:特定时间内某原材料的价格随时间的变动具有不可预期性,同时该原材料具有固定的需求消耗.为了最小化采购费用,我们需要在满足需求的条件下确定在什么时间,以什么价格以及采购多少的决策问题.以往的研究一般都是假设采购价格是随机波动的,而实际情况中价格常常是不可随机观测的.本文从占线理论出发考虑了原材料占线采购问题,设计了一个竞争策略,证明了相应的竞争比,该竞争比结果优于已有结果.     

限制信息条件下基于时间窗的占线装-卸货问题及其竞争分析

提出并研究限制信息条件下基于时间窗的占线装一卸货问题。客户在提出服务请求时只指定需要承运的货物的装载地，而没有提供目的地信息，服务车只有在到达装载地之后才知道目的地的具体位置，如现实中的出租车调度和电梯调度等问题。就两种度量空间对限制信息条件下带时间窗的占线装一卸货问题进行了分析，分别给出了两种竞争策略及其竞争比结果，并得到了针对该问题的任何确定型算法的竞争比下界。     

占线决策问题及竞争分析方法

基于近年来理论计算机科学领域的热点研究方向——占线算法与竞争分析理论，将相关概念引入经济管理决策问题当中，比较分析处理占线经济管理决策问题的竞争分析方法与传统Bayesian优化方法的区别以及后者的缺陷，构建利用占线算法及其竞争分析方法研究占线经济管理决策问题的理论框架，指出在进行占线分析时应注意的要点及分析方法，最后以两个实例加以说明。     

单向可替代报童问题的最优在线订货策略

针对需求信息未知的情形,建立了单周期具有单向可替代性的两产品在线订货报童模型,设计了有效的在线订货策略并进行竞争分析,给出了该问题的最优竞争比以及对应的最优订货量。最后通过对相关算例的分析,表明本文所设计的在线策略具有合理性和有效性。     

基于系统最优策略的占线交通流量分配

针对n次连续的交通需求依次到达出发点选择路径到目的地去的问题,本文从占线与竞争策略的角度出发,研究流量是任意可分的情形下交通流量分配,采用系统最优策略分配交通需求,即每次分配流量后都能使得当前网络上所有用户花费费用总和最小.借助于变分不等式对系统最优策略进行了竞争分析,特别地,当路阻函数是系数非负的线性函数时,证明该策略是4-竞争的;当路阻函数是系数非负、度数至多是d的多项式函数时,该策略是(d+)d+1-竞争的,同时给出系统最优策略竞争比的下界是5/3.     

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.