多信道无线通信功率分配的最优化决策

研究了基于有损Gilbert-Elliott信道的多信道无线通信功率分配的最优化决策问题,利用部分可观测的马尔可夫决策过程（POMDP）和数学语言建立并描述理论模型,提出了具有一般性的功率分配方案,并给出问题的最优决策的各项性质和特征。在三维信道的通信系统上,进一步给出最优决策的空间结构,利用线性规划仿真验证了其正确性,并分析了最优决策随信道转移概率的变化趋势。     

两种需求模式下过度自信零售商的最优定价和订货联合决策

以报童模型为背景,研究过度自信零售商对市场需求的信念存在偏差时的决策问题.在加法和乘法需求模式下,探讨需求依赖价格和缺货加急订货时零售商最优定价订货联合决策问题.证明最优决策的存在性及唯一性,并给出最优决策的解析式.讨论过度自信对最优决策和期望利润的影响,分析过度自信零售商和理性零售商的信念期望利润与实际利润对比变化情况.对比结果表明,过度自信导致零售商利润的损失,能够为现实中零售商的定价订货决策提供理论依据.     

决策分析引论(讲座)——据哈佛大学何毓琦(Y.C.Ho)教授的讲稿整理

四 基本决策问题在一,二讲中,已从实例中提出决策问题,并建立了理性行为公理,在此公理基础上,给出非正式的求解过程。这一节将正式叙述基本决策问题的提法,给出最优决策的几何解释。为了改进对主观概率的估计,将引进观测空间和试验空间,并进一步讨论了信息的价值。     

多目标决策问题的最大隶属度方法研究

多目标决策是一种典型的优化问题,多目标决策系统方案的选择取决于多个目标的满足程度,需要在众多决策方案中寻求最优方案。为了快速准确地寻找多目标决策的最优方案,文中给出了解决此类决策问题的一般方法,确立效果指标的隶属度函数,获得隶属度矩阵,最终应用最大隶属原则和贴近度的概念寻求最优解决方案。文章从模糊决策的角度,应用最大隶属度解决多目标决策问题,步骤简捷,计算量小,适用范围广,能够迅速地得到理想的结果。     

基于有限样本的最优费用关联值递归Q学习算法

一个激励学习Agent通过学习一个从状态到动作映射的最优策略来求解决策问题。求解最优决策一般有两种途径,一种是求最大奖赏方法,另一种是求最优费用方法。该文利用求解最优费用函数的方法给出了一种新的Q学习算法。Q学习算法是求解信息不完全Markov决策问题的一种有效激励学习方法。文章从求解最优费用函数的方法出发,给出了Q学习的关联值递归算法,这种方法的建立,可以使得动态规划(DP)算法中的许多结论直接应用到Q学习的研究中来。     

UCAV对地多目标序次攻击决策研究

在增强无人机战斗力的研究中,针对无人作战飞机(UCAV)对地多目标序次攻击决策问题展开研究,建立多目标序次攻击的决策模型.为提高UCAV执行多目标攻击任务的成功率,决策模型综合考虑了UCAV在整个任务过程中所面临的战场风险,并将决策算法与航路规划问题分解,提出一种基于威胁分布密度的飞机生存概率评估方法,提高了决策效率.将序次决策问题转化为最优搜索问题,利用自适应蚁群算法求解决策问题并给出具体算法流程.仿真结果表明,多目标序次攻击决策方法能有效解决复杂战场环境分布所带来的目标排序优化问题,给出合理的多目标攻击时序,为方案设计提供了依据.     

一种基于Lanchester 方程的交战取胜最优策略

针对一类带有兵力增援作战系统交战双方取胜的最优决策问题,在给出交战取胜性理论的基础上,给出了作战决策方清空型取胜策略和非清空型取胜策略的定义．依据Lanchester战斗方程,得到了两种取胜策略存在的充分条件．引入非线性优化技术,求得相应的取胜最优策略．它不仅保证了决策方的取胜性,而且使得性能指标具有最大值．通过仿真算...     

大型群组多属性决策Bayes 概率修正法

针对大型群组多属性决策问题,给出了备选对象的优势集和Pareto有效率,并讨论了二者的性质.证明并指出了只有备选对象为Pareto解时,其Pareto有效率才可能不为0.将Pareto备选对象的Pareto有效率作为其“最优决策”的先验概率分布,然后利用Bayes公式和群组专家们决策的后验概率对其加以修正,即可得到“最优决策”概率最大的备选对象.该方法在充分利用专家组决策信息的前提下避免了寻找一个主观集结规则的决策问题,不需要集结出一个权重结果,从而减少了决策过程中主观因素的影响,并且当将每位专家的决策看成一个独立的随机实验时,理论上专家人数越多,决策结果越精确.最后以一个算例说明了所提出方法的有效性.     

基于LQ微分对策的最优规避策略与决策算法

针对信息化条件下飞行器通过"智能"机动方式来规避拦截这一问题,基于LQ微分对策方法对最优规避参数的决策问题进行了研究.首先,将微分对策引入LQ最优控制算法,建立了飞行器规避拦截问题的数学模型;其次,提出了将Hamil-ton-Yaceobi伴随向量与共轭法相结合的共轭决策方法,简化了微分对策的求解,并得到了最优规避参数的解析解;给出了规避策略中不同参数对规避效果的不同灵敏度,并给出了最优规避参数的决策算法;最后,针对不同的对抗情形,进行了数字仿真,检验了本文微分对策模型的合理性和算法的有效性.     

求广义指派决策问题最优解的有效算法

分析和研究一类广义指派决策问题,给出了该问题的线性规划模型,并把该问题转化为传统指派决策问题,使得该问题可以用著名的匈牙利算法求解最优解,从而为该问题找到一个理想,简便而有效的求解方法,给出了一个数值例子。     

考虑参照价格效应和消费者行为的预售及退货策略

生产商通过预售可以提前获取市场需求信息,但由于消费者产品估值的不确定性,生产商可能面临现货期大量退货的风险,制定合理的预售与退货策略成为生产商必须解决的核心问题.鉴于此,运用报童模型和消费者期望效用理论,考虑参照价格效应对消费者购买行为以及生产商预售期定价策略的影响,构建单一预售、预售退货不再出售、预售退货再出售3种策略下的期望利润模型,求解得到相应的最优生产量以及不同退货策略下的退货补偿价格取值范围,并对模型进行对比分析.研究表明:预售退货不再售与退货再售情形下,高价预售与低价预售策略中均存在一个退货补偿价格临界阈值;知情消费者中具有参照价格效应的消费者其比率决定了生产商在预售期的定价策略,且低价预售策略下,预售价格随退货补偿价格与参照价格系数的提高而降低.     

需求依赖于价格情境下基于Copula-CVaR 的报童决策

探讨价格不确定下,需求-价格相关性与风险态度对决策行为的影响.建立随机需求与随机价格相关情境下基于Copula-CVaR的报童决策模型,Copula函数描述相关性,条件风险价值(CVaR)反映风险态度,证明了模型解的存在性和惟一性.蒙特卡罗模拟发现,需求与价格的相关性与风险态度对决策的交互作用使决策行为发生规律性变化,决策者对价格波动有一定容忍度,需求与价格相关性趋于不相关与完全负相关时市场趋于同质性.     

需求依赖减排水平和价格的供应链决策与协调机制

针对由一个低碳产品制造商与一个零售商组成的供应链, 考虑需求同时受减排水平和销售价格的影响, 分别研究寄售契约、收益共享契约以及收益共享与减排成本共担3 种契约下供应链企业的优化决策, 并进一步探讨当需求的确定部分为和式、随机部分服从均匀分布时的供应链系统的最优决策. 从理论上证明了制造商与零售商之间的合作利于促进减排水平的提升, 也利于供应链系统期望总利润的增加. 最后, 探讨了不同参数对协调供应链绩效的影响.

     

Two-echelon trade credit financing for perishable items in a supply chain when demand depends on both selling price and credit period

A profitable decision policy between a supplier and the retailers can be characterized by an agreement on the trade credit scenario such as permissible delay in payments. In real life business, we observe that the demand is a function of both the selling price and credit period rather than the constant demand. Incorporating this demand function to the retailer of a supply chain, we develop an EPQ – based model for perishable items under two-echelon trade financing. The purpose of this paper is to maximize the profit by determining the optimal selling price, credit period and replenishment time. It is shown that the model developed by Jaggi et al. [Jaggi, J. K., Goyal, S. K., & Goel, S. K., 2008. Retailer’s optimal replenishment decisions with creditlinked demand under permissible delay in payments. European Journal of Operational Research, 190, 130–135] can be treated as a special case of this paper. Finally, through numerical examples, sensitivity analysis shows the influence of key model parameters.     

Price sensitive demand with random sales price – a newsboy problem

Up to now, many newsboy problems have been considered in the stochastic inventory literature. Some assume that stochastic demand is independent of selling price (p) and others consider the demand as a function of stochastic shock factor and deterministic sales price. This article introduces a price-dependent demand with stochastic selling price into the classical Newsboy problem. The proposed model analyses the expected average profit for a general distribution function of p and obtains an optimal order size. Finally, the model is discussed for various appropriate distribution functions of p and illustrated with numerical examples.     

Optimal price and order size for a reseller under partial backordering

The problem of determining the optimal price and lot size for a reseller is considered in this paper. It is assumed that demand can be backlogged and that the selling price is constant within the inventory cycle. The backlogging phenomenon is modeled without using the backorder cost and the lost sale cost since these costs are not easy to estimate in practice. The case in which the selling price is fixed and therefore, demand is a known constant is also considered. Given the new way of modeling the backlogging phenomenon, the results for the case of constant demand are developed. Analysis is also presented for the reselling situation in which a nonperishable product is sold.Scope and purposePerishable products constitute a sizable component of inventories. A common question in a reselling situation involving a perishable (or a nonperishable) product is: What should be the size of the replenishment? If demand for the product is sensitive to price, then another question is: What should be the selling price? Although the ability to vary price within an inventory cycle is important, in many cases, the reseller may opt for a policy of constant selling price for administrative convenience. In this paper the pricing and/or lot sizing problem faced by a reseller is modeled assuming a general deterioration rate and a general demand function. The model allows for backlogging of demand. When a product is highly perishable, the reseller may need to backlog demand to contain costs due to deterioration. In this sense, perishability and backlogging are complementary conditions. Given that the problem entails revenue and costs, a natural objective function for the model is profit per period. The conventional approach to modeling the backlogging phenomenon requires the use of the backorder cost and the lost sale cost. These costs, however, are difficult to estimate in practice. A new approach is used in which customers are considered impatient. Hence the fraction of demand that gets backlogged at a given point in time is a decreasing function of waiting time. First the subproblem in which price is fixed is solved to determine the optimal inventory policy. The subproblem represents the important case in which the reseller has no flexibility to change the selling price. Then a procedure is developed for determining the optimal quantity and the selling price for the broader problem. The procedure can be implemented on a spreadsheet.     

价格波动下钢铁企业原材料采购多期优化模型

考虑钢铁企业原材料需求、采购提前期及价格波动的影响,建立原材料采购的多期优化模型,最小化单位采购成本并保证原材料的供应。由于模型求解困难,将其分解为多个子模型,并采用改进的粒子群算法进行求解。最后以某钢铁企业铁矿石采购优化为案例,表明多期优化决策比单期最优经济采购决策和以补充库存为目的的采购策略更优。     

“报童问题”中风险偏好下的条件风险值及其优化

建立了报童随机利润的分布函数,得到任意风险水平下的VaR解析表达式或应满足的条件。考虑缺货成本,针对风险规避和风险偏爱两种情况,分别建立不同订购量和风险水平下的条件风险值模型,并将模型中对利润变量的积分转换为对随机需求变量的积分,解决了模型中因包含VaR变量而求解困难的问题。分析了给定风险水平下的最优决策,讨论了缺货成本为0的特殊情形。风险中性报童的期望利润与最优决策可由风险规避或风险偏爱的相应公式推导。最后对下一步的研究方向进行了展望。     

零售商价格竞争下的最优决策与收益共享契约

研究由一个制造商与两个竞争零售商组成的两级供应链系统的最优决策及契约协调问题,其中每个零售商面临的需求是价格敏感和随机的.当随机需求分布具有递增失败率(IFR)时,竞争的零售商存在唯一最优的定价和订购决策,并给出了最优决策的解析表达式,证明了收益共享契约能使两个竞争零售商加盟的供应链达到协调及契约成立的条件.最后通过理论推导和数值分析给出了需求价格弹性系数对最优决策及协调的影响.     

需求不确定性对条件风险价值约束库存系统的影响

研究风险偏好和需求不确定性对库存系统的影响,证明最优订货量和最优利润关于缺货惩罚成本和风险水平的单调性。利用随机比较方法证明随机大需求导致较高的最优订货量,当不考虑缺货惩罚成本时随机大需求导致较高的最优利润;证明最优利润随需求可变性增加而减少,并给出相应的充分条件与充分必要条件;进一步证明存在一类需求分布,在一定条件下系统利润随需求可变性增加而增加。通过数值例子验证了所得研究结果。