环形路网上带有服务时长的在线TSP问题

为了提高快递揽件的时效性,需要对快递车辆进行有效调度。针对环形路网上服务时长以及需求无法预知的揽件问题,本文提出了以服务总时间尽可能短为目标的环形路网上带有服务时长的在线旅行商问题。用在线算法分析了此问题竞争比的下界,设计了两个在线算法并分析了各自的竞争比,结果表明服务时长可以改善在线车的性能。最后通过简单算例对两个算法进行说明,本文研究结论可以为环形路网上的快递车辆实时调度提供指导。     

线上商品与多种快递服务的组合优化研究

针对网上销售的商品所捆绑的快递服务无法满足顾客多样化需求,而快递服务商又失去了市场空间的问题,提出一种“线上商品+多种快递服务”的组合销售模式,以扩大电商的市场规模,提高快递服务商的利润和差异化竞争水平。在市场细分和顾客需求调查的基础上,综合考虑电商、快递服务商、网购顾客三方的利益,以快递服务商收益最大为目标,构建基于顾客选择行为的“线上商品+多种快递服务”组合销售模式优化模型。以SP调查为数据基础,优化线上商品与多种快递服务的组合销售模式及确定各组合销售模式的均衡价格。模型的求解结果准确地揭示了顾客在网上购物时的快递服务选择行为、快递服务商的末端利润与组合模式之间的关系。     

预知信息下集装箱码头资源联合调度在线策略研究

探讨了有限预知信息下的集装箱码头泊位与岸桥联合调度over-list在线模型,当分配每个船舶服务请求时预知后续k≥2个请求,要求完成所有请求的最大完工时间最小。着重考虑了由3个离散泊位组成的混合型泊位、6个岸桥以及只有两种请求的联合调度模型,证明了任意k≥2个请求预知能力下确定性在线策略的竞争比下界为9/7;同时,设计了k=2时的在线联合调度策略并证明其具有最优竞争比9/7,表明有限的预知能力即可实现在线策略最优调度效果,这也为集装箱码头资源调度实践中的策略设计提供理论依据。     

购买价格递减的在线租赁问题策略设计

运用在线问题与竞争分析的方法研究了购买价格递减的在线租赁问题。通过揭示相关费用函数的性质,先后给出了最优离线策略以及在线策略。通过竞争比分析,证明了我们给出的在线策略是该问题唯一最优策略,而且该策略的竞争比随购买价格的优惠率的增加呈严格递减趋势。竞争分析结果表明考虑购买价格递减因素能够改进在线策略的竞争比从而提高决策效率。     

总服务时间已知的两台同类机调度问题

研究调度问题上机器服务总时间已知的问题,针对机器的速度和准备时间不同,分析研究带机器准备时间的服务总时间已知的两台同类机半在线调度优化问题.目标为最小化最大机器服务时间,对于机器服务所有工件的时间已知的半在线情形,给出了人一个竞争比不超过2(s+1)/(2s+1)的半在线算法,其中s_i为机器速度,s_1=1,s_2=s>1.     

具有预知信息的集装箱码头泊位与岸桥联合调度在线模型

探讨了预知服务需求信息能力下的集装箱码头泊位与岸桥联合调度 over-list 在线模型. 在每个船舶服务请求释放时, 决策者预知后续 k(k \geq 2)个请求的信息,目标为最小化所有请求的最大完工时间. 针对由3个离散泊位组成的混合型泊位与4个岸桥, 以及只有大小两种服务请求的情形, 给出了预知任意 k \geq 2个请求下的竞争比下界; 同时, 对于k=2的特定情形, 给出了具有最优竞争比7/6 的在线策略. 数值实验进一步表明了所设计策略的良好执行性能.     

基于订单采购模式的销售商在线采购策略

对于按订单采购的销售商而言,采购成本和延误成本是影响总成本的主要因素,销售商需要采取适当的采购策略,权衡二者,以使总成本尽量小.文章首先给出了订单需求完全已知情况下的离线最优策略,并指出策略的计算复杂性为O(n2).其次,针对订单需求难以预测的情形,设计了相应的在线采购策略,证明了该策略的竞争比为2;同时,证明了该问题的竞争比下界为((√5)+1)/2＞1.618.     

单水库在线发电调度策略设计与分析

考察单水库电站的多时段发电调度问题,决策者在每个时段初决策该时段的发电量,目标是使得在整个调度期内总发电量最大。针对在每个时段决策时缺乏当前及后续时段来水信息的情形,运用在线理论建立在线发电调度模型,设计给出了竞争比为2/(2-β(1-Ф))的在线发电调度策略,其中,β∈(0,1)表示每个时段最大来水导致的水头最大增幅与水库有效水头最大落差的比值,Ф∈(0,1)表示最低与最高有效水头数值之比。针对各时段可获知当前时段来水信息的情形,给出了在线调度策略,并证明了其竞争比为1+(1-Ф)/(1+Ф)。     

基于特殊路径的局内车辆路径问题混合策略研究

针对运输途中遇到的某一或一系列无法预知的堵塞事件对决策者路径选择策略的影响,考虑堵塞只发生在一条特殊路径上且可恢复的情况,采用局内竞争分析的思想,建立了局内车辆路径问题的数学模型,对车辆到达堵塞点时堵塞恢复时间未知这一情形下的路径选择问题,提出了两种混合策略,给出了相应的竞争比,并对其竞争性能进行了理论分析。     

基于服务和价格的网购供应链均衡模型研究

假设电商通过快递服务商将产品送往需求市场,建立基于服务和价格的网购供应链均衡模型.该网络包含供应商、电商、快递服务商、需求市场,并在快递商加入服务质量作为竞争因素.利用变分不等式对各层决策行为进行分析,得到均衡解,并通过数值仿真说明:网购消费者的决策行为不同于一般购物行为,即网购消费者不仅追求高质量的产品还有物流速度,服务质量高的快递商在竞争中获胜.供应链的竞争力取决于链内成员的质量和价格.     

竞争市场下考虑再制造产品售后服务的供应链运营策略

在同时生产新产品和再制造产品的原始制造企业(企业1)与生产具有替代性产品的企业(企业2)构成竞争关系下的供应链系统中,探讨供应链在不同售后服务策略下供应链的运营策略,分析在竞争市场下供应链定价策略和再制造产品的售后服务对定价策略及供应链中各企业利润的影响。揭示再制造产品售后服务对定价策略和供应链各企业最优利润的影响。得到如下主要研究结论:(1)当制造企业为再制造产品提供售后服务时,再制造产品销售量增加,新产品和竞争替代产品销售量降低;有趣的是新产品和再制造产品的市场零售价格同时增加,竞争替代产品的市场零售价格降低。(2)制造企业为再制造产品提供售后服务时的利润总是大于没有售后服务时的利润,且不受单位产品生产成本影响。同时当单位产品生产成本较高时,制造企业为再制造产品提供售后服务策略会带来竞争对手企业利润增加。这些结论对具有再制造产品供应链如何提供再制造产品售后服务具有一定指导作用和管理启示。     

基于分类服务机制的可预约排队系统设计和服务定价研究

采取合理有效的服务机制和服务定价是确保服务型企业持续有效运行的重要方式,服务提供商设计合理的服务策略可以使得服务收益达到最优。本文以服务可预约的排队系统为研究背景,对服务提供商分类服务机制选择和服务定价策略进行研究。通过考虑由两种服务策略下顾客之间的平均等待时间的对比和顾客等待厌恶心理参数形成的全新顾客服务效用模型,给出服务提供商在不同服务机制下的最优服务策略以及顾客市场规模对其服务策略选择的影响。研究表明,当预约顾客的市场规模相对较小时,服务提供商可以采取分类服务机制,即同时服务预约顾客和未预约顾客以增加服务收益,反之亦然。此外,预约顾客等待厌恶程度能够显著增大服务提供商的服务定价。     

基于电子商务平台的服务模式选择研究

随着电子商务的迅猛发展,提供优质的服务已成为电商企业获取竞争优势的主要手段。本文重点探究了电商平台与零售商之间服务模式的策略性选择问题。本文通过建立理论模型,量化比较四个服务模式即A模式(零售商承担服务)、B 模式(零售商将服务外包给第三方)、C模式(平台承担服务)和D模式(平台将服务外包给第三方)的特点得出最优决策。研究得到如下结论:在成本结构相同的情况下,C模式具有最高的服务水平和市场利润,而A模式和B模式能为顾客提供最低的市场价格。平台和供应商更倾向于自己来提供服务,分散的服务模式会降低服务水平,但当商家自身服务成本较高时,他们更愿意让另一方或较低服务成本的第三方作为服务提供方。另外,本文还发现在A模式和B模式下,平台收取的佣金比例随着需求对服务的敏感程度的增加而降低,而C模式和D模式则相反。     

The k-Client Problem

Virtually all previous research in online algorithms has focused on single-threaded systems where only a single sequence of requests compete for system resources. To model multithreaded online systems, we define and analyze the k-client problem, a dual of the well-studied k-server problem. In the basic k-client problem, there is a single server and k clients, each of which generates a sequence of requests for service in a metric space. The crux of the problem is deciding which client's request the single server should service rather than which server should be used to service the current request. We also consider variations where requests have nonzero processing times and where there are multiple servers as well as multiple clients.We evaluate the performance of algorithms using several cost functions including maximum completion time and average completion time. Two of the main results we derive are tight bounds on the performance of several commonly studied disk scheduling algorithms and lower bounds of on the competitive ratio of any online algorithm for the maximum completion time and average completion time cost functions when k is a power of 2. Most of our results are essentially identical for the maximum completion time and average completion time cost functions.     

线型/圈型网络上单台车辆分群调度问题

本文研究线型/圈型网络上单台车辆分群调度问题。给定一个线型/圈型网络,若干客户分布其中。所有客户被划分成若干个子集,每个子集称为一个群。每个客户有一个释放时间和一个服务时间。给定一台车辆,其需要服务所有客户,且每个群内的客户连续服务。问题的要求是计算一个时间表,使得车辆能够按要求服务完所有客户并返回初始出发位置所花费的时间最少。针对该问题,就线型网络和圈型网络,分别给出一个7/4和一个13/7近似算法。     

客源充足情境下的customer-intensive服务策略研究

在customer-intensive服务中服务速度越慢,顾客的效用就越高,然而等待时间也随之变长;而服务商则需对服务速度和价格进行决策,以求获得最优收益。本文基于客源丰富的服务垄断商对此问题采用M/M/1排队模型进行了研究,将顾客成本细分为时间成本和焦虑成本,给出了最优服务速度和价格。研究发现,单位焦虑成本的增加造成了服务商收益的减少,但对收益的影响要小于单位时间成本。最后,提出了服务商投入一定的服务成本来减少焦虑成本的策略,以达到获取更高收益的目的,并证明了策略的有效性。     

具有服务等级的两台同型机实时在线排序

考虑具有服务等级的两台同型机在线排序问题, 其中工件带有到达时间, 目标为最小化最大完工时间, 设计了竞争比为\frac{7}{4}的在线算法.     

社会互动视角下的服务型企业最优运营策略研究

本文主要研究在社会互动的影响下,服务型企业如何制定以价格、服务速率为代表的运营管理策略,从而实现利润最大化。首先,基于M/M/1排队模型对顾客购买决策过程进行建模分析,考虑单个服务型企业在实现利润最大化的目标条件下,社会互动的作用如何影响定价和服务速率决策;其次,研究在竞争市场环境中,社会互动如何影响市场均衡状态下各企业的运营决策和市场份额。结果表明,无论在垄断还是竞争的市场环境中,社会互动对服务型企业的最优运营决策均有不同程度与方向的影响。     

The study of a dynamic dial-a-ride problem under time-dependent and stochastic environments

This paper studies a dynamic dial-a-ride problem bearing complex constraints on a time-dependent network. A flexible scheduling scheme is proposed to dynamically cope with different stochastic events, such as the travelling time fluctuation, new requests, absences of customers, vehicle breakdowns, cancellations of requests, traffic jams and so on. A fast heuristic is proposed to re-optimize the schedule when a new event occurs. This heuristic consists of a properly organized local search strategy and uses a secondary objective function to drive the search out of local optima. Intensive computational simulations were carried out to evaluate the performance of this scheduling scheme and the influence of different stochastic factors. The simulation results of different scenarios with different percentage of dynamic requests reveal that this scheduling scheme can generate high quality schedules and is capable of coping with various stochastic events.