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。     

在线多租赁选择问题的最优竞争策略

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。传统的在线租赁问题以经典的"雪橇租赁模型"为基础,考虑在线决策者可以选择购买或按单位时间租赁的方式来使用设备。然而现实租赁市场(比如汽车租赁,房屋租赁)往往提供多种租赁方式供在线决策者选择,除了按单位时间进行租赁,通常可以以一个较优惠的价格租赁多个单位时间。在这种现实背景下,本文建立了多种租赁形式下的在线租赁模型,给出了这种租赁模型下的确定性竞争策略,并证明该策略具有最优竞争比。     

通胀市场下的风险补偿在线租赁策略设计

考虑到实际租赁市场中设备的租赁和购买价格随着时间推移持续上涨的特征,研究了通货膨胀市场中的租赁问题在有利率情形下的在线竞争策略,并建立了相应的概率预期的风险补偿模型。首先运用在线算法和竞争分析理论设计了该问题的最优竞争策略,并给出最优竞争比。接着,在风险补偿竞争分析框架下,进一步讨论该问题,投资者可以控制风险,根据自己不同的风险容忍度和未来预期选择补偿最大的租赁策略;也可以根据给定的补偿收益约束选择风险最小的策略。最后通过数值分析,验证了相关结论的正确性,也表明了基于概率预期的风险补偿策略大大改善了该租赁问题的竞争比性能。     

收益约束下在线租赁最小风险策略竞争分析

在线算法是研究信息不确定决策问题的一种新工具。应用在线算法研究金融租赁问题(在线租赁)是近年来国内外的一个研究热点。本文在前人研究基础上,讨论了给定收益约束下在线租赁最小风险策略,完善了在线租赁的风险收益竞争分析。同时我们也把基本的在线租赁扩展为可退货在线租赁问题,并进一步讨论了可退货在线租赁问题的风险最小策略。本文结果对在线租赁研究具有重要意义。     

在线住房出租问题及其竞争策略

本文研究了投资者不确定其持有房产时间的在线住房出租问题。为了增加收益,投资者在抛售房产前可以选择出租毛坯房或装修后出租策略最大化利润。本文从出租人角度运用在线算法建立住房在线出租模型,分析了投资者的竞争策略与竞争比。在线住房出租模型分析发现:最优的在线策略并不一定从毛坯房出租转换到装修后出租,出租人首先需要权衡装修成本与装修后单周期的收益,只有当装修后单周期收益高于装修成本时,在线出租策略才存在最优的转换时机。研究结论对在高度不确定环境下开展经营活动的租赁公司下一步策略选择具有启示意义。     

双人合作的在线雪橇租赁问题

以往的文献只研究了单人雪橇租赁问题,本文将雪橇租赁问题扩展到了双人合作情形.研究了两个在线决策者的合作博弈模型,给出了TBS策略和BCS策略,并求出了双方收益分配的纳什均衡解.结论显示,TBS策略具有最小竞争比,但基于该策略的合作却不稳定,需要契约维持;BCS策略不具有最小竞争比,却是占优策略,基于该策略的合作是稳定的。因此存在合作可能的情况下,选择BCS策略的合作总比非合作要好。文章第4节详细的比较了TBS策略和BCS策略。   此外,文章还得到了一个有意思的发现,随着参与人的增加,竞争比是有可能不上升的.这一发现与经典的在线问题(如k-server问题)的结论不一样,在k-server问题中,随着参与者(服务器)的增加,竞争比会呈线性提高》。     

反向拍卖的一种在线定价策略及竞争分析

本文讨论了网络环境下从众多投标的供应商那里选择一家供应商来购进所需商品的反向拍卖,提出了一种考虑了买家起始价格和最高忍耐价格的在线定价策略,该在线定价策略利用了市场的价格信息,克服了由单一定价造成的完不成采购任务或不必要的成本浪费等缺陷,对该在线定价策略进行了竞争分析并得到了最优的竞争比。最后,通过实例说明本文提出的在线定价策略的可操作性。     

顾客需求量不确定时生产商的在线数量折扣策略

针对顾客需求量不确定时,生产商为节省库存成本而采用数量折扣策略鼓励零售商提高单次订货量的决策问题,从在线问题与竞争分析的角度出发,设计了平衡策略,并证明了该策略是最优在线数量折扣策略.然后给出了算例,算例表明了无论顾客的需求量如何变化,平衡策略确定出的数量折扣,总能使生产商的成本接近于顾客需求量确定时的最小成本;同时与传统的数量折扣模型进行了对比,说明了在传统的数量折扣模型中做出的决策,往往不是我们所提出的新的评价准则(竞争比)下的最优策略.     

基于价格可变的占线优惠卡问题及其竞争分析

优惠卡问题是租赁问题的一个推广,已往的研究都是考虑只存在一种优惠活动的情况,并给出最优的单阀值购买策略。在本文中,则考虑更接近实际的情况,即存在多种优惠活动的问题,给出了当所有优惠卡价格在有界范围内的双阀值购买策略,分别给出了其竞争比上下界。最后,通过数值分析说明优惠卡价格和折扣率对消费者购买策略和竞争比的影响。     

太湖水华危机应急预案在线风险补偿启动策略

应急预案启动时机的选择是应急管理领域中应对危机时需要解决的关键问题.太湖水华危机代表一类具有生长速度或传播速度不确定性的突发公共卫生事件,以此为背景基于在线方法,设计了应急预案启动策略,并证明是最优竞争比策略.同时,考虑到对未知信息的预期,设计了在线风险补偿启动策略.最后对危机进行实际数值计算,并指出策略的竞争性与预案应对强度之间的关系,还有在线风险补偿策略的补偿收益与决策者风险容忍度之间的关系,研究结果具有一定的实际指导意义和参考价值.     

基于风险补偿模型的耐用设备占线租赁策略研究

传统的占线优化理论没有考虑到风险因素,其本质是一种无风险策略,具有一定的局限性,然而在现实中更多的人愿意利用风险来获得额外收益。基于此,本文结合交易费用与现实租赁市场中二手市场存在的情形,研究了耐用设备占线租赁的风险回报模型。风险回报模型是对最优确定性策略的拓展,且概率型预期风险回报模型是对确定型预期风险回报模型的拓展。通过数据分析表明风险回报模型能够有效地提高策略性能,从而使决策者可以根据自己的风险容忍度和预期选择最优的租赁策略。     

占线订单排序C——收益函数下改进的随机策略

对于订单具有紧交货期限且以最大化完工总收益为目标的占线订单排序问题，Woeginger（1994）提出了完工收益与订单长度满足C——收益函数关系的一类模型，并给出了竞争比为4的最优确定性策略。本文针对该模型设计了一个简单的随机策略，并证明其具有竞争比2。该策略明显简单于已有的各种随机策略；同时，本文结论大大改进了Seiden（1998）所给出的当前最好竞争比3．732。     

平行机上带有前瞻区间的不相容工件组在线排序问题

研究当不相容工件组的个数与机器数相等时,具有前瞻区间的单位工件平行机无界平行分批在线排序问题.工件按时在线到达, 目标是最小化 最大完工时间. 具有前瞻区间是指在时刻t, 在线算法能预见到时间区间(t,t+\beta) 内到达的所有工件的信息.不可相容的工件组是指属于不同组的工件不能被安排在同一批中加工. \beta\geq 1 时, 提供了一个最优的在线算法; 当0\leq \beta < 1时, 提供了一个竞争比为1+\alpha 的最好可能的在线算法, 其中\alpha是方程\alpha^{2}+(1+\beta) \alpha+\beta-1=0的一个正根.最后, 给出了当\beta =0 时稠密算法竞争比的下界,并提供了达到该下界的最好可能的稠密算法.     

工件按加工长度不增序到达的最小化最大流程在线分批排序

研究单处理机工件按加工长度不增顺序到达的在线分批排序问题．工件按时在线到达,目标是最小化最大流程．流程时间是指工件的完工时间与到达时间的差值,它体现了工件在系统内的逗留时间．对于批容量有界的情形,给出了一个竞争比为1＋√5/2的最好可能的在线算法;对于批容量无界的情形,给出了一个竞争比为√2的最好可能的在线算法．     

On the on-line rent-or-buy problem in probabilistic environments

Fujiwara and Iwama [In: The 13th Annual International Symposium on Algorithms and Computation, pp. 476–488 (2002)] first integrated probability distribution into the classical competitive analysis to study the rental problem. They assumed that the future inputs are drawn from an exponential distribution, and obtained the optimal competitive strategy and the competitive ratio by the derivative method. In this paper, we introduce the interest rate and tax rate into the continuous model of Fujiwra and Iwama [In: The 13th Annual International Symposium on Algorithms and Computation, pp. 476–488 (2002)]. Moreover, we use the forward difference method in different probabilistic environments to consider discrete leasing models both with and without the interest rate. We not only give the optimal competitive strategies and their competitive ratios in theory, but also give numerical results. We find that with the introduction of the interest rate and tax rate, the uncertainty involved in the process of decision making will diminish and the optimal purchasing date will be put off.