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。     

基于高斯分布的在线采购机制设计及竞争分析

依附于互联网电子商务的在线采购拍卖交易, 对传统的贝叶斯离线拍卖理论提出新的挑战, 因为面对不同时间点的投标, 采购电商必须即可决策出是否中标以及购买价格。鉴于此, 对于诸如石油、煤、粮食等无限可分商品的电子采购, 本文基于投标具有高斯分布特征设计了一种激励相容的在线采购策略, 演绎出在线采购的数学模型, 利用Runge-Kutta数值算法, 通过Matlab编程求解出采购电商在线定价策略的需求曲线及其对应的竞争比, 最后, 利用数值模拟, 将在线采购机制策略与纯竞争分析得到的在线采购策略比较, 结果显示利用了高斯分布信息的在线采购策略的竞争性能由于利用了投标的统计信息而得到了提高。     

无限可分商品在线反向拍卖的风险策略研究

对网络环境下一个买家多个卖家的反向拍卖,研究了供应商在不同时间到达并投标而采购商接到每个投标后需要立即做出决策的在线反向拍卖的风险策略。对于无限可分商品,在资金一定前提下,首先对采购商无风险行为情形给出了基于标价上涨威胁的在线反向拍卖策略,通过竞争分析得到了其最优竞争比及整体需要曲线;其次引入采购商的风险容忍度概念,建立了激励相容在线反向拍卖的风险回报框架,并对风险忍耐策略进行了竞争分析。     

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.     

有服务时长和服务可选择性的快递车辆调度在线策略研究

针对快递揽件需求出现无法提前获知、服务每一个快递需求需要一定的服务时长,且无法接受全部请求的情形,提出带有服务时长和服务可选择性的快递车辆在线调度问题,证明了该问题在线策略竞争比的下界。在正半轴上提出Replan策略,在直线上提出ReOPT策略,在一般网络上提出GRH策略,证明了上述在线策略的竞争比。结果表明,考虑服务时长能够改善在线策略的竞争性能,所提在线策略在实际应用中具有实用性。结论将为快递车辆的科学调度提供理论依据。     

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。     

考虑全局投标者后悔心理行为的组合拍卖的投标均衡策略

许多实验研究表明投标者在拍卖过程中往往表现出预期后悔心理行为,并且投标者的预期后悔心理行为将会对投标策略产生影响,但以往大多是针对单物品拍卖研究考虑投标者后悔心理行为的投标均衡策略,而针对多物品拍卖情形的研究较少关注。本文着重研究了考虑投标者后悔心理行为的组合拍卖的投标均衡策略问题,在全局投标者存在预期后悔心理行为的假设下,依据Engelbrecht-Wiggans和Katok提出的后悔函数刻画了投标者的后悔心理行为,在此基础上,构建了组合拍卖模型,通过分析给出了全局投标者投标均衡策略需要满足的充分和必要条件。进一步地,依据构建的模型,通过数值实验分析了局部投标者人数、组合效应系数和全局投标者后悔参数对全局投标者投标策略的影响。最后,通过一个关于无线电频谱组合拍卖的算例说明了本文给出的模型及投标均衡策略确定方法的潜在应用和优越性。     

需求信息更新时单一仓储中心动态选择策略

研究了需求波动情形下,如何动态选择第三方仓储中心以减少物流成本的问题。首先将需求信息完全预知的单一中心选择问题转化为特殊的最短路问题,并设计了相应的动态规划算法。其次,针对需求波动难以预测的在线问题,从在线策略和竞争分析的角度,设计了简单贪婪策略,并证明了该策略在一般情形下不具有竞争性;而当任一阶段的总运输成本与仓储中心转换成本之比都大于在一定数值时,简单贪婪策略则具备竞争性,并能够有效的控制成本。最后,通过算例验证了动态规划算法与简单贪婪策略的可行性与有效性。     

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)。     

考虑产品退货的网络零售商数字展厅竞争策略

数字展厅策略是当前网络零售商广泛采用以应对在线渠道大量产品退货的重要运营管理策略.文章以两个竞争的网络零售商为研究对象,考虑产品退货政策,研究两个零售商是否提供数字展厅服务策略的决策问题.分别针对两个零售商是否提供数字展厅服务策略,建立了相应的决策模型.研究发现:竞争情形下零售商的数字展厅策略与市场竞争程度和数字展厅信息度密切相关.当市场竞争程度较弱时,两个零售商均不选择提供数字展厅服务;当市场竞争较为激烈时,零售商数字展厅策略的选择受到数字展厅信息度的影响.在对称竞争情形下,零售商是否同时提供数字展厅服务并不改变其退货政策.不对称竞争情形下零售商退货政策的决策受到数字展厅策略的影响.相对于对称竞争情形,非对称的竞争环境下数字展厅服务的提供使退货政策更加严格.文章的研究为网络零售商数字展厅策略设计提供了科学的参考依据.     

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。     

基于指数分布的可恢复加拿大旅行者问题的策略研究

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且服从指数分布的情形,从在线问题与竞争策略的角度,给出了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.     

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》。     

基于优惠合同的在线租赁策略设计

近年来租赁行业竞争日益激烈,租赁企业为了吸引客户有时会开展一些优惠活动。针对这一现状,本文讨论了存在优惠合同时承租方的在线租赁决策问题,其中假设该优惠合同 给予承租方一次以比较优惠的价格连续租赁设备多期的机会。首先,分析了存在优惠合同时的最优离线策略。其次,利用在线算法和竞争比理论分别设计了承租方放弃优惠合同和签订优惠 合同两种情形下的最优在线策略及最优竞争比。最后,通过汽车租赁优惠的数值算例说明选择签订优惠合同是更好的策略,进一步给出了签订优惠合同和购买设备的最佳时间。     

两类相依保险业务下基于竞争的最优再保险策略

在再保险合同制定中,保险公司与再保险公司之间是竞争的.利用相对业绩,本文量化了这种竞争.进而假设保险公司从事两类相依保险业务,在竞争下,得到了保险公司的相对财富过程.保险公司的目标是,寻找最优时间一致的再保险策略最大化终端财富的均值同时最小化其方差.通过使用随机分析和随机控制理论,求得了最优时间一致的再保险策略和值函数的显式解,并从理论方面解释了最优解的保险和经济意义.最终,通过数值实验分析了模型参数对最优时间一致再保险策略的影响,比较了两类特殊情形与一般情形下最优再保险策略之间的关系.通过本文的研究得到了一些新的发现,研究结果可以更合理地指导保险公司的再保险决策.     

随机环境下堵塞可恢复的旅行者问题策略研究

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正态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。     

基于在线拍卖的风险投资退出股权交易

为满足外部投资者随时到达网络拍卖平台购买股权的需求,建立了基于在线拍卖的风险投资退出股权交易模型,通过求解模型得到了最优股权在线拍卖机制.机制不仅可在完全未知将来投标和决策序列的情况下,立即对当前投标做出分配和支付的决策,而且能吸引外部投资者自愿参与,激励他们报告真实的股权估价信息以及到达和离开时间,并在此基础上,实现风险投资家的期望收益最大化.最后,通过一个简单算例验证了该机制的可行性和可操作性.     

考虑投资人过度自信偏好的占线股票投资策略研究

当股票价格及收益的统计信息不足或无法构建精确概率分布时,股票占线投资问题获得广泛关注,即投资人能够运用在线算法和竞争分析设计出更好的占线投资策略以应对股价的不确定性。本文将投资人过度自信偏好这种认知偏差,引入到股票占线投资问题中,构建了离线对手与股票占线投资人的博弈模型,分别给出一般情形和存在动量效应情形下的最优混合策略和混合策略纳什均衡。结果发现,两种情形下的最优混合策略不仅克服了传统股票投资策略对股价或股票收益概率分布假设的过度依赖,并且更好地抽象了股票占线投资人过度自信、追涨杀跌等特征,对现有行为金融与金融占线交易问题的研究提供了有益补充。     

堵塞恢复时间未知的可恢复加拿大旅行者问题研究

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行走时间尽可能少的问题.从在线问题与竞争策略的角度,考虑每个堵塞恢复时间未知且相互独立的情形,给出了每个堵塞恢复时间为三角模糊数下的等待策略和贪婪策略及竞争比,并对策略执行效果进行了分析与比较.     

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。