再制造能力有限的多产品混合系统库存决策

为确定各产品的制造与再制造策略,对再制造能力有限的多产品混合系统进行研究.在系统中,对多种产品进行制造和再制造.每种产品在顾客使用后都会以恒定速率返回,但因再制造能力有限,有些产品无法用于再制造而被处置.每种产品需求恒定且由服务性产品来满足,服务性产品由制造品和再制造品组成,不允许缺货.在一次制造准备和至少一次再制造准备策略下构建了库存决策模型,利用拉格朗日乘数法和贪婪算法分别确定了各产品的再制造顺序和再制造比率.并当再制造比率一定时,给出了再制造准备次数为正整数时各产品制造与再制造策略的求解程序,得到了各产品制造和再制造批量、再制造准备次数等求解公式.最后,应用算例对模型及求解方法进行了验证.     

替代产品的动态库存决策与控制

考虑了替代产品的动态库存决策与控制问题,建立了替代产品的多周期动态库存决策与控制模型.得到了目标函数的一些重要性质,给出了系统最优参数的求解算法,利用动态规划方法对系统的库存参数进行了优化求解.     

库存能力有限的再制造批量决策

从能力有限的动态批量问题出现开始，国内外众多学者全心致力于这类问题的研究。随着环境问题在制造业企业生产过程中的日益突出，资源回收与再制造成为了许多企业关注的热点。为了充分考虑实际生产的需要，本文在Richter再制造模型的基础上，引入库存能力约束，利用动态规划方法给出一个多项式算法来求解终产品库存能力受限问题和退回产品库存能力受限问题，并分别用一个模拟算例验证了算法的可行性。     

考虑碳排放的回收再制造决策研究

在强制减排和碳税政策下研究考虑旧产品回收碳排放的制造商生产再制造决策.分别在强制减排和碳税政策下建立两周期生产再制造决策模型,并获得两种减排政策下的最优决策.结果表明,在强制减排和碳税政策下,当旧产品回收充足时,为获取最大利润和降低碳排放量,制造商会选择单位碳排放量较低的回收方式;当旧产品回收不足时,制造商会选择单位碳排放量较高的回收方式.     

不确定环境下制造再制造供应链定价与协调问题研究

研究模糊不确定环境下制造/再制造供应链系统的定价与协调问题。通过考虑制造产品与再制造产品的差异性,利用模糊理论和博弈论理论等知识,在集中式和分散式决策方式下,分别给出了制造/再制造商和零售商关于制造产品和再制造产品的最优价格决策,以及分散决策方式下的系统协调策略,并且利用数值算例对所得结果进行了分析。     

考虑外包的单产品再制造批量决策

在已有动态批量决策问题的基础上,考虑了再制造与外包这两个因素建立了单产品的再制造批量决策模型。对考虑外包的单产品再制造批量决策问题最优解的性质进行了讨论,在此基础上利用动态规划的思想给出了时间复杂性为O(T4)的算法,并用C++实现了本算法,实验表明本算法是有效的。     

能源回购补偿机制下基于无限阶段折扣准则的最优生产与库存策略

世界经济的快速发展和工业化进程的推进促使各国电力需求激增,电力供需矛盾为能源回购项目的发展提供了条件。为能够实现错峰用电和缓解能源需求的紧张,能源回购项目在每个阶段出现能源短缺时,将根据短缺的不同程度为限产(或停产)企业提供了金额不同的资金补偿。因此,在该能源回购补偿机制下,企业需要确定每个阶段是否参加能源回购项目及其相应的生产库存策略,来实现其期望折扣成本的最小化。本文研究了能源回购补偿机制下企业以最小化期望折扣成本为目标的无限阶段最优生产/库存策略。引入启动成本和多个能源需求状态的资金补偿水平后,在合理的假设条件下,证明了每个阶段生产商的最优生产/库存策略在高峰状态为(sⁱ,S)策略,在非高峰状态为(s⁰,S,A)策略。     

专利保护下考虑再制造竞争的闭环供应链定价决策

在专利保护环境下研究了带有再制造竞争的闭环供应链定价决策问题,在集中决策和分散决策两种情形下探讨了原制造商、两个再制造商和零售商的定价决策,得到了最优的批发价格、销售价格、回收价格、专利许可费,分析了最优批发价格、销售价格、回收价格、专利许可费以及供应链利润的重要性质和管理启示.     

考虑顾客退货和固定成本的联合补货与定价策略

为了吸引更多顾客,许多电子商务零售商允许顾客在一定时间内退货,导致其利润明显减少。同时,在补货时不仅产生依赖补货量的变动成本,而且会产生与补货量无关的固定成本。基于此,以最大化电子商务零售商的利润为目标,建立考虑顾客退货和固定成本的联合补货与定价模型,其中顾客的退货量与满足的需求呈正比。在一般需求情形下,部分刻画多期问题的最优策略;在特殊需求情形下,证明(s,S,p)策略对单期问题最优,并对多期问题的最优策略进行严格刻画。根据已有刻画为多期问题构造启发式策略。数值结果表明启发式策略近似最优;当初始库存水平足够高/低时,最优补货水平和定价随退货率与固定成本单调变化。关键词:联合补货与定价模型;顾客退货;固定成本;随机动态规划;最优策略     

随机环境下再制造逆向物流网络选址研究

针对逆向物流网络的多目标性和回收废旧产品数量的不确定性,在再制造产品和新产品可相互替代的情形下,建立了随机多目标规划模型.通过求解该模型,可以确定逆向物流网络中设施的位置、数量以及设施间的流量分配.对模型中的机会约束,将其转化为各自的确定性等价类,采用主目标法对多目标问题加以处理.通过Lingo 11.0对模型算例进行求解,并分析了当置信水平和可回收量波动时网络结构和最小成本的变化,进而验证模型的稳定性.     

Optimal decision under ambiguity for diffusion processes

In this paper we consider stochastic optimization problems for an ambiguity averse decision maker who is uncertain about the parameters of the underlying process. In a first part we consider problems of optimal stopping under drift ambiguity for one-dimensional diffusion processes. Analogously to the case of ordinary optimal stopping problems for one-dimensional Brownian motions we reduce the problem to the geometric problem of finding the smallest majorant of the reward function in a two-parameter function space. In a second part we solve optimal stopping problems when the underlying process may crash down. These problems are reduced to one optimal stopping problem and one Dynkin game. Examples are discussed.     

基于风险调整资本收益率下的最优再保险策略

风险调整资本收益率是一个用来描述赚取收益所承担风险的重要指标,是衡量风险调整后的财务绩效的一个有效工具,在银行业中得到广泛采用。近年来,在保险公司的再保险业务中,也越来越多地采用风险调整资本收益率这一指标来衡量收益和风险。本文重新考虑了有再保险控制下的风险调整资本收益率,并得到:在一般再保险自留函数下,我们证明了分层再保险策略是最优再保险形式;进一步,我们获得了最优再保险分层水平及最优风险调整资本收益率;最后,我们也给出了算例及数值分析。     

积分通用计划下零售商的联盟与利润分配

会员积分策略如今已经成为零售商普遍的促销手段,许多行业的零售商形成同业联盟或异业联盟,利用积分通用计划来提高业绩。在积分通用计划的背景下,考虑到零售商各自的促销与联盟之间零售商的竞争,本文旨在研究同业联盟零售商之间的积分转换比例与促销水平决策问题,使联盟总利润最大化,并在此基础上利用积分成本共担机制解决集中决策下利润分配不合理的问题。通过数值算例验证了所得结论的重要性,为零售商进行联盟合作伙伴的选择提供了参考意见。     

股权激励下的高管冒险决策与最优或有薪酬

股权类薪酬可导致高管冒险决策,而“内部债”是解决这个问题的可行方案。或有薪酬作为一种新型的“内部债”模式得到了实务界的重视,但如何设计或有薪酬以缓解股权激励下的高管冒险决策尚无理论研究。本文利用动态规划方法,得到高管薪酬价值及企业证券价值的显式解;构建委托代理模型,给出薪酬合同激励相容的一个充分条件;并给出了最优合同的数值结果及定量分析。分析表明:与单纯的股权薪酬相比,或有薪酬有效缓解了高管的冒险决策,促使其顾及社会总福利、注重企业长期发展。     

Optimal portfolio, consumption and retirement decision under a preference change

We investigate an optimal portfolio, consumption and retirement decision problem in which an economic agent can determine the discretionary stopping time as a retirement time with constant labor wage and disutility. We allow the preference of the agent to be changed before and after retirement. It is assumed that the agent's coefficient of relative risk aversion becomes higher after retirement. Under a constant relative risk aversion (CRRA) utility function, we obtain the optimal policies in closed-forms using martingale methods and variational inequality methods. We give some numerical results of the optimal policies. We also consider the relation between the level of disutility and the labor wage with the optimal retirement wealth level.     

Optimal decision policy for real options under general Markovian dynamics

The Least-Squares Monte Carlo Method (LSM) has become the standard tool to solve real options modeled as an optimal switching problem. The method has been shown to deliver accurate valuation results under complex and high dimensional stochastic processes; however, the accuracy of the underlying decision policy is not guaranteed. For instance, an inappropriate choice of regression functions can lead to noisy estimates of the optimal switching boundaries or even continuation/switching regions that are not clearly separated. As an alternative to estimate these boundaries, we formulate a simulation-based method that starts from an initial guess of them and then iterates until reaching optimality. The algorithm is applied to a classical mine under a wide variety of underlying dynamics for the commodity price process. The method is first validated under a one-dimensional geometric Brownian motion and then extended to general Markovian processes. We consider two general specifications: a two-factor model with stochastic variance and a rich jump structure, and a four-factor model with stochastic cost-of-carry and stochastic volatility. The method is shown to be robust, stable, and easy-to-implement, converging to a more profitable strategy than the one obtained with LSM.     

一种新的基于不完全排错的最优软件发行策略

软件的最优发行管理问题是软件可靠性研究的一个关键问题.现有的最优软件发行模型大都假定软件排错过程是完全的,并且在排错过程中没有新的故障引入,这种假设在很多情况下是不合理的.本文提出了一种新的最优软件发行管理模型,该模型既考虑了软件的不完全排错过程,又考虑了在排错过程中可能会引入新的故障,同时还考虑了由于排错经验的不断积累,软件的完全排错概率会增加的情况.本文同时给出了该模型的解.