基于Moran过程的消费者众筹策略演化动态

考虑混合均匀的N个消费者众筹策略演化动态,每个消费者可选择参与众筹或者不参与众筹两个策略。基于Moran过程的扎根概率,计算出有限消费者群体中,参与众筹策略和不参与众筹策略成功入侵的概率。比较个体扎根的概率和中性入侵的概率大小,分别得到两策略在强选择性和弱选择性强度下占优的条件。研究发现,强选择性条件下,消费者数量小于某个数值时,不参与众筹策略演化稳定侵占整个种群,众筹融资失败。弱选择性条件下,消费者依据净收益和支出成本两因素决定是否参与众筹,净收益大于支出成本三倍,演化稳定于众筹成功,净收益小于支出成本二分之三倍,演化稳定于众筹失败。     

基于动态定价的再制造商主导的多周期多目标产品回收网络设计

假设回收商和制造/再制造商为独立理性的决策者,并共同构建回收网络,且制造/再制造商在两者的博弈中处于主导地位。另考虑废旧品回收率是回收价格的线性函数,结合回收定价与回收网络设计,建立基于动态定价的回收网络双层规划模型,上层规划为制造/再制造商进行再制造工厂的选址,确定回收补贴价格,下层规划为回收商进行回收中心的选址,确定废旧品的回收价格。通过建立模型求解算法,并给出算例论证模型的有效性。     

基于KMRW声誉模型的众筹模式信任机制研究

在对众筹商业模式已有理论研究分析的基础上,分析了影响参与成员间信任的因素,并以众筹平台作为第三方监管机构,运用KMRW声誉模型,从筹资人和出资人不同理性动机的角度出发,进行了多阶段的动态博弈.通过设计相应的保障机制和激励机制来构建众筹参与双方的信任机制,从而有效地促进和加强筹资人与出资人间的信任合作关系,保障众筹模式的稳定运行和健康发展.     

基于批发定价模型的电子书最优定价策略分析

电子书阅读器与电子书属于互补产品.考虑到电子书阅读器与电子书之间具有间接网络外部性,基于批发定价模型,引入一个斯坦克尔伯格博弈模型,从理论上分析了二级供应链中出版商和零售商在不同条件下的最优定价策略.结果表明,当消费者对电子书接受程度不高时,双渠道策略(同时销售纸质书和电子书)是最优均衡策略;而当消费者对电子书接受程度...     

基于前景理论的众包物流配送方行为决策演化博弈分析——基于发货方视角

考虑个体有限理性特征,基于前景理论构建众包物流参与者感知收益博弈矩阵。从发货方视角,推理出众包物流配送方发挥较高努力水平的条件。通过引入保价制度,建立保价条件下配送方的行为决策模型,并运用数值仿真技术验证模型的有效性。结果发现:(1)配送方的努力成本、不努力的收入、处罚力度等指标直接影响其努力水平;(2)配送方努力工作的成本前景值要小于受到处罚与不努力收入前景值之和,同时要小于努力工作时所得的收益;(3)保价金额变动在一定条件下会影响配送方的努力水平,但是并不能达到完全控制的目的,甚至造成负面影响。因此在保价基础上,发货方可以通过增加监测力度或者加大处罚力度,有效保证配送方的努力水平。     

基于质量的IT外包合同设计及分析

考虑了内制与外包两种模式,并以内制模式为基准对IT外包合同进行研究。在外包模式下,分别研究了采取固定价格合同和基于质量的合同时,如何激励接包方付出的努力水平,使其达到内制模式下的最优努力水平,从而使得发包方在满足接包方保留收益的前提下获得更高的期望收益。同时对于影响接包方努力水平的各因素进行了分析。研究结果表明,在一定条件下,选择基于质量、引入奖惩机制的合同将会达到内制模式下的最优努力水平,并能够最大化发包方收益。此外,接包方的努力程度随着激励系数、奖惩系数的增加而增加,但是激励系数会随着奖惩系数的增大而减小,这意味着发包方需要权衡使用奖惩机制。     

基于鲁棒优化的随机时变网络最优路径研究

交通事故、恶劣天气以及偶发的交通拥堵等都会导致道路交通网络中行程时间的不确定性,极大地影响了道路交通系统的可靠性,同时给日常生活中出行计划的制定以及出行路径的选择带来了不便。因此,本次研究将综合考虑道路交通网络中由于交通流量的全天变化所导致的路径行程时间的时变特征,以及由于事故、天气等不确定因素所导致的路径行程时间的随机特征,并以此作为路网环境的假设条件,对出行路径选择问题进行研究。具体地,首先建立行程时间的动态随机变量,并在此基础上模拟构建了随机时变网络。随后,定义了该网络环境下路径选择过程中所考虑的成本费用,并通过鲁棒优化的方法,将成本费用鲁棒性最强的路径视为最优路径。随后,在随机一致性条件下,通过数学推导证明了该模型可以简化为解决一个确定性时变网络中的最短路径问题。最终,具有多项式时间计算复杂度的改进Dijkstra算法被应用到模型的求解中,并通过小型算例验证模型及算法的有效性。结果表明,本研究中所提出的方法可以被高效率算法所求解,并且不依赖于先验行程时间概率分布的获取,因此对后续的大规模实际城市道路网络应用提供了良好的理论基础。此外,由于具有行程时间随机时变特征的交通网络更接近实际道路情况,因此本次研究的研究成果具有较高的实际意义和应用价值。     

基于腐损程度的季节性产品动态定价与订单量的集成优化

为了对易腐季节性产品的销售价格和订单量进行最优决策,考虑产品在不同腐损程度的情形下,需求与价格和时间同时相关的一类季节性产品的动态定价和订单量的集成优化问题.建立该类产品的价格制订次数、每次制订的价格和订单量的集成优化模型,并对模型进行求解,最后结合数例验证模型的实用性和可操作性,并分析产品腐损程度对价格制订次数、价格大小、订单量和利润的影响.结果表明,随着产品腐损程度的提高,零售商在销售季节内的产品价格最优制订次数保持不变;零售商在销售季节内所制订的最优价格逐渐微降;产品的最优订单量和所产生的最优利润逐渐微升.     

基于网络社群学习机制的创新产品团购定价策略研究

创新产品定价是其成功上市的重要影响因素。与传统的撇脂和渗透定价策略相比,基于网络社群学习机制的团购定价策略在满足一定条件下可以同时实现产品利润与市场占有率之间的有效平衡。为了探究这些必要条件,本文研究了网络社群学习效果对消费者购买决策的影响因素,并分别构建了团购定价与撇脂定价的利润比较模型,团购定价与渗透定价的销量比较模型。通过对模型进行仿真实验发现：创新产品团购定价的最优利润和最优销量与社群规模、活跃度、认同度以及交互效率呈正相关,与社群成员异质性呈负相关;当社群规模、活跃度、认同度以及交互效率高于一定阈值,社群成员异质性低于一定阈值时,基于网络社群学习机制的创新产品团购定价策略最优利润高于撇脂定价策略,最优销量高于渗透定价策略,成为优势定价策略。     

基于静态定价机制的团购网站退款策略研究

网络团购近些年在中国发展迅速,已经成为一种主流的电子商务消费模式.随着消费者权益保护意识的增强,越来越多的问题亟待团购网站解决,退款问题就是其中之一.在静态定价机制的前提下,构建单个团购网站和单个商家组成的二级主导型供应链模型,在微观经济学理性经济人的假设下,参考stackelberg利润分配博弈理论,研究团购网站执行不同退款策略时商家和网站的最优利润分配策略.并经过算例分析后,给出当消费者和市场具有不同特征时,团购网站的最佳退款策略.     

面向网络外部性特征产品的供应链动态竞争策略研究

当产品具有网络外部性的特征时,该产品的规模收益特征对利润、产品价格和需求等因素都会产生重大影响。首先,通过将网络规模建立为网络成本投入的微分方程,分别构建了分散与集中式决策下的动态供应链模型。其次,以供应链的利润最大化为前提,利用微分博弈导出生产量、批发价、零售价和投入努力值的最优策略。结论表明:在生命周期的前部分,集中决策情形的供应链系统利润和产品价格低于分散决策情形,但越往后,其价格和利润都将逐步超过分散决策情形,且差距越来越大。     

基于策略型消费者购买习惯的产品动态定价决策研究

消费者具有浏览销量和评论的购买习惯.为分析此购买习惯对零售商定价的影响,以策略型消费者为研究对象,建立了受产品价格、销量与评论内容影响的效用函数,并构建了策略型消费者和零售商的两阶段博弈模型.同时,基于消费者购买习惯对零售商公布和调整价格的两种策略进行博弈和比较分析.结论表明,消费者通过浏览评论信息对产品质量的感知达到一定程度时,购买习惯改变了零售商总是降价的定价策略;零售商在公布价格策略中产品定价和收益高于调整价格策略;当消费者较具有耐心且对产品质量感知显著时,能提高消费者需求.研究结果对零售商的定价决策具有指导意义.     

基于在线捆绑的服务产品动态定价模型求解算法分析

通过三个数量产品的捆绑选择,证明了紧急补货模型(ER)和失销模型(LS)的动态捆绑问题的复杂性,提出启发性算法求解动态定价和捆绑的决策问题.通过算例比较了短视启发式算法、静态确定性近似算法、两阶段启发式算法和损耗率启发式算法分别在ER和LS模型中捆绑和定价决策的有效性和稳健性,结果表明在产品数量不多时两阶段算法是最佳选择,在产品数量较多或者顾客对产品捆绑价格敏感性较低时损耗率算法中的DRO算法更有效.分析有助于选择合适的算法对捆绑包结构和捆绑包价格进行计算.     

基于动态分时电价的虚拟电厂双层优化调度研究

针对虚拟电厂(virtual power plant,VPP)中供给侧与负荷侧价格传导问题,考虑能源侧新能源出力不确定性、大电网购电价格、各类机组运行成本,文章提出了一种VPP厂内部动态分时电价策略,并综合考虑了负荷侧综合需求响应提出了EV接入的VPP双层经济调度模型,以保证VPP的低碳经济运行.上层考虑能源侧成本,以VPP运营商供能成本最小为目标函数,并将碳捕集系统(carbon capture system,CCS)作为灵活性资源,提出一种充分利用新能源与电网低谷电量的碳捕集装置运行模式.下层考虑包括EV在内的负荷侧用能成本,以用能成本最小为目标函数.最后,通过算例结果验证了所提策略的有效性.结果表明,相较于采用大电网分时电价机制,文章所提动态分时电价机制可节约51.8%的能源供给成本,且可降低81.62%的CO₂排放量,有效提升了VPP经济性与低碳性.     

基于两类失效的产品保修策略与出保维修优化

基于消费者对保修的需求,设计消费者偏爱的保修策略是制造商巩固市场地位、提升市场竞争力的一种战略决策。与此同时,以较低费用制定较长出保服役时间的出保维修策略也是消费者一直追求的目标。本文以两类失效产品为研究对象,首先从制造商角度将消费者偏爱的更新免费更换保修策略与产品定价相融合,开展了产品保修策略设计。其次,从消费者角度将预防维修与经典周期更换策略相融合,提出了维修—周期更换策略,且将其作为出保维修策略并对相应的性能进行了说明。通过数值实验发现,利润模型可对保修开展设计;与总费用模型作为目标函数相比,费用率模型作为目标函数可降低寿命周期费用;与经典周期更换策略相比,提出的维修—周期更换策略能使出保服役时间更长、费用率更低。     

基于网络治理的公交服务总效益和各主体决策分析

为解决我国公交服务效率与公平难以兼容问题,本文引入网络治理理论假定政府、企业和社会群体三方合作的基础上,从最大化公交服务效益构建公交服务网络治理模型,剖析政府、企业和社会群体努力水平、控制权配置和产出效率对公交服务总效益的影响,并对模型分析结果进行数据模拟。结果表明:公交服务总效益与三方主体的努力水平、控制权和产出效率紧密相关,只有在合理范围内参与方的努力水平、控制权的提高有利于公交服务效益增加,当超出合理范围时会导致总效益的降低;而三方主体产出效率越高,公交服务总效益越大;控制权配置与自身的产出系数、努力水平相关,产出系数、努力水平越高,则其对应的控制权比例就越大。     

基于两阶段混合动态规划算法的龙门吊路径优化

产业界已出现利用多台轨道式龙门吊同时作业以提升集装箱码头装船效率的情况,由于需要确定每台龙门吊的取箱作业集合以及增加了“避免碰撞”、“顺次移动”等现实约束,故其移动路径规划问题在模型建立与求解上比单台轨道式龙门吊更为复杂。本文针对两台轨道式龙门吊同时作业的情形,建立了龙门吊移动路径网络模型,并开发了基于贪婪算法与动态规划的两阶段混合算法,并通过仿真算例,借助与基于实际调度规则所得到的调度方案的对比,验证了模型及优化算法的有效性与实用性。     

基于设计结构矩阵的复杂产品供应链管理优化

针对复杂产品复杂的供应商网络结构,运用DSM表示复杂产品结构元素之间的交互作用,显示复杂供应链中各供应商之间隐藏着的联系,并基于粒子群算法对DSM实现聚类划分,从而得到复杂产品结构元素的分类,并以此为依据将众多供应商进行分类,使紧密联系的结构元素的供应商可以更为有效地交流,从而达到优化复杂供应商网络管理和协调的目的.最后以汽车发动机供应链管理的优化作为算例对所提方法进行了应用.     

基于两阶段求解策略的动态电动车辆路径优化研究

由于政府对新能源汽车的补贴政策和市区对燃油车限行政策的实时,越来越多的物流公司在城市配送中广泛采用电动汽车。然而,电动车续航里程受限,需要在途充电或者换电,同时客户需求的动态性以及充/换电设施的排队等现实因素也应该被考虑。为此,提出了分阶段策略求解动态电动车辆路径优化问题,并建立了两阶段的EVRP模型。其中第一阶段针对静态客户建立了静态EVRP模型,第二阶段在设计了换电站及动态客户插入策略的基础上,建立了动态EVRP模型以路径更新策略。最后,设计改进的CW-TS混合启发式算法来求解静态模型,设计贪婪算法求解动态模型。实验结果表明,模型与算法具有较好的适用性和有效性。     

基于抢占优先排队的P2P网络资源搜索机制及性能分析

受移动P2P网络环境影响和节点异构性及自身资源的限制,常存在节点不愿参与资源查询的自私行为,针对该问题,文章基于排队理论建立一个新的资源搜索机制,通过令协同合作度高的节点享有较高的查询优先级,自私性节点需接受第二次查询服务的策略,激励节点积极参与资源查询,减少用户访问时延和资源节点丢失率,提高节点服务质量及系统整体效用,建立P2P网络高效资源搜索机制.构造带有抢占优先、二次可选服务以及同步多重工作休假的排队模型,利用拟生灭过程和矩阵几何解方法得到该资源搜索机制的稳态分布,并求出该机制的平均队长,平均逗留时间,总能耗等性能指标,通过数值实验,分析参数变化对系统的各项性能指标的影响,最后构造系统的效用函数,讨论资源查询节点的最大个人收益,社会收益以及该资源搜索机制的最优服务率.