模糊随机需求报童问题的Stackelberg-Nash均衡策略

针对模糊随机需求下的分布控制型报童问题,建立了无数量折扣和有数量折扣情况下的利润最大化两层规划模型,并结合模糊随机模拟技术和遗传算法设计了模型求解的混合智能算法.解决了上层制造商制定包括折扣区间和折扣价格的最优数量折扣策略,以及下层多零售商确定各自的最优订货量的Stackelberg-Nash均衡策略问题.     

随机模糊需求报童问题

考虑到需求的随机模糊性,建立了随机模糊需求报童的利润模型。利用可信性测度理论给出了其期望利润模型,并揭示了期望利润函数的凹性,证明了最优订货量的存在性和唯一性。结合随机模糊模拟技术和随机扰动近似算法设计了求解最优订货量的混合算法。最后,通过数值算例说明了算法的有效性。     

离散模糊需求报童问题的可能性模型研究

基于可能性分布函数质心特征值,本文建立了确定离散模糊需求报童问题订货量的利润模型,并分析了成本模型和利润模型的关系。研究结果表明:1)基于可能性分布函数质心的模糊可能性成本和利润模型确定的订货量不一致;2)对应不同订货量,模糊可能性成本与利润之和不为固定常数。数值计算表明:该方法不可取。     

离散模糊需求报童问题的可信性模型研究

基于可信性理论,建立了确定离散模糊需求报童问题订货量的期望成本与利润模型,并与基于可能性理论的质心特征值分析模型进行了比较.数值研究结果表明:1)对应每一模型的最小模糊成本和最大利润的订货量不一致,且模糊期望模型与质心特征值模型确定的订货量不同;2)对应不同订货量,模糊可能性成本、利润之和及期望成本、利润之和均不为固定常数.由于在模糊环境下,与概率测度对应的模糊量描述是可信性测度,所以,相比而言,离散模糊需求报童问题的模糊期望值模型较模糊可能性模型好.     

两个约束条件下多产品报童问题的求解方法研究

对两个约束条件下多产品报童问题的求解方法进行研究。首先分析了问题的结构特征,利用对偶问题解空间的四个不同区域对应的最优解具有的不同性质,给出了不同解空间区域的求解思路。然后基于两种资源的边际利益的性质,提出一种二分搜索算法对问题进行求解,并证明了该算法能够得到问题的最优解或者近似最优解,且具有多项式复杂度。最后应用算例说明算法计算效率高,可以在较少的迭代步骤内快速求解两个线性约束下产品数较大的多产品报童问题。     

基于模糊需求的多产品供应商选择的多目标规划模型

由决策于环境的不确定性,供应商选择问题存在大量的模糊信息,传统的确定性规划模型已经不能够很好地处理此类问题。本文基于模糊需求量信息,对于多产品供应商问题建立了模糊多目标规划模型。同时考虑到各目标及约束的重要性程度不同的影响,通过引进适当的权重对多目标规划模型进行求解。文中结合实际算例验证模型的可行性和有效性。     

两个约束条件下允许外购的多产品报童问题

研究在资源和预算约束条件下允许外购的多产品报童问题.为解决因资源有限而引起的缺货问题,允许外购,外购的最大可得到量是给定的.建立了在非零延迟时间外购情况下以求总体花费最小值为目标函数的的优化模型,分析了模型的结构特征,结合最优化理论,利用可行方向方法对模型进行了求解.数值结果表明了模型的合理性和算法的有效性.     

基于委托—代理下的模糊报童问题

在委托-代理关系中.代理人的私人信息对委托人的决策会产生重要影响.因此,为了获取代理人的真实信息.设计一个有效的激励机制是委托人的核心问题.本文基于需求依赖于代理人的努力水平和模糊市场条件的假设,利用委托一代理相关理论,探讨了模糊报童问题的激励机制问题.首先讨论了委托人最优产量的确定问题.然后分别给出了可观测和不可观测两种努力水平下的最优激励机制,最后分析了模糊市场条件对委托一代理双方利益的影响.     

模糊随机需求的连续盘点存储策略研究

考虑到需求的模糊随机性,建立模糊随机需求情况下连续盘点存储策略的模糊随机成本模型。利用模糊随机变量的期望值理论,推导出了其成本期望值模型的解析表达式,进而给出了最优再订货点所属区间的判别条件以及最优再订货点和经济订货量的计算式;基于此,设计了一模糊随机需求的连续盘点最优存储策略算法。最后结合数值算例,分析了模糊随机需求概率分布及缺货成本对最优存储策略的影响。     

带有随机订货点的两阶段报童模型

销售商可通过二次订货以达到降低风险、增加利润的目的,然而在实际中由于生厂商供货能力不足等不可控因素,销售商往往无法确定何时能进行第二次订货。针对这种现象,本文研究二次订货时间不确定的报童问题,假设随机订货时间点和需求率均服从均匀分布,建立了带有随机订货点的两阶段报童模型,给出了两阶段最优期望总订货量,使得零售商在整个销售期内的期望利润达到最大值。最后通过数值算例,对比分析了本文的二次订购模型与传统一次订购模型,研究结果指出在整个销售期内二次订货可以提高零售商的期望利润。     

带有随机产出和广告投入的Newsboy模型

首次将随机产出和广告投入同时引入到Newsboy模型中,分别在乘积形式随机产出和加和形式随机产出情况下,建立带有广告费用的最优决策模型,通过分析得出如下结论:在乘积随机产出情况下,随着广告费用的不断增加,最优计划生产量在快速增加;而在加和形式随机产出情况下,随着广告费用不断增加时,最优计划生产量也在不断增加,但其增加的速率较小。最后,指出乘积形式的随机产出适用于刚上市的新产品,而加和形式的随机产出适用于品牌产品。     

基于灰色关联度下的报童问题

基于灰色系统的决策思想,提出了具有灰色特性的报童问题,即在传统报童问题的影响因素—成本价、零售量、零售价和处理价等因素中引入灰色信息.应用灰色决策方法,计算和比较理想方案和临界方案构成的综合关联度,综合关联度大者对应为优良方案.给出的算法使得决策更具有柔性,决策结果更贴近实际.     

可追加订购的报童问题

研究带有追加 (两次 )订购的报童模型 ,分析了此模型与经典 (一次订购 )报童模型的收益关系 ,服务水平评价 ,订购量与需求均值、方差、价格等的灵敏度及发现了在适当的条件下 ,最大追加订购量 M的最优解存在 ,且给出了求解的方法 .     

模糊人工蜂群算法的多选择多维背包问题求解

针对传统人工蜂群算法早熟收敛问题,基于模糊化处理和蜂群寻优的特点,提出一种模糊人工蜂群算法。将模糊输入输出机制引入到算法中来保持蜜源访问概率的动态更新。根据算法计算过程中的不同阶段对蜜源访问概率有效调整,避免算法陷入局部极值。通过对多选择多维背包问题的仿真实验和与其他算法的比较,表明本算法可行有效,有良好的鲁棒性。     

One Machine Scheduling Problem with Fuzzy Random Due-Dates

In many classical or basic scheduling models, jobs processing times and due-dates are crisp values. Recently, they have been formulated as uncertain values in some more actual models. That is the introduction of fuzziness. However, in a real situation of decision making, there exists uncertainty that can not be described only by fuzziness. In this paper, we propose an n-job, one machine scheduling model, where due-dates for jobs are fuzzy random variables. In the model, jobs processing times are crisp, and we assign satisfaction levels to jobs completion times according to membership functions. They are non-increasing functions, but their support positions depend upon the expected due-dates, which are exponentially distributed random variables.     

A Fuzzy Stopping Problem with the Concept

Stimulated by Zadeh's paper (Journal of Statistical Planning and Inference,2002, 105, 233--264), we will try to consider a perceptive analysis of the optimal stopping problem. In this paper, the fuzzy perception value of the expectation of the optimal stopped reward is characterized and calculated by a new recursive equation. Also, a numerical example described by triangular fuzzy numbers is given.