一类全局优化问题的线性化方法

本文对带有不定二次约束且目标函数为非凸二次函数的最优化问题提出了一类新的确定型全局优化算法,通过对目标函数和约束函数的线性下界估计,建立了原规划的松弛线性规划,通过对松弛线性规划可行域的细分以及一系列松弛线性规划的求解过程,得到原问题的全局最优解.我们从理论上证明了算法能收敛到原问题的全局最优解.

基于前景理论的混合不确定情景下在线多属性反向拍卖的赢者确定方法

在线反向拍卖在当今的经济社会发展中扮演越来越重要的角色,其主要应用于采购招标领域。而在实际的采购拍卖中有关商品属性和供应商信息等方面常会存在一定程度的不确定性,且这些不确定性的刻画又存在着多种模糊表述形式,这些都将增加采购方的风险预期和竞标供应商赢者确定的难度。为此,本文基于前景理论及模糊集理论,研究了同时存在精确数、区间数、三角模糊数、梯形模糊数和语义模糊术语五种属性描述方式的在线多属性反向拍卖的赢者确定问题,提出了一种更具一般性的混合不确定情景下的在线多属性反向拍卖赢者(中标者)确定方法。最后,通过数值算例和比较分析验证了本文所提方法的合理性与有效性,并通过稳健性分析进一步说明方法的稳定性和适用性。

基于模糊理论的最优序贯拍卖策略研究

基于模糊理论,通过将之前拍卖的类似物品回报进行模糊参数化,采用均值—方差对其进行收益和风险的刻画及度量。针对这两个准则提出基于柯布—道格拉斯生产函数的多准则优化函数,进而构建了基于模糊理论的序贯拍卖的顺序策略优化模型;其次,通过集成模糊模拟算法和多准则0-1遗传算法,用于求解该顺序策略优化模型;最后,算例分析比较了五种顺序策略以及优化策略,显示通过模型求解得到的最优策略能够以较低风险取得较高收益。

考虑BI保险的供应链中断模型分析

突发事件引起的供应链中断,会造成供应链成员巨大的经济损失。以一个二级供应链为基础,考虑存在供应中断风险情况下,引入BI保险,建立供应中断下制造商不投保、制造商单独投保、以及制造商和零售商联合投保模型,探究零售商和制造商利润、最优订购量、最优批发价等参数的变化趋势,其理论分析结果为决策部门提供指导。

基于数据驱动的鲁棒最小成本共识模型

针对权重的随机性和模糊性影响聚合算子质量,从而导致最优决策产生巨大变动的问题,本文构造了不确定集合刻画决策者权重的不确定性,并运用数据驱动鲁棒优化方法建立了最小成本共识模型。首先,利用核密度估计(KDE)方法从历史数据中获取不确定权重的概率密度函数,以构造具有置信水平的不确定性区间,并控制聚合算子中不确定权重的波动范围。其次,分别在三种形状的集合(包括盒子集、椭球集和多面体集)下定义柔性不确定集合I和柔性不确定集合II,建立了六个不确定环境下的数据驱动鲁棒成本共识模型。最后,从碳配额分配问题中抽象出一个群体决策问题,估计政府为各企业分配额度的概率密度函数,构造基于置信水平的区间以处理偏差造成的不确定性,证明了所提出的模型的有效性和适用性。结果表明:(1)利用数据驱动方法遍历权重的历史数据,能够有效提高聚合算子的质量;(2)政府可以根据对风险的偏好程度选择合适的不确定集合以制定决策;(3)新提出的模型能够在一定程度上降低数据分析结果的鲁棒性代价。

基于行为主从博弈模型的股票价格分析

资产定价问题随着金融产业的快速发展成为金融学家们争相研究的对象,影响风险资产价格变化的因素也随着研究的不断深入而不断显露出来。在Kyle模型的基础上,在股票市场中引入贴近实际的趋势交易商,构建了以知情交易商为主导,趋势交易商采取适应性策略的主从博弈模型,给出了市场均衡时的股票价格。同时,运用数值方法分析了知情交易商和趋势交易商博弈行为对股票均衡价格的影响,结果显示趋势交易商的决策会影响市场的均衡价格,两类交易者博弈的结果甚至会造成不同方向的变化趋势。最后,通过案例验证了模型结论的有效性,并为市场分析和投资者实际决策提供理论的支撑。

基于区间直觉模糊多属性决策的供应链众筹项目选择算法

如今,供应链众筹逐渐成为了一种重要的融资渠道。与传统融资方式相比,供应链众筹成本低、速度快,由此也成为人们投资的热门。针对投资者面临繁杂众筹项目难以有效选择问题,提出了一种基于区间直觉模糊多属性决策的供应链众筹项目选择算法。建立了众筹项目选择的指标体系,给出了基于决策者判断矩阵的指标权重确定方法,利用区间直觉模糊集刻画决策者评估指标的重要度信息,构造了偏差函数最小化的指标权重优化模型,并给出了基于相对贴近度的众筹项目选择的具体步骤。最后通过实际算例,说明了该算法在众筹项目选择上的有效性。

基于消费者偏好的电商平台物流模式选择研究

电子商务运营过程中,物流配送环节至关重要,电商平台的物流模式决策会影响电商平台的收益。文章提出三种物流模式:平台自建物流模式、单一的第三方物流模式、混合物流模式。首先分析并且比较了电商平台在三种物流模式下的定价决策与最优收益,最后得出电商平台的最佳物流模式选择。研究发现,当消费者的偏好在一定的阈值范围内,电商平台选择平台的自建物流模式比选择单一的第三方物流模式将获得更高的收益;而总体来说,电商平台选择混合物流模式将比选择单一的物流模式的收益更高。

基于机器学习的供应链众筹最优设计

供应链众筹已逐渐成为一个重要的融资渠道。然而,大多数众筹平台的项目往往以失败而告终。大数据时代的发展,机器学习和人工智能成为越来越多领域解决相关问题所采用的方法。众筹产品的实施与发展离不开众筹的发起者和支持者,文章从众筹支持者角度分析,每个支持者对产品的偏好存在不确定,采用Apriori算法来优化传统的分类方法,能够为支持者提供更适合的众筹项目。文章的评价指标都已经接近90%,能将相同的支持者进行正确的分类,进而进行供应链众筹项目的推荐,为众筹的发展提供了有意义的管理建议。

基于区间直觉模糊数及多准则扰动的供应链众筹产品选择算法

供应链众筹作为一个新型的融资方式受到广泛的关注,投资者会根据自己的需求选择众筹项目投资。文章提出一个新颖的方法可以提供给投资者用于对网络上的众筹项目进行选择,这个方法就是基于区间直觉模糊数及多准则扰动的众筹项目选择算法。在现实中每一位投资者在选择众筹项目时都会考虑很多准则,例如:地理位置、心理偏好、发起者声誉以及投资的金额等。文章用模糊集替代这些考虑准则,用区间直觉模糊数替代每一个众筹项目,然后计算区间直觉模糊数的隶属函数值,最后根据计算的值对所有的众筹项目进行排序,把最优的众筹项目提供给投资者。文章还考虑到多准则之间的相互扰动,通过计算多准则之间的相互扰动大小对每一个准则的权重进行赋值并加入到聚合的算式中。最后通过聚合值对每一个众筹项目排序。

考虑发起者质量改进努力和平台增值服务的产品众筹最优决策与协调

针对一个众筹发起者和一个众筹平台组成的产品众筹融资链,其中平台负责众筹方案指导、项目宣传推广等增值服务,发起者负责众筹产品设计、生产和质量改进.考虑平台增值服务和发起者质量改进努力均会影响众筹产品的市场需求,通过构建平台主导的联合式与分散式产品众筹融资决策模型,分析了服务需求弹性、质量需求弹性等因素对最优决策的影响,然后对联合式与分散式下的最优决策进行了对比分析以论证构建协调契约的必要性.从平台、发起者双方合作和收益最大化角度出发,设计“双向成本分摊-收益共享”协调契约,对契约参数进行合理设置从而实现产品众筹融资链协调和Pareto改进.最后通过数值算例验证了模型的正确性与协调契约的有效性.研究表明:协调契约实施后必然会提高众筹产品质量和平台服务水平,但同时可能导致更低或者更高的产品价格.当质量需求弹性与服务需求弹性较低时,协调后众筹发起者将降低产品价格,采取“优质低价”策略;当服务需求弹性或质量需求弹性高于一定水平时,协调后众筹发起者将提高产品价格,采用“优质优价”策略.

股权众筹平台最优定价策略研究——基于双边交易环境

在双边交易环境下,股权众筹平台为扩大效益要制定最优定价策略。构建由发起方和跟投者(投资方)参与的平台最优定价策略模型,研究股权众筹项目的成功率和参与者价格敏感系数对制定最优定价策略的影响。影响股权众筹项目成功率的有两种情形:跟投者成为平台的补贴对象,所以明星项目会受到追捧;项目发起人是平台的补贴对象,这是众筹项目的常规形式。价格敏感系数越小的跟投者,越容易成为股权众筹项目的一员。股权众筹平台应把发展重心放在完善平台功能、维护市场稳定、提高项目质量、实现最大回报率等方面,适时评估股权项目,吸收成功率高的项目进入平台,基于准确的市场定位提升感知利益,降低投资者的价格敏感性,从而实现双方利益最大化。

基于众筹融资的决策博弈及合同机制研究

随着互联网金融在我国的迅速发展,众筹融资快速发展。一个成功的众筹项目需要众筹平台和发起人的共同努力,双方对众筹项目的努力程度值得研究。基于努力成本函数,在完全信息条件双方合作博弈以及非合作博弈的情况下研究双方的最优决策,通过数值案例分析发现,发起人应选择合作而众筹平台应选择非合作。在非合作博弈对发起人不利的情况下,设计一种合同机制以优化双方收益,通过纳什均衡分析发现,在仅考虑努力程度的情况下,双方在决策中会进行纯策略博弈。因此,众筹平台和发起人均要把控好自己对该项目的努力程度。对于众筹平台而言,在众筹项目中应该选择非合作战略,让佣金费用比例与发起人的努力程度挂钩,激励发起人对各自的项目付出努力;对于发起人来说,如果可以和众筹平台合作,应尽量选择合作战略。

非对称成本环境下两阶段随机成本共识模型的研究

【目的/意义】针对已有的成本共识模型都是基于对称的调整成本和确定的决策环境提出的,通过引入随机情景,研究了非对称成本背景下的两阶段随机成本共识模型。【设计/方法】首先,考虑到方向约束、妥协限度和无成本调整阈值,基于决策者各种不确定性因素构建三类两阶段随机成本共识模型。其次,考虑到模型求解的困难程度,设计L形算法来进行求解。最后,将模型应用于中国“退耕还林”政策的背景下。【结论/发现】数值实验表明所提出的模型具有较强的实用性,同时,对比分析和灵敏度分析也验证模型的稳健性。

供应链中断模型分析

供应链的突发中断往往会造成供应链成员的利润损失。文章以一个二级供应链为基础,考虑存在供应中断风险情况下,引入BI保险和备货制造商两种应对中断风险措施,对比分析供应中断下,购买BI保险或者采用备货制造商的最优决策条件,为决策部门提供指导。

考虑模仿竞争的奖励型众筹合同设计

传统融资渠道的堵塞迫使许多初创企业将目光转向大众,希望通过众筹来获得初始投资。然而,企业在众筹平台公布项目信息加剧了产品被模仿的风险。为此,本文研究企业众筹合同的可行性和优化设计以减少模仿竞争带来的损失,即在众筹导致的传统产品市场扭曲与外部模仿竞争之间取得平衡。分析表明,本文的众筹合同可以使原本资金短缺的项目得以执行,并强调外部模仿竞争与企业产品定价、融资目标及利润之间的新互动。更激烈的模仿竞争降低了众筹企业提取盈余的能力,而企业也将制定相应的众筹合同以应对模仿竞争。本文为模仿竞争情形下的众筹项目顺利开展提供一定理论意见和实践参考。

国内五省市及地区抗疫水平多准则决策方法排序比较分析

由于评价各地区抗疫水平所参考的标准各不相同,造成评价结果不一致。为此,通过WSM、TOPSIS、VIKOR及ELECTRE4种方法(简称为MCDM方法)对国内5个省市及地区的抗疫水平进行比较与分析。首先,利用香农熵权法评估各标准对国内5个省市及地区抗疫水平的重要程度,然后基于MCDM方法对其进行定量评估,考虑到排名结果依赖于标准权重,因此最后对权重进行敏感性分析。结果表明,传播控制是评价抗疫水平最重要的标准,其次是应急救援和疫苗研发,经济和社会影响则影响最小。根据所得标准,以期为各地区抗击疫情提供参考与借鉴。

社交网络推送下的众筹融资机制分析

众筹作为一种新型的互联网融资模式,发展迅速且前景广阔,融资者也凭借其项目动态更新度而极力吸引潜在投资者参与众筹,但却少有出现我国商业营销中常见的基于社交网络推送的营销宣传模式。在众筹平台以及社交平台不收取平台服务费的前提假设下,以项目融资者的净筹资额最大化和投资者的预期期望收益最大化为目标,提出了三种不同的众筹融资机制。通过分析社交化众筹与非社交化众筹的完全信息动态博弈模型,我们发现:当社交综合投入成本较高时,"社交化-众筹"融资机制只有在社交提高系数较大以及社交平台的最低成本限制较低的情况下才能够实现众筹净融资额度的增加,但是"众筹-社交化-众筹"模式在任何情况下的融资量均较"社交化-众筹"的高;合作情况下的全社交化的产品众筹单价以及社交平台的广告宣传投入值要高于非合作情形下的值。最后,我们对比分析了不同的融资机制以及现有的众筹社交化案例,认为众筹市场的社交网络推送营销现象完全具有存在的必要。

上海市车牌拍卖最低成交价格建模研究

近年来上海市的私车车牌额度拍卖一直是全市乃至全国关注的话题。本文构建一类新的模型来研究上海市车牌拍卖的最低成交价格,通过仿真研究验证了模型的有效性。

区块链背景下订单转保理的供应链金融博弈模型

将区块链应用于供应链金融可在一定程度上解决供应链末端中小微企业融资贵和融资难的问题.在区块链背景下,本文构建了由受资金约束的中小企业供应商、上层中小企业制造商和核心企业零售商组成的三级供应链金融博弈模型.采用了订单转保理的融资模式,首先,构建了非合作订单转保理博弈模型分析了采用区块链前后供应链成员收益的变化,得出采用区块链的成本阈值;其次,构建了订单转保理模式下合作博弈模型分析供应链成员达成不同联盟时的最优决策,进一步借助Shapley值和目标规划对供应链总收益进行协调分配,并进行对比分析;最后,提出相关政策建议.研究发现:在区块链成本满足一定条件下,采用区块链有效地降低中小企业的融资成本,且为供应链成员创造更高的价值;引入区块链情形下,供应链成员联盟程度越高,批发价和零售价将一定程度减小,为供应链系统带来更高的收益,且采用Shapley值协调机制可以实现系统性能的帕累托优化;供应链收益与区块链成本呈负相关关系.随着保理回报率的增加,供应链成员的批发价将有所上升,却对零售价、区块链成本阈值和供应链系统收益不会产生影响.本研究旨在为决策者在采用区块链下开展订单转保理的供应链金融提供一定的决策依据和支持.