离散时间服务台可修的排队系统MAP/PH(PH/PH) /1(英文)

本文研究离散时间可修排队系统 ,其中顾客的输入过程为离散马尔可夫到达过程(MAP) ,服务台的寿命 ,服务台对顾客的服务时间和修理时间均为离散位相型 (PH)变量 .首先我们考虑广义服务过程 ,证明它是离散MAP ,然后运用阵阵几何解理论 ,我们给出了系统的稳态队长分布和稳态等待时间分布 ,同时给出了系统的稳态可用度这一可靠性指标 .

不确定性对混合CVaR约束库存系统的影响

运用应用概率中的随机占优研究需求不确定性对混合CVaR约束库存系统最优订购量和最优利润的影响。引入刻画决策者风险态度的"风险偏好系数",得到系统最优订购量和最优利润关于风险偏好系数的单调性。研究表明随机大需求总会导致系统较高的最优订购量和最优利润;在割准则序意义下,最优订购量可能随需求可变性的增加而增加也可能随需求可变性的增加而减少;在二阶随机占优且风险偏好系数大于等于1的情况下系统最优利润具有随机单调性,然而当风险偏好系数小于1时最优利润在二阶随机占优意义下的结论不一定成立,我们通过一个数值例子来说明。

具有位相型修理的离散时间可修排队系统

本文研究了具有一般独立输入,位相型修理的离散时间可修排队系统,假定服务台对顾客的服务时间和服务台寿命服从几何分布,运用矩阵解析方法我们给出系统嵌入在到达时刻的稳态队长分布和等待时间分布,并证明这些分布均为离散位相型分布.我们也得到在广义服务时间内服务台发生故障次数的分布,证明它服从一个修正的几何分布.我们对离散时间可修排队与连续时间可修排队进行了比较,说明这两种排队系统在一些性能指标方面的区别之处.最后我们通过一些数值例子说明在这类系统中顾客的到达过程、服务时间和服务台的故障率之间的关系.

在供应链角度下风险厌恶对需求依赖销售努力报童问题的影响

本文采用条件风险价值准则研究了风险厌恶情况下需求依赖销售努力报童问题,首先对一般需求模型分析了销售努力水平和订货批量决策的性质,给出了最优决策,在此基础上分析了风险厌恶对系统的影响。结论表明,决策者的风险厌恶态度总会降低系统的利润水平,但并不一定会导致努力水平和订货批量的减小,这取决于其需求函数的性质。在商业运作中,应该根据需求函数的性质来确定适当的销售策略。

基于信息收集的降低需求可变性两级供应链博弈研究

如何降低需求可变性,提升供应链绩效是供应链管理中的重要问题之一。针对制造商主导的两层供应链,结合博弈论、概率论与供应链管理理论,提出一种基于均值保持变换的方法,来定量研究通过信息收集降低需求可变性,对供应链成员绩效的影响。首先分析供应链集中决策问题,证明信息收集的努力可增加供应链总利润,并且随着信息收集努力水平的增加,低利润产品的订货量增加而高利润产品的订货量减少;其次建立批发价契约下制造商主导的Stackelberg动态博弈模型,证明零售商收集需求信息对制造商有利,对其自身不利,并且随着信息收集努力水平的增加,低利润产品的订货量和批发价都增加。第三,成本共担的回购契约可同时提升零售商与制造商的利润,并使合作收集需求信息顺利实施。数值例子验证了获得的研究结果。

风险偏好和需求不确定性对销售努力和补货决策库存系统的影响

研究风险偏好和需求不确定性对库存和销售努力决策库存系统的影响。运用应用概率中的随机比较方法,分别在一阶和二阶随机占优的意义下给出比较需求分布不同两个系统的最优利润和努力水平的充分条件或充分必要条件。证明存在一类需求分布在一定条件下系统的最优利润和努力水平都随需求可变性的增加而增大。数值例子验证了获得的研究结果。

带有启动的离散时间排队

研究了具有马氏到达过程（ＭＡＰ） 和相位型（ＰＨ） 启动时间的离散时间排队模型，证明了系统的稳态队长分布具有矩阵几何形式［１］，得到了来到系统顾客的稳态等待时间分布。

离散时间多服务台排队系统

研究了离散时间多服务台排队系统 ,假定顾客到达过程为离散马尔可夫到达过程 ,系统中有 c个不相同的服务台 ,每个服务台对顾客的服务时间均服从离散位相型 ( PH)分布 .运用矩阵几何解理论 ,得到了系统的稳态队长分布 ,同时也给出了到达顾客所见队长和平均等待时间 .

离散时间排队MAP/PH/3(英文)

本文研究具有马尔可夫到达过程的离散时间排队ＭＡＰ／ＰＨ／３，系统中有三个服务台，每个服务台对顾客的服务时间均服从位相型分布．运用矩阵几何解的理论，我们给出了系统平稳的充要条件和系统的稳态队长分布．同时我们也给出了到达顾客所见队长分布和平均等待时间．

供应提前期和需求不确定下库存系统的随机比较

本文研究供应提前期和需求不确定下包含最小化成本和最大化利润的一致化报童问题中随机比较实现的充分条件,并通过随机比较定量刻画提前期和需求不确定性对库存系统决策和利润的影响。首先引入报童收益函数,给出其优化前后满足随机占优及拉普拉斯变换序的充分条件。进一步,在周期需求服从指数分布的情形下,定量刻画固定提前期与提前期服从几何分布两种情况的随机单调性。最后,将上述结论应用到报童模型中,得到提前期需求对一致化报童问题的随机单调性。

需求可变性和风险偏好对需求依赖促销努力供应链的影响

促销和降低需求可变性是企业提高供应链绩效的重要途径。本文针对需求依赖促销努力水平和可变性水平的供应链决策问题,基于概率论中的均值保持变换和均值CVaR准则,研究需求可变性降低和风险偏好对供应链系统的影响。首先,建立供应链集中系统,证明促销努力和降低需求可变性能够增加集中系统的利润。其次,证明降低需求可变性能够增加促销努力,并且使低利润产品的订货量增加而高利润产品的订货量减少。然后,建立零售商风险偏好下的供应链分散系统,证明收益共享与数量折扣组合契约能够协调需求依赖促销努力和可变性水平的供应链。降低需求可变性能增加零售商的最优期望利润,但制造商的最优期望利润是否增加与零售商的风险偏好有关。最后,用数值例子验证了获得的研究结果。

均值-CVaR零售商的供应链服务决策及协调契约

研究零售商具有风险偏好行为下,同时考虑价格、质量和服务水平的供应链联合决策问题。运用均值-CVaR准则来刻画零售商风险偏好行为,它包括风险厌恶、风险中性和风险追求,同时具有损失规避的特性。首先得到供应链集中系统、制造商提供服务(模型Ⅰ)和零售商提供服务(模型Ⅱ)下的最优决策和最优利润(期望效用)。其次,证明了成本共担契约在零售商风险厌恶时可以实现供应链协调。第三,对模型Ⅰ和模型Ⅱ协调后的最优利润(期望效用)进行比较,证明两种模型下制造商利润相同,而与模型Ⅰ相比,模型Ⅱ下零售商获得更多的期望效用。最后,数值例子证明了得到的研究结果。

在预报更新的环境下具有两种配送方式的供应链模型(英文)

本文研究在预报更新环境下具有快、慢两种配送方式和需求预报更新的库存系统.为了得到更多关于费用参数和预报改进对最优定货量以及最优的平均费用的影响,我们考虑两个周期的情形.以动态规划为工具我们得到了系统的最优策略.对于需求预报服从均匀分布情形,本文得到了最优定货量和最优的平均总费用的精确表达式.我们通过一些数值例子来说明库存费用、罚金、需求的预报改进和预报误差对最优定货量和最优的平均总费用的影响.

服务系统中位相型分布的随机比较

本文运用应用概率中的随机占优研究位相型(PH)分布的随机比较问题,具体给出在一阶、二阶随机占优下比较两个离散PH分布或两个连续PH分布的充分条件及充分必要条件。研究表明,比较两个离散PH分布可变性的条件与比较两个连续PH分布可变性的条件不同,在二阶随机占优意义下比较两个连续PH分布的条件与均值无关,而比较两个离散PH分布的条件与均值有关。本文的结果可用于研究PH分布的最小变异系数问题和可变性问题,也可用于研究带有PH到达间隔或PH服务的排队系统中到达过程或服务时间可变性对系统队长或等待时间的影响。

广义均值保持变换的随机单调性及其在库存系统中的应用

本文提出一类非线性且均值可能不等的广义均值保持变换,研究实现其变换前后随机变量比较的充分条件或充分必要条件,并用此变换来定量刻画需求不确定性对库存系统决策和利润的影响。首先给出变换前后或不同参数下分布函数的关系及其满足一阶随机占优和割准则序的充分条件,特征刻画此变换与广义TTT变换之间的关系。进一步,用三类特殊的广义均值保持变换进行验证。最后,将此变换应用到报童模型中,得出该变换对包含最小化成本及最大化利润的一致化报童问题的随机单调性。

需求可变性降低对均值CVaR约束销售努力决策库存系统的影响

本文运用Levy提出的变换研究需求可变性降低对风险偏好零售商的库存决策、销售努力决策和期望效用的影响,用均值CVaR刻画零售商的风险偏好特性,它包括风险厌恶、风险追求,也具有损失规避的特性。首先,运用该变换定量刻画需求可变性的降低,证明该变换蕴含经典随机占优中的割准则序和二阶随机占优等。其次,给出系统的最优订货量、最优期望效用和最优销售努力水平,得到它们关于风险偏好系数的单调性,并给出降低需求可变性对期望效用的影响。第三,针对风险中性、风险厌恶(最大化CVaR)和风险追求(最小化CVaR)这三种特殊情况得到相应的结果,并给出企业在库存决策和促销决策的管理启示。最后,通过数值例子验证了得到的研究结果并给出相应的管理启示。

用信息理论计算病例组合指数

目的 分析医院住院病人多产出组成 ,并进行定量测量。方法 根据信息理论 ,采用病例组合指数 ,考虑到疾病分类的权重 ,将 18种疾病分类的出院人数转变为一个病例组合指数 ,从而用一个自变量代替了 18个自变量。结果 医院级别不同 ,病例组合指数不同 ,且与医院病种复杂程度相符合。结论 病例组合指数作为综合衡量每个医院病种复杂性的量度 ,大大地减少了自变量的个数 ,解决了以往岭回归模型中存在的一些问题。

基于马尔科夫模型的我国金融系统性风险预警研究

为推动我国金融系统性风险预警研究,在分析金融系统性风险的传导路径、借鉴国际经验的基础上,综合考虑金融系统内外部因素,重构符合我国实际的金融系统性风险预警指标体系,并合成包含资产泡沫、货币危机、外汇市场和其他共四个金融压力指数的金融综合压力指数.选取2001年~2016年历史数据,采用马尔科夫区制转移模型与主成分分析法相结合,对我国金融系统性风险预警进行实证分析.结果表明,该方法有效识别了该时期高风险时间点;预测结果有效验证了我国2017年处于较低的金融系统性风险状态.揭示了房市泡沫调控、银行信贷管理、实体经济管理体系不完善、消费投资需求疲软等问题是引发我国金融系统性危机的隐患.