具有判断学习能力的在线租赁问题与风险容忍水平

研究了具有学习判断能力的在线租赁问题。在不确定性租赁设备过程中,决策者不能准确描述设备租赁需求时间信息的概率分布函数,只能在一定能力水平范围内预测判断设备的租赁需求时间是否达到临界值。判断正确则决策者获得一个改善性能的风险型竞争比,失败则得到一个比确定性竞争比性能差的竞争比,这种判断能力是随着时间和经验的累积而线性递增的。分析结果显示:对于具有学习判断能力的在线租赁决策者,存在一个最优的风险容忍水平,在该容忍水平下判断租赁需求临界值获得的预期竞争比最小。决策者可以有效利用其在实践过程中的经验对租赁需求时间进行判断以改进在线租赁策略的性能,而不是根据事先给定的风险容忍水平设计风险在线租赁策略。