跨境供应链网络海外仓的鲁棒性选址模型及算法

新经济形态下,全球政治、经济形势瞬息万变,多种人为和自然因素导致商业供应链的生存环境日益严峻.跨境供应链网络作为典型的时效性和运营环境等都具有极大不确定性的复杂网络,研究其鲁棒性问题具有一定的理论意义和实际应用场景.首先阐明了跨境供应链网络的内涵,认为海外仓的选址优化是控制网络鲁棒性的重要手段;随后基于最小最大后悔值构建了海外仓的鲁棒性选址模型,利用情景松弛算法对模型进行求解.算例分析结果证明,所构建的海外仓鲁棒性选址模型及算法适用于跨境供应链网络情景.

具有序区间偏好信息的群决策鲁棒优化分析

针对权重不确定情况下的序区间群决策问题,文章提出了基于鲁棒优化的分析方法。在序区间的概念和性质的基础上,通过定义不确定情景集和序区间信息的概率矩阵,建立了基于最小最大后悔值准则的具有不确定序区间偏好的鲁棒优化模型;通过求解该模型把个人偏好集结成群体偏好得到该问题的全局鲁棒解,并用一个算例说明了该方法的可行性。

不确定性因素的风险项目决策

针对我国目前投资状况作出比较性的可行性的回报分析,罗列各种预测法作出决策决定;在所列不确定型决策中使用均等可能法(蒙特卡罗赌轮模拟法)作比较分析,省去烦琐的皮尔荪定理的经验频率的计算,直接利用计算机的pearsontlie pearsontrank函数及图表功能,运用其最大最小后悔值作出可行性决策决定。