模糊数值函数的微分和梯度及其应用

基于Goetschel-Voxman所定义的序关系(Goetschel Jr R,Voxman W.Elementaryfuzzy calculus.Fuzzy Sets and Systems,1986,18:31-43),讨论了模糊数值函数的可微性,并利用梯度讨论了定义在n-维空间上的无约束条件模糊规划的最优性条件以及有约束条件的模糊规划取得最优解的必要条件—Kuhn-Tucker条件.同时,对于凸模糊规划问题,给出了其取得最优解的充分条件和算例.

利用改进的粒子群算法求解二层非线性规划问题

本文利用KKT条件法结合现代粒子群算法提出了一种新的解决二层非线性规划的方法,并通过数值试验,验证了该方法的有效性和实用性。

基于好评返现和差评偏好的体验型产品两阶段定价决策研究

假定产品存在发布试销期与正式销售期,在销售商不采取好评返现与采取好评返现两种情形下分别建立考虑消费者差评偏好的两阶段定价决策模型,用KT方法得到相应的最优决策和利润,给出了销售商实施好评返现的条件。基于导函数分析方法与数值仿真技术,分析了好评返现与差评偏好对产品定价、销售商利润和消费者效用的影响,证实了好评返现下消费者重视差评信息的合理性,并针对消费者、平台和销售商提出了对策。研究表明:只有产品质量中等的销售商才会采取好评返现策略,其利润随产品质量的提升而先递增后递减;好评返现提高了销售商第二阶段的市场份额和售价,导致消费者效用损失;消费者越重视差评信息,实施好评返现的高(低)质量产品销售商越多(少),且销售商利润将下降;好评返现扭曲了评价信息的真实性,降低了消费者对在线评价系统的信任度。

含区间右端线性规划的弱最优性

在研究区间线性规划时,如何判定可行解是否为弱最优解是一个比较重要的问题。讨论了区间右端值线性规划的一般约束问题,通过运用线性规划中的KT条件,得到了检验可行解是否为弱最优解的充要条件。方法简单实用,且在多项式时间内可解。

基于社交团购的电商平台引导拼团策略研究

电商中广泛存在社交团购与平台引导消费者拼团的现象。针对由单个社交团购平台和单个电商企业组成的供应链,考虑社交成本和流量溢出效应的影响,分别建立了平台不采取引导拼团下电商企业的决策模型,平台引导拼团下平台和企业的Stackelberg博弈模型,利用KT方法得到电商企业的最优团购定价策略和平台引导拼团的实施条件及激励策略。研究表明:仅当消费者社交难度较小及平台抽成和流量溢出较高时,平台才应采取引导拼团策略;平台引导拼团的力度(引导金额)应随流量溢出和价格弹性增大而增大,随社交难度增大而减小;平台实施引导拼团下,电商企业定价、参团人数均比无引导拼团时更高。最后,运用导函数方法和数值仿真技术,验证了结论的有效性,并对主要参数进行了敏感度分析。平台实施引导拼团,可实现平台和电商企业的双赢,此时电商企业应给予平台更高抽成等方式积极配合平台运作。