可退货在线租赁竞争分析及其风险回报模型

经典的在线租赁只考虑购买和租赁两种决策行为,当在线租赁方购买设备后,不允许退货。本文假设在线租赁方在选择购买设备后,如果觉得购买设备不划算,可以在任何时候花费一定的代价把设备退还给承租方。通过定义退货费用函数来刻画退货行为,本文提出了可退货在线租赁问题,它是经典在线租赁问题的扩展。利用传统的竞争分析方法设计了该问题的竞争策略,分析了策略的竞争性能,并证明该策略能达到竞争比下界(即是最优竞争策略)。同时,在风险回报竞争分析框架下,进一步讨论了上述问题,得到了给定预期和风险下收益最优的竞争策略。     

通胀市场下多设备租赁的在线策略分析

现实租赁市场中,企业同时租赁多台设备的现象大量存在,但经营者面临的最大难题是如何对这多台设备进行在线租赁的组合优化,从而降低决策成本,而通货膨胀又进一步增加了决策难度。本文运用在线算法和竞争分析法建立多设备投资的风险控制策略,并分析通胀对决策的影响。首先在Karp经典模型上给出通胀因素下多设备投资的最优在线和离线策略;接着建立设备租赁在连续可分情形下的最优风险控制模型,进一步结合实际投资中设备必须以离散整数租赁的特点,对CR策略进行调整和优化,得到近似的CRJ策略,使得策略更符合实际投资活动。最后给出具体实例分析,结果显示,当物价指数逐渐增大时,最优决策日期相应提前,对应最优策略的竞争比也逐渐增大,进一步说明物价指数因素和多设备投资因素的引入对投资者的决策有着重要的影响,为多设备在线租赁问题的研究提供了新的解决思路。     

基于任务跟踪的在线租赁问题与竞争策略研究

现实经济活动中,有许多租赁融资决策既非纯在线租赁问题也非纯离线租赁问题,而是介于二者之间的具有部分已知信息的在线租赁问题.基于此研究了工作任务总量已知而工作任务进展序列未知的在线设备租赁问题,以租赁工作所需设备的费用最小为优化目标,建立了该问题的基本数学模型,提出了任务跟踪策略,给出并证明了基于这一策略的算法的竞争比.最后,把该在线租赁问题的竞争比与经典的在线租赁问题的竞争比做了比较分析,结果表明在线租赁问题的算法优于经典的在线算法,竞争性能得到了较大的提高.     

在线设备更新问题的竞争策略及其风险补偿模型

本文基于一种设备在线租赁的基础上,提出了在线设备更新问题。运用传统竞争比方法分别研究了两阶段设备更新问题在有无利率情形下的在线竞争策略,并建立了相应的风险补偿模型,从而在线投资者可以根据自己的风险容忍度和预期选择最优的更新策略。市场利率的引入使得在线设备更新模型更复杂但更贴近于现实中的设备更新问题。最后,通过具体实例进一步说明了市场利率下在线竞争比更小,而且竞争比关于市场利率递减;同时也说明了风险补偿模型中最优约束竞争比要小的多。因此,投资者若考虑到资金的收益及市场风险因素后将会采取更加谨慎稳健的投资策略。     

可折旧设备在线租赁的随机性竞争策略

应用在线算法与竞争分析研究在线租赁问题是近年来国内外的一个研究热点.在一般设备在线租赁的基础上,提出了可折旧设备在线租赁问题.针对离线人具有遗忘性竞争对手的特点分别给出了可折旧设备在线租赁在有无利率情形下的随机性竞争策略.基于在线-离线成本比值矩阵分别证明了有无利率下随机性策略的竞争比,说明了折旧因素的引入使得可折旧设...     

一类占线融资租赁问题的最优竞争策略与风险补偿模型

运用占线算法与竞争分析方法,研究了资产所有权在一定的租赁时间后转移给承租人的融资租赁问题的最优竞争策略与风险补偿模型。首先给出了该问题的最优离线解;然后,根据约定的租赁时限与购买价格及租赁费用的大小关系,分别给出了3种情形的占线策略及相应的竞争比分析;最后,在AL-BINALI提出的占线风险补偿分析框架下,给出了2种预期形式及相应最优占线收益策略。     

需求依赖于库存的易变质品在线采购问题研究

根据现实生活中常见的库存量越大越吸引消费者购买兴趣的现象，本文建立了需求依赖于库存的易变质品采购模型。在不假设价格服从任何分布的条件下，提出了采购价格不确定背景下的易变质品在线采购策略。本文采用在线问题及其竞争分析的方法来进行建模分析，设计出有效的在线竞争采购价格驱动的(s,S)策略，与离线最优策略进行比较，得出理论竞争比和最优经济采购数量和采购时间间隔。最后，通过数值算例说明该策略在现实中具有较好的实际竞争性能比，且在多个价格序列下都表现良好，从而说明了该策略是鲁棒的，可以为企业提供有价值的决策建议。     

考虑共享机器租借费用的在线订单加工策略及竞争分析

探究了拥有两台平行机资源的制造商在共享制造环境下的实时加工调度决策问题。结合租赁外部共享机器的固定成本与可变成本因素，运用在线理论与竞争分析方法构建了平行机调度over-list在线模型，其最小化目标是工件总完工时间与机器租赁总成本之和。针对工件均为单位长度的情形，分析了问题离线最优方案，进而证明了竞争比下界为■,其中，a为固定租赁成本系数，b(0≤b+时，该下界趋于4/3;同时，设计给出了在线策略TS,并证明当a=2时该策略竞争比为4/3;当a≥3时，其竞争比为1.89。     

局内租赁问题的风险补偿模型及其竞争分析

将风险的概念引入局内租赁问题中,建立了该问题的风险补偿模型,并对存在和不存在 利率情况下的局内租赁问题作了分析. 和局内问题中传统的竞争比分析不同的是,竞争比分析 只反映局内策略与基准算法(局外最优算法) 的相对绩效,但这往往忽略了很多的有用信息,且 分析模型很不灵活. 然而在风险补偿模型中,投资者可以控制风险,根据自己不同的风险容忍 度和未来预期选择最优的租赁策略     

租金费用和购买价格连续可变的在线租赁竞争策略分析

本文运用竞争分析方法研究了占线金融租赁决策问题,已往的研究都是基于租赁设备的租用费用和购买价格不变的情形给出最优投资策略,本文给出了当价格在有界范围内连续可变时的占线投资策略,并对有无利率两种情形分析进行了竞争策略分析,分别给出了其竞争比的上下界。     

Competitive analysis for two-option online leasing problem under sharing economy

With the booming development of sharing economy, decision makers must consider the effect when making decisions with uncertain demands. In the leasing problem, people are faced with several leasing options. Participating in the shared leasing option can reduce the cost of the lessee, which makes it a good choice. This paper considers the online leasing option under sharing economy. By applying competitive analysis to the two-option online leasing problem, the optimal competitive ratios of the deterministic and randomized strategies with market interest rate are obtained, respectively. The theoretical results show that the strategies’ competitive performance is improved under sharing economy. Furthermore, numerical examples are performed to illustrate that considering the shared option has a significant influence on the two-option online leasing problem.

     

基于绩效比和合同约束的多阶段在线租赁

签订合同租赁是获得设备临时使用权的一种重要方式。设备承租方往往在不知道设备未来需求的情况下就需要确定合同的预租天数,这是一个在线决策问题。基于绩效比分析和线性分数规划方法,依次研究了合同约束下的单阶段和多阶段在线租赁决策问题,分别得到了最优的在线预租策略及其绩效比。借助于数值算例,进一步分析了日收益、租赁费、交易费和损失费等因素对最优预租策略及其绩效比的影响。研究结果可以为设备承租方确定预租天数提供一定的决策依据,也可以在确定租赁费、损失费等方面为设备出租方提供一定的理论指导。     

价格下界随时间递增的占线采购问题

本文研究的是价格不确定且其下界随时间递增的原材料采购问题。在实际的原材料采购问题中,原材料的价格随时间的变动往往是不可预测的。之前的学者在研究价格不确定的占线采购问题时,假设价格在一个统一的常数上下界内,这没有考虑到经过时间的变化,价格的上下界可能也是变化的。本文提出并研究价格下界随时间递增的原材料占线采购问题。构建了相应数学模型,给出了相应的竞争采购策略并证明了竞争比,同时通过证明问题的匹配竞争比下界,说明给出的竞争采购策略是最优的,最后利用数值分析进一步说明竞争策略具有较好的竞争性能。     

基于持续运营机会约束的竞争设施点选址研究——一种有效的实数编码遗传求解算法

竞争设施点选址是空间经济、区域发展、组合优化和系统工程的重要课题之一。本文以市场份额最大化为目标,研究了基于持续运营机会约束的竞争设施点选址问题,并给出了一种有效的实数编码遗传求解算法。在求解模型方面,首先假定运营成本是竞争设施点规模大小的函数,并对设施点持续运营概率进行机会约束,借鉴引力模型建立竞争设施点选址-设计问题的非线性混合整数规划模型。其次,考虑到选址变量和规模变量的数值类型,以及编码变换问题,设计了一种实数编码遗传求解算法。通过数值实验表明,对不同规模问题的实际计算结果,该算法可以在较短时间内获得最优解,可行解和精确解之间误差小于0.5%,相关比较分析也讨论了该算法的优越性和实用性,为竞争设施点选址问题的研究提供了不同的视角和实用求解算法。