基于熵权理论和双响应曲面的稳健设计

稳健设计旨在选择可控因子的水平组合来降低产品或过程对噪声因子的敏感性,从而能够有效地提高和改进产品质量。针对稳健设计中如何确定权重和建立优化模型的问题,本文提出了基于熵权理论和双响应曲面的稳健设计方法;并通过结合两个实例对所提方法进行了实证研究。研究结果表明,结合熵权理论与双响应曲面法能够有效地实现产品的稳健设计。     

基于遗传算法的经济性参数设计

针对田口方法的不足,本文在双因子方法DRA(dualresponseapproach)的基础上从经济的角度讨论了参数设计问题。考虑产品规格界限及质量损失的不对称性,建立了经济性参数设计模型,并利用遗传算法(GA)得到了最经济的过程均值与波动方差。最后给出一个实例验证了此模型是可行的,有效的。     

基于改进粒子群优化方法的供应商优选与订货量分配模型

研究了随机性需求环境下的供应商优选与订货量分配问题,构建了以质量、成本、交货期3个准则为目标函数、以其他目标为约束条件的多目标随机约束规划模型;借助于加权法和罚函数法,将多目标随机约束规划模型转化为单目标优化模型;进而设计了带惯性因子和收缩因子的粒子群优化求解算法对所建模型进行求解,并与常用的遗传算法求解方法进行对比分析,实例验证了粒子群优化算法解决此类优化问题的可行性和有效性.     

多响应稳健参数设计的贝叶斯建模与优化

针对多响应稳健参数设计问题,在贝叶斯统计建模的框架下,结合质量损失函数和后验概率方法构建了一种新的优化模型.该方法不仅运用后验概率方法评估了各响应落在规格限内的期望概率(即优化结果的可靠性),而且运用质量损失函数度量了多变量过程的稳健性.此外,进一步地结合实例讨论了期望概率对优化结果的影响、联合概率与边缘概率之间的关系以及如何获得质量损失与后验概率之间的最佳平衡点.研究结果表明:所提方法能够在优化过程中较好地兼顾多元过程的稳健性和优化结果的可靠性,从而为实现多响应稳健参数设计提供了各方面(如多元过程的稳健性、优化结果的可靠性)均较满意的优化结果.     

现实约束下多阶段模糊投资组合的时间一致性策略研究

考虑交易成本约束、借款约束、阈值约束、收益需求约束和基数约束,本文提出多阶段均值—标准下半方差模糊投资组合模型并讨论了该模型的时间一致性最优投资策略。具体如下：首先,基于可能性理论,将模型转化为非线性动态优化问题;由于标准半方差是不可离散的,模型的最优解不具有时间一致性。其次,为获得时间一致的最优投资策略,本文采用博弈论,将该模型转化为时间一致性动态优化问题,并运用离散近似迭代方法求解。最后,通过具体算例比较不同风险偏好系数、不同基数约束和不同借款约束的最优投资策略,以验证模型和算法的有效性。     

参数不确定性下资产配置的动态均值-方差模型

现有关于资产配置的动态均值-方差模型的研究均假设投资者准确知道与资产收益率相关的参数,从而忽略了参数不确定性对投资决策的影响.本文研究引入参数不确定性和贝叶斯学习时的动态均值-方差模型,使用鞅方法求解得出最优投资策略的解析表达式,并导出了均值-方差有效边界.在此基础上,利用中国证券市场的实际数据进行了实证分析,结果表明参数不确定性对最优投资策略以及投资效果有较大的影响.     

结合RSM和田口方法改进产品/过程质量

对产品/过程参数进行优化时,响应曲面方法(RSM)和田口方法各有优缺点.本文在对两种方法的优缺点分析比较的基础上,提出了运用双响应曲面方法将RSM和田口方法结合起来,实现优势互补,以期能更有效地改进产品/过程质量.     

具有最小交易量限制的多阶段均值-半方差投资组合优化

考虑交易成本,借款约束和阈值约束,文章提出了具有最小交易量限制的多阶段均值-半方差投资组合模型。该模型是具有路径依赖性的混合整数动态优化问题,还是NP完全问题。文章提出了前向动态规划方法求解。最后,通过一个算例比较不同风险约束下的最优投资策略,从而验证模型和算法的有效性。     

动态均值-方差资产组合的有效性:时变风险容忍度视角

尽管均值-方差模型在静态资产组合优化过程中得到广泛运用并证明是有效的,但在动态情景下,均值-方差模型运用于动态资产组合优化过程中的有效性问题引起人们的质疑：一是常风险规避系数的设定不符合事实;二是投资者偏好设定不符合动态情景下的主流效用函数族。鉴于此,本文假设投资者风险容忍度是资产组合投资期与投资者期望收益率的函数,研究动态均值-方差资产组合的有效性问题。基于均值-方差分析框架构建时变风险容忍度下的动态资产组合模型;运用伊藤定理和拉格朗日乘子法获得最优资产组合封闭解;基于二次效用偏好下的动态资产组合,从资产组合策略、夏普率、确定性等价收益率和有效前沿等视角验证动态均值-方差资产组合策略和业绩,并予以实证。结果表明：动态均值-方差资产组合不但具有同等业绩而且体现了其灵活性和风险对冲价值;尽管动态均值-方差资产组合表现出高杠杆性,但其确定性等价收益率较高,且随投资期的增加呈现倒U型趋势;动态均值-方差资产组合的投资期效应显著,强于投资者期望收益率。研究指出,时变风险容忍度下的动态均值-方差资产组合管理和优化策略有效,但在短投资期（低于12个月）和（或）低期望收益率下并不适用。研究不但拓展了均值-方差模型在动态情境下的应用,而且体现了投资者源于心理和（或）其财富变化的投资行为调整。     

一类稀疏投资组合双层参数估计模型及其应用

带基约束的投资组合问题是近年来投资组合领域的热点问题,但是参数不确定性直接影响了模型的效果。带基约束的投资组合问题所涉及的参数不仅包括以往研究认为非常重要的预期收益率,还包括控制投资组合规模的稀疏度,尤其是最优稀疏度估计方面的专门研究还十分匮乏。为了使带基约束的投资组合模型更好地为投资决策服务,本文从投资者效用出发,用双层规划的思想构建了带基约束的投资组合双层参数估计模型。然后根据模型的特点,设计了无导数优化算法框架,并基于ADMM对算法子问题进行求解。本文实验针对真实的市场数据给出了预期收益率和最优稀疏度的估计,接着通过与等权重策略和含上下界约束的均值-方差模型进行比较,说明了模型及算法的有效性和实用性。最后,将本文提出的双层参数估计模型推广到了更一般的形式。     

基于二阶段随机规划的城市医疗废弃物回收网络设计

城市医疗废弃物日益增加,且回收需求量受诸多因素的影响,难以准确预测,假定回收需求为确定值的医疗废弃物网络优化设计不能与实际需求相匹配。本文考虑了离散随机参数环境下,医疗回收网络设计中选址规划、分配计划及运输规划的协同优化问题,建立了以选址成本、运输成本最小为目标,设施与车辆能力限制为约束的二阶段随机规划模型。根据模型特点,设计了基于Benders decomposition的求解算法,同时,设计了一系列加速技术用于提高算法的求解效率。最后,以国内某城市医疗回收网络为背景设计算例,检验本文模型和求解策略的可行性和有效性。结果表明：相比确定性规划,随机规划的解能够节约总成本,结合一系列加速技术的Benders decomposition方法比CPLEX与纯的Benders decomposition更有优势。     

考虑共同跳跃的波动建模:基于高频数据视角

针对共同跳跃研究的不足,文章沿袭已有理论框架,采用常用的日内跳跃检验方法,构建了共同跳跃(协)方差和连续样本路径(协)方差,并扩展HAR-RV-CJ模型,将(协)方差、共同跳跃置于统一波动模型框架内。通过对上证综指和深圳成指高频数据的实证分析,结果显示两指数共同跳跃占其各自的跳跃比例较大,且基本上都是同方向的跳跃;共同跳跃(协)方差和连续样本路径(协)方差对已实现(协)方差的影响都是显著的,考虑共同跳跃影响有助于提高(协)方差建模的准确性。此研究有助于投资者优化投资策略和为监管部门提供监管基础。     

A Minimax Approach to Cost Variance Investigation with Imperfect Parameter Knowledge

Although models of the multiperiod cost variance investigation decision problem have been extensively analyzed, their implementation is hindered by the manager's lack of knowledge of parameter values essential to determining the optimal investigation strategy. This paper develops a minimax approach to determine a reasonable investigation strategy, even without knowledge of certain parameters. Specifically, the Dittman-Prakash Markovian variance investigation model is modified to allow specification of a suitable strategy when neither the probability of staying in the in-control state nor the expected cost for the out-of-control state is known. An objective function based on controllable costs is derived and a solution technique for the resulting minimax problem is developed. Numerical results indicate that the inherently robust minimax approach captures most of the cost savings available from methods that place greater input demands on the manager.     

成本信息不对称下的应用服务外包菜单式合约

客户企业实施应用服务外包时,面临着成本信息不对称所带来的风险。针对该问题,以客户企业期望收入最大化为目标,在应用服务提供商(Application Service Provider, ASP)所拥有的成本效率参数及努力水平不可观测下研究客户企业如何通过服务外包菜单式合约的设计激励ASP付出最优的努力水平,并显示出真实的成本信息。研究表明,收益共享系数是成本效率参数、风险规避度、产出方差的减函数;客户企业向ASP支付的期望服务报酬除了补偿保留效用与服务生产成本还将额外支付风险成本、信息租金;风险成本随风险规避度、产出方差递增,随成本效率参数递减;信息租金随风险规避度、产出方差、成本效率参数递减。     

Uncertainty Importance Analysis Using Parametric Moment Ratio Functions

This article presents a new importance analysis framework, called parametric moment ratio function, for measuring the reduction of model output uncertainty when the distribution parameters of inputs are changed, and the emphasis is put on the mean and variance ratio functions with respect to the variances of model inputs. The proposed concepts efficiently guide the analyst to achieve a targeted reduction on the model output mean and variance by operating on the variances of model inputs. The unbiased and progressive unbiased Monte Carlo estimators are also derived for the parametric mean and variance ratio functions, respectively. Only a set of samples is needed for implementing the proposed importance analysis by the proposed estimators, thus the computational cost is free of input dimensionality. An analytical test example with highly nonlinear behavior is introduced for illustrating the engineering significance of the proposed importance analysis technique and verifying the efficiency and convergence of the derived Monte Carlo estimators. Finally, the moment ratio function is applied to a planar 10‐bar structure for achieving a targeted 50% reduction of the model output variance.     

考虑库存成本的企业集团转移定价决策分析

目前关于转移定价决策方法的研究文献中,大都忽略了中间产品流转过程中的库存管理成本问题.本文针对这种不足,在充分考虑中间产品流转过程中产生的库存持有成本、订货成本、订单处理成本和启动成本的基础上,研究了企业集团的转移定价决策问题.论文主要讨论了存在竞争性下游子公司的企业集团的转移定价决策问题,得出企业集团提供给一家子公司的最优转移价格为该子公司的边际成本与另一家子公司的最终产品利润加成.加成比例取决于最终产品市场的竞争程度.     

考虑货主选择惯性的班轮运输系统优化模型

基于需求季节波动背景,在考虑货主选择惯性的条件下,以班轮公司收益最大为目标,构建远洋集装箱运输系统优化模型,优化航线网路结构、航线配船,基于需求波动与货主选择惯性特征优化航线网络的调整方案与舱位配置.基于遗传算法提出一种遗传线性规划混合算法.计算结果表明,优化模型能够在考虑运输服务稳定性的要求下,优化班轮运输系统,在提高班轮公司收益的同时,提升货主的服务体验.最后通过分析计算结果,证明了模型的实际意义与可靠性.     

Simultaneous determination of production lot size and process parameters under process deterioration and process breakdown

The purpose of this study is to combine production-inventory management with process-quality design for determining production lot size and process parameters under the possibility of process deterioration and breakdown. The total cost of such an integrated model includes: the combined setup cost (production setup and process resetting), the costs of quality loss, tolerance and mean costs for processes established, a penalty cost for process breakdown and carrying costs for cumulated inventory. The quadratic quality loss function is introduced to assess quality loss within the system. Decision variables include the initial setting (process mean) and process tolerance for process parameters determination, and production lot size for production-inventory management. The cycle time for production-inventory management is assumed to be the same as the resetting cycle for the new process-quality system. The contribution of this study lies in its development of an integrated model that enables process parameters, production lot size, and cycle time to be determined concurrently for quality and economic considerations, and at an earlier time in the process design and production management stage. An example is presented to demonstrate the proposed model.     

A robust optimization model for stochastic aggregate production planning

The aggregate production planning (APP) problem considers the medium-term production loading plans subject to certain restrictions such as production capacity and workforce level. It is not uncommon for management to often encounter uncertainty and noisy data, in which the variables or parameters are stochastic. In this paper, a robust optimization model is developed to solve the aggregate production planning problems in an environment of uncertainty in which the production cost, labour cost, inventory cost, and hiring and layoff cost are minimized. By adjusting penalty parameters, decision-makers can determine an optimal medium-term production strategy including production loading plan and workforce level while considering different economic growth scenarios. Numerical results demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed model. The proposed model is realistic for dealing with uncertain economic conditions. The analysis of the tradeoff between solution robustness and model robustness is also presented.