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题名无统计信息假设下的多阶段报童决策
被引量：7
- 1
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作者
张永
张卫国
徐维军
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机构
广东工业大学管理学院
华南理工大学工商管理学院
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出处
《中国管理科学》
CSSCI
北大核心
2015年第5期107-115,共9页
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基金
教育部人文社会科学研究项目(13YJC630234
11YJC630225)
+3 种基金
广东省高等学校优秀青年教师培养计划(Yq2013062
Yq2013060)
国家自然科学基金资助项目(71471065
71301029)
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文摘
在不对需求做任何统计假设的情形下,该文用理论计算科学兴起的集成专家意见的弱集成算法研究多阶段报童决策。弱集成算法是一种指数加权平均集成方法,在一定的初始权重下,根据损失函数在线调整专家意见的权重。基于收益损失函数和固定订购量的专家意见,得到了与从累积收益角度研究相一致的决策方法;并扩展研究了带有回收价值的情形。理论上证明了决策方法的累积收益损失几乎不超过最优专家意见的累积收益损失。通过数值算例验证了决策方法的可行性和合理性,探讨了卖出价和成本价等因素对竞争性能的影响,说明了回收价值的引入大大提高了决策方法的竞争性能,具有重要的现实意义。
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关键词
多阶段报童问题
回收价值
无统计假设
弱集成算法
收益损失函数
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Keywords
multi-period newsvendor problem
salvage value
no statistical assumption
weak aggregating algorithm
return loss function
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分类号
F224.10
[经济管理—国民经济]
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题名带有增量型价格折扣报童问题的竞争性决策方法
- 2
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作者
张永
黄梦瑚
杨兴雨
张卫国
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机构
广东工业大学管理学院
华南理工大学工商管理学院
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出处
《工业工程与管理》
CSCD
北大核心
2023年第1期81-88,共8页
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基金
教育部人文社会科学研究基金(21YJA630117)
广东省哲学社会科学规划项目(GD19CGL06)。
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文摘
弱集成算法是一种在线序列预测算法,在不对需求做任何统计假设下,可解决带有增量型价格折扣的多阶段报童问题。首先,运用弱集成算法对固定订购量的专家意见进行学习,并考虑回收价值和缺货损失费,得到所研究问题的在线决策方法;其次,修正收益函数后,从理论上证明了在线决策方法的累积收益渐近于最优专家意见的累积收益;最后,通过数值算例进一步表明该在线决策方法相对于最优专家意见具有良好的竞争性能,且竞争性能随着阶段数的增加而增强。
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关键词
多阶段报童问题
在线决策方法
增量型价格折扣
缺货损失费
回收价值
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Keywords
multi-period newsvendor problem
online decision-making method
incremental price discount
shortage cost
recovery value
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分类号
F832
[经济管理—金融学]
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题名价格数量折扣下多阶段报童问题的在线策略
被引量：1
- 3
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作者
张永
钟惠芬
张卫国
徐维军
张群
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机构
广东工业大学管理学院
华南理工大学工商管理学院
广东外语外贸大学金融学院
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出处
《运筹学学报》
CSCD
北大核心
2018年第3期37-48,共12页
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基金
国家自然科学基金(No.71501049)
2015年广州市哲学社会科学"十二五"规划课题(No.15G29)
广东省高等学校珠江学者岗位计划(2016)
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文摘
价格数量折扣可以提高订购量,是库存决策中的一个重要因素.特别地,当订购量达到一定水平时,价格折扣才会发生.应用理论计算机科学兴起的弱集成算法,研究具有这种价格数量折扣的多阶段报童问题的在线策略.弱集成算法是一种在线序列决策算法,其主要特点是不对未来输入做任何统计假设,克服了报童问题研究中需要对需求做概率假设的困难.主要将弱集成算法应用到固定订购量的专家策略,给出了价格数量折扣下多阶段报童问题的具体在线策略;得到了该在线策略相对于最优专家策略的理论保证.进一步将回收价值和缺货损失费引入,给出了推广的在线策略及其理论结果.最后应用数值算例说明了给出的在线策略具有较好的竞争性能.
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关键词
价格数量折扣
多阶段报童问题
弱集成算法
在线策略
竞争性能分析
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Keywords
price quantity discount
multi-period newsvendor problem
weak aggregating algorithm
on-line strategy
competitive performance analysis
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分类号
F832
[经济管理—金融学]
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