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关于多供应链的Nash与Stackelberg博弈决策模型研究 (2011年)

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简介:
本文探讨了在多供应链环境中应用纳什(Nash)和斯塔克伯格(Stackelberg)博弈理论进行决策的方法,旨在优化企业间的竞争合作策略。通过数学建模分析,提出了改进的博弈决策模型以增强供应链的整体效率与竞争力。研究结果为相关企业的战略制定提供了有价值的参考依据。 本段落研究了由N个制造商与零售商组成的单链式供应链网络,在多条供应链之间分别探讨了纳什博弈(Nash)和斯塔克尔伯格博弈(Stackelberg)问题,并对这些博弈中的均衡解进行了深入分析及求解,证明了在N条供应链间博弈下存在唯一性的均衡解。通过实例对比两条不同供应链的定价策略与系统利润差异,在链间纳什博弈中发现对于第一条供应链而言,零售商、制造商以及整条供应链的整体收益均高于斯塔克尔伯格博弈情况;而对于第二条供应链,则未详细说明其具体表现形式和结果。

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  • NashStackelberg (2011)
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    本文探讨了在多供应链环境中应用纳什(Nash)和斯塔克伯格(Stackelberg)博弈理论进行决策的方法,旨在优化企业间的竞争合作策略。通过数学建模分析,提出了改进的博弈决策模型以增强供应链的整体效率与竞争力。研究结果为相关企业的战略制定提供了有价值的参考依据。 本段落研究了由N个制造商与零售商组成的单链式供应链网络,在多条供应链之间分别探讨了纳什博弈(Nash)和斯塔克尔伯格博弈(Stackelberg)问题,并对这些博弈中的均衡解进行了深入分析及求解,证明了在N条供应链间博弈下存在唯一性的均衡解。通过实例对比两条不同供应链的定价策略与系统利润差异,在链间纳什博弈中发现对于第一条供应链而言,零售商、制造商以及整条供应链的整体收益均高于斯塔克尔伯格博弈情况;而对于第二条供应链,则未详细说明其具体表现形式和结果。
  • EV充电管理Stackelberg.zip
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    本研究探讨了电动汽车充电管理中的Stackelberg博弈模型,分析了不同参与者的决策策略及其对系统效率的影响。 本段落基于《基于主从博弈的智能小区代理商定价策略及电动汽车充电管理》一文中的研究内容,利用MATLAB程序(结合YALMIP与CPLEX工具)进行复现工作。文章探讨了在智能电网中传统负荷与主动负荷共存的现象,并指出在我国配电网环境下,作为主要主动负荷来源的电动汽车具有功率需求随电价变化的特点。 随着电动汽车数量的增长,小区内的充电管理变得日益重要,代理商在此过程中扮演着关键角色。因此,如何制定有效的定价和购电策略以实现双方共赢成为研究热点。本段落提出了一种针对未来智能小区中代理商与车主互动模式的研究框架,并通过构建主从博弈模型来模拟两者之间的利益关系。 进一步地,借助Karush-Kuhn-Tucker最优性条件及线性规划对偶定理的理论支持,该博弈模型被转化为混合整数线性规划问题进行求解。最终结果揭示了实现全局最优定价策略的关键路径,并为后续电动汽车参与需求侧响应的研究提供了重要参考依据。 关键词:智能电网;电动汽车充电管理;定价机制;主从博弈
  • 双矩阵Stackelberg最优略-Bimatrix Stackelberg(MATLAB实现)
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    本文探讨了双矩阵Stackelberg博弈中的最优策略,并通过MATLAB编程实现了该模型的具体应用与仿真。 BIMATRIXSTACKELBERG 是一个用于双矩阵 Stackelberg 博弈的工具,它帮助领导者和追随者找到最佳策略及其相关收益。该工具实现了 V Conitzer 和 T Sandholm 在 2006 年 ACM 电子商务会议上发表的文章《计算最优承诺策略》(Computing the Optimal Strategy to Commit To)中定理 2 所描述的算法,该会议于 2006 年 6 月 11 日至 15 日在美国密歇根州安娜堡举行。
  • Stackelberg课程讲义
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    本课程讲义深入探讨了Stackelberg博弈理论及其应用,涵盖领导者-追随者动态、策略选择和信息不对称等核心概念,适用于经济与管理学研究。 Stackelberg 博弈课件的具体内容可以参考相关博客文章。该文章详细介绍了 Stackelberg 博弈的概念、模型以及应用实例,适合学习者深入了解这一主题。
  • 货运方式选择属性算法
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    本研究聚焦于复杂环境下货运方式的选择问题,构建了基于多属性决策理论的分析框架,并提出相应的优化算法,为物流行业提供科学决策支持。 根据决策理论及实践经验,以运输可靠性、运送时间、价格、安全性和便捷性为主要因素构建表征货运方式的属性集合,并建立货运方式选择行为多属性决策模型。鉴于货运服务主要属性间存在部分可补偿特性,采用ELECTRE-I方法求解该模型。为解决ELECTRE-I方法算法收敛性差的问题,提出改进方案:通过偏离阈值度的方法构建一致占优矩阵和矛盾占优矩阵,以反映各元素与阈值间的偏差程度,从而克服了用ELECTRE-I算法无法得出唯一解的难题。最后,以北京至上海运输某化工原料为例验证所建模型及算法的有效性。
  • 复杂网络中演化(2012
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    本研究探讨了在复杂网络环境下演化博弈的行为规律与动力学特性,分析不同策略间的竞争及合作机制,为理解社会、生物系统中的互动模式提供理论基础。 在自然界及人类社会中,合作行为普遍存在。理解自私个体间如何产生并维持合作关系吸引了众多科学家的关注。目前,演化博弈理论被视为研究合作现象的重要工具之一。随着复杂网络理论的快速发展,基于复杂网络的演化博弈研究引起了广泛兴趣。本段落旨在对这一领域的研究成果进行综述,并对未来的研究方向提出展望。
  • 物流中心选址目标优化2011
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    本文于2011年探讨了针对物流中心选址问题构建多目标优化模型的方法,并分析其应用效果。通过综合考虑成本、服务范围等因素,提出了一套有效的决策支持方案。 物流中心选址的多目标优化模型研究 一、选址问题的基本概念与理论 选址问题是古老的数学难题之一,包括连续型的平面选址问题和离散型的网络选址问题,其主要目的是寻找一个或多个供应点以最小化到需求点的距离成本。在单个供应点的情况下,已有成熟的模型如重心法和KH模型等可供使用;然而,在多供应点的情形下,数学上的挑战仍然存在,并且缺乏实用计算方法。 二、物流中心选址模型的构建 本段落研究的是在一个经纬型网络中选择一个或多个物流中心的位置问题。目的是使这些物流中心与各需货点之间的连接费用最少。具体工作分为两个部分: 1. 基本模型:考虑单个物流中心的情况,将运行时间转化为距离约束条件,从而形成带约束的选址问题。 2. 确定最佳物流中心数目:这个问题可以被理解为如何用最少的数量来覆盖所有需货点。 三、多目标优化的概念 在进行物流中心选址时需要综合考虑多个目标,如运输费用最小化和运输时间最短化。通常使用吨公里数来衡量运输成本,并且最大距离确定了运输时间。 四、物流中心选址模型的算法研究 本模型的研究重点在于设计实际可行的计算方案。基于现有选址问题理论与方法建立了新模型求解途径,所建立的方法具有操作简便和效果显著的特点,在理论上也是严格的,能够提供精确最优解。该算法预计有广泛的应用前景,并可以为运输、供销及物流系统部门提供参考。 五、实际应用中的因素考量 在确定物流中心位置时需要考虑的因素包括: 1. 确定合适的物流中心数量。 2. 在满足需求的情况下尽可能降低运输成本。 3. 保证服务效率的前提下,尽量缩短货物的运输时间。 六、案例背景 研究中设定的是一个经纬型网络环境。这种道路布局模式广泛应用于城市规划和工厂选址等场景中,其特点是东西向与南北向的道路规则分布。在这种环境下需要建立物流中心来满足各需求点的需求。 七、模型的创新与优势 本段落所提出的模型具有以下几点创新性和优点: 1. 提出了一种适用于实际物流情况下的多目标优化模型。 2. 研究并提出了解决实际物流中心选址问题的有效计算方案。 3. 模型具备严格的理论基础,并能提供精确最优解。 4. 预计该算法的应用范围广泛,能够带来显著的经济效益和社会效益。 八、结论 通过研究和实践证明,本模型及其算法为解决物流中心选址提供了科学依据。这将有助于提升运输、供销及物流系统的管理技术与供应链效率,并对实际操作具有重要的指导意义。
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