刘红英[1]2000年在《多层规划的理论与算法研究》文中研究指明本文主要研究两层规划的几何性质、最优解的存在性、最优性条件及全局算法设计等问题。主要工作如下： 第二章讨论多层线性规划的若干理论问题。从不同的角度详细讨论多层规划建模中的有关问题。证明下层以最优值反应上层的两层线性规划可化归为线性Max-min问题，进一步证明它与具有线性可分离约束的单层数学规划等价。对下层有多个平行子问题的两层线性规划首次提出对偶可行解的概念，以凸分析为工具用统一的框架在较弱的假设下给出该问题可行集和对偶可行集的明确面表示，并证明二者均是闭连通集。分别用反例说明已有文献中关于线性二级价格控制问题及Naccache关于集合连通性有关的两个结论不成立，并指出基于这些结论的若干需要重新考虑的问题。第三章讨论多层线性规划的全局解法。证明几种求解两层线性规划的精确罚函数法是等价的，同时给出罚因子初始值的确定和自适应增加机制，并基于罚问题约束集相同的特点给出该法的外逼近法实现。将线性两层规划转化为参数凹极小化问题，基于此利用可行集连通的几何性质设计出上升可行极点搜索法。充分利用可行集连通的几何性质，给出求解三层线性规划“第k-最好”算法的一种实现。最后给出相关数值结果和分析。第四章讨论两层线性混合整数规划问题。刻画了几种特殊问题的可行集，并讨论其最优解的存在性。讨论求解上层变量是0-1的两层线性规划的分支定界法、多层规划法和遗传算法，并给出不同算法间的数值结果比较。 第五章讨论两层规划最优解的存在性及最优性条件。给出两层规划不同解之间的关系及两层规划强、弱最优解存在的充分条件。给出下层以最优值反应上层的两层规划是凸规划的几个充分条件及基于此的最优性条件。说明直接基于下层最优值函数和下层问题的KKT最优性条件给出的两层规划的FJ最优性条件是平凡成立的，并借助于部分calm性讨论两层规划基于其等价单层问题关于特殊约束部分calm性的最优性条件。第六章讨论非线性两层规划的算法设计。给出了基于下层对偶间隙求解两层规划罚函数法的性质、收敛定理、全局实现以及与Stackelberg对策决策过程的联系；给出两层规划的Lagrange型对偶问题与对偶定理。利用差分进化算法求解两层规划，数值结果表明该法是可行而有效的。第七章讨论多层规划和多目标规划的关系。构造出以任意给定的向量d_1，d_2为价格系数的两层规划，其最优解不是相应双目标规划的有效解。给出多层规划最优解是有效的充分条件及判断其无效的方法。提出在保持递阶结构前提下的递阶交互决策有效化方法，其适用于下层有多个子问题的两层线性规划问题。
张涛[2]2014年在《二层多目标规划问题的粒子群算法及应用研究》文中研究指明二层多目标规划问题是一类结构较为特殊的二层规划问题。由于能恰当描述系统中存在的层次关系,全面体现决策者的意愿,二层多目标规划己展现出越来越广泛的应用前景。另一方面,二层多目标规划模型都源于社会生产中的实际问题,只有设计求解一般二层多目标规划问题的有效算法,科技工作者才能有较为宽松的建模条件,从而使所建数学模型与实际问题更逼近,进而更好地解决实际问题。因此,设计求解一般二层多目标规划问题合理有效的算法具有重要应用价值。然而,与二层多目标规划的广泛应用相比,该问题的算法研究却显得相对滞后。事实上,到目前为止,虽然已有一些求解二层多目标规划问题的可行算法,但依然没有针对具有一般性的二层多目标规划问题的通用、有效的算法。为此,本文将选取二层单目标规划问题、一类上下层为双目标且上层决策变量为一维变量的二层多目标规划问题、具有一般性的二层多目标规划问题以及高维二层多目标规划问题为研究对象,以粒子群优化算法为主要方法,分别设计其合理有效的求解算法。最后,本文还将利用二层多目标规划进行水资源优化配置的研究。具体研究内容如下：第一章首先介绍了二层单目标规划模型和二层多目标规划模型的背景和展开算法研究的意义；其次,对二层单目标规划模型和二层多目标规划模型的国内外研究状况进行文献综述；最后提出了本文的主要研究内容。第二章首先给出了二层单目标规划问题、多目标规划问题以及二层多目标规划问题的数学模型,并分别给出了与之相关的定义、概念以及性质；其次介绍了粒子群算法的基本原理与算法过程、参数的设定与选择并给出了算法的收敛性分析；最后给出了利用粒子群算法求解二层多目标规划问题的基本工作框架。第三章设计了二层单目标规划问题的合作型协同进化粒子群求解算法。首先,基于种群停滞探测技术,设计具有较强全局收敛性的合作型协同进化粒子群算法；其次,基于合作型协同进化粒子群算法,设计二层单目标规划问题的求解算法并进行算法的收敛性分析；最后,利用该算法与经典文献中的算法进行对比仿真实验,实验结果表明,本文所设计的算法具有较好的全局搜索能力和收敛速度。第四章设计了一类上下层为双目标且上层决策变量为一维变量的二层多目标规划问题的非受控粒子群求解算法。首先,基于非受控排序技术以及网格技术,设计求解多目标规划问题的非受控粒子群算法；其次,基于多目标规划问题的非受控粒子群算法,设计求解该类二层多目标规划问题求解算法并进行了算法的收敛性分析；最后,利用该算法与经典文献中的算法进行对比仿真实验,实验结果表明,利用本算法求得的近似Pareto最优解在空间分布以及收敛度分布方面都具有一定的优势。此外,针对一个理论Pareto最优前沿面未知的问题,本文利用所设计的算法给出了其近似Pareto最优前沿面,该研究将为后来研究者提供一个结果比对的基础。第五章设计了具有一般性的二层多目标规划问题的带交叉算子的混合粒子群求解算法。首先,针对基本粒子群算法的局部收敛性和后期收敛慢的不足,提出一种具有较强全局收敛能力的带交叉算法子的混合粒子群算法；其次,基于带交叉算子的混合粒子群算法、拥挤度计算方法以及非受控排序技术,设计求解多目标规划问题的混合粒子群算法；再次,基于多目标规划问题的带交叉算子混合粒子群算法,设计具有一般性的二层多目标规划问题求解算法并进行了算法的收敛性分析；最后,利用该算法与经典文献中的算法里进行对比仿真实验,实验结果表明,利用本算法求得的近似Pareto最优前沿面在空间分布方面与文献中的方法几乎相同,但在收敛度方面具有较强的优势,从而说明该算法是一种求解一般二层多目标规划问题的有效算法。第六章设计了求解高维二层多目标规划问题的量子粒子群算法。首先,基于量子粒子群算法收敛速度快以及良好的全局收敛性,设计求解高维多目标规划问题的量子粒子群算法；其次,基于多目标规划问题的量子粒子群算法以及下层子种群规模的自适应性技术,设计高维二层多目标规划问题的求解算法并进行算法的收敛性分析；最后,进行数值仿真实验,仿真结果表明,利用该算法获得的高维二层多目标规划问题的近似Pareto最优前沿面具有较好的收敛度与空间分布性,进而说明该算法是求解高维二层多目标规划问题的有效算法。此外,该问题的研究为以后高维二层多目标规划问题的算法设计者提供了一种方法借鉴以及一个可以进行算法比较的平台。第七章将二层多目标规划引入水资源优化配置问题中。将水资源管理结构和用水者分别作为上、下层,建立水资源管理机构以水资源总效益最大和水质污染最小为上层目标,各用水者以取水效益最大为下层目标的二层多目标规划模型,并设计求解该模型的粒子群算法,从而为水资源管理机构提供有效的决策依据。最后,对全文工作进行了总结,并指出了有待进一步深入研究的问题。
张志江[3]2008年在《线性双层规划的性质和算法研究》文中认为许多实际问题,如生产计划、资源分配和工程设计问题等,需要考虑系统的层次性,即在整个系统中不只一个决策者,并且它们控制不同的决策变量和目标函数。用传统的数学规划技术已不能较好地解决这类问题,因此多层规划已逐步引起人们的重视。双层规划是多层规划的基本形式,任何多层规划可以看作是双层规划的复合。因而双层规划具有重要的研究价值。论文分六章进行讨论:第1章绪论部分着重介绍了双层规划的主要特点及其数学模型,对双层规划在主要领域的应用和求解算法的研究现状进行了综述。第2章讨论了线性双层规划问题,介绍了线性双层规划数学模型、概念和一些性质,并总结了目前求解线性双层规划的主要思想和方法。论文第3、4、5章是本文研究的主要内容。第3章通过分析线性双层规划转化形式,引入平衡点概念,利用平衡点分析线性双层规划的有关性质和最优性条件。在平衡点基础上,对线性双层规划上层目标函数值进行定界,利用二分法原理,构造一个双线性规划来修正当前的界,直到求得线性双层规划的全局最优解。提出了求解线性双层规划问题的ε-全局最优解算法,并验证了算法的有限终止性和可行性。第4章由于线性双层规划的约束条件全部是线性函数,而单纯形方法是目前解决线性规划最有力的工具,如何将线性双层规划进行变形,进而利用单纯形方法去求解问题是本章考虑的对象。基于这种思路,对可行极点对应的检验数进行讨论,提出两种求解线性双层规划局部最优解的单纯形方法,第一种是先对可行极点进行单纯形迭代,然后判断新得到极点的可行性;第二种是先选取合理的进基变量,然后进行迭代,确保得到新的可行极点。第5章在局部最优解的基础上,利用割平面的思想,提出两个求解线性双层规划的全局最优解算法。最后,总结论文所做的工作,并展望了以后研究的工作方向。
黄银珠[4]2010年在《两类非线性二层规划的理论与算法研究》文中认为本文探讨非线性二层规划问题和它的求解算法,主要由两个部分组成.第一部分,受DC规划问题的启发,考虑目标函数是DC函数且下层是求一个二次规划问题的KKT点的非线性二层规划.我们首先把要求解的二层规划转化为一个单层DC规划问题；接着利用DCA与Zoutendijk可行方向法相结合,提出了针对该模型的一种新的算法；最后,通过两个数值算例来说明该算法的可行性和有效性.第二部分主要研究下层是凸的二层规划的两种求解算法.我们知道当二层规划的下层是凸的时候下层与其KKT条件等价,可由此将原二层规划转化为单层非线性规划,在此基础上,受罚函数思想影响,我们构造一个满足线性无关约束规格的辅助规划,提出一个解二层规划的新的算法,并证明了该算法在一定的条件下具有全局收敛性,最后给出了一个数值算例.接着,我们借用广义既约梯度(GRG),提出另一种简单有效的算法来解该规划.
徐斌[5]2008年在《产品分销网络多层规划模型及算法研究》文中进行了进一步梳理多层规划是为了研究系统层次性问题而产生的,它是以递阶决策问题为研究对象的量化方法。目前对多层规划建模方法和求解算法的研究依然存在许多不完善的方面,尤其是对带有区间灰数的不确定性多层规划的研究基本上还是处于起步阶段,这将不利于解决具有灰色信息的递阶层次系统规划问题,所以,迫切需要对多层规划展开深入研究。同时,实际的产品分销系统是一个递阶层次系统,具有阶层性,因此,采用多层规划方法解决产品分销网络规划问题更合理。本文首先对确定性多层规划建模及求解方法,进行了总结和拓展。根据上下层决策者之间的结构关系和决策者目标数的多少,总结和介绍了确定性多层单目标规划、确定性多层多目标规划、确定性离散多层规划模型,其中,对已有的双层多目标规划模型进行了拓展,建立了确定性多层多目标规划的一般模型;同时,介绍了前人提出的求解多层规划模型的一种有效算法——交互式模糊算法。本文接着介绍和研究了不确定多层规划模型及其求解算法,其中包括随机、模糊和灰色多层规划。根据刘宝碇教授提出的期望值模型、机会约束规划和相关机会规划等三大类随机和模糊规划模型[56],并且基于对单目标、多目标和离散条件的考虑,首先建立了随机条件下的单目标和多目标期望值、机会约束、相关机会多层规划模型,来描述随机条件下的单目标和多目标多层决策问题;介绍了文献[1]中提出的随机离散双层规划模型,来描述随机条件下的离散双层决策问题;接着建立了模糊条件下的期望值、机会约束、相关机会多层单目标规划模型,来描述模糊条件下的单目标多层决策问题;最后提出灰色多层规划的建模方法,建立灰色双层漂移型和灰色离散双层漂移型线性规划模型,用来描述含有区间灰数的双层和离散双层决策问题,不仅符合阶层系统的决策机理,而且能够反映其递阶层次特性;并提出求解灰色双层漂移型线性规划模型的白化交互式模糊算法、将灰色线性规划转化为确定性非线性规划的算法、改进的交互式模糊算法和提出求解灰色离散双层漂移型线性规划模型的白化交互式模糊算法、交互式补偿模糊算法等算法,这些算法使系统中的区间灰数能够得到妥善处理,有效地解决含有区间灰数的阶层系统正确决策问题,是求解灰色多层规划模型简单、有效的算法。其中,改进的交互式模糊算法和交互式补偿模糊算法将区间灰数带入优化过程,在决策过程中反映出灰色信息,使得灰色递阶决策系统中的灰色信息能够尽可能地得到利用,同时补偿算法中通过引入补偿算子,可以使处于独立决策状态下的下层决策者的目标更容易达成一致。通过算例分析得到的结果验证了,本文提出的求解算法克服了区间灰数处理和一般多层规划求解的复杂性和困难性,同时,提高各方的满意度,更容易得到各决策者都满意的解,使得求解过程简单、结果有效。本文最后研究了多层规划理论和方法在产品分销网络规划问题中的应用。首先将多层规划方法应用到确定条件下分销网络规划问题中,分别采用双层规划方法解决产品分销中心选址规划问题、竞争环境下的产品分销网络规划问题,同时也采用离散双层规划方法解决离散条件下的二级分销网络规划问题。模拟算例计算结果验证了采用基于分层建模和求解的双层规划方法来解决分销网络规划问题,能够充分考虑分销系统的递阶层次性和客户的选择行为,并能反映实际分销网络的决策机制,计算结果更优。接着将灰色离散双层规划方法应用到解决具有区间灰数的二级分销网络规划问题中,建立了灰色离散双层线性规划模型,充分考虑了网络决策部门及客户双方的利益、客户间决策的独立性,最后通过算例验证了采用基于分层建模和求解的灰色离散双层规划方法来解决具有区间灰参数的分销网络规划问题,能够充分考虑分销系统的递阶层次性和客户的选择行为,并能反映实际分销网络的决策机制,计算结果更优。本文的研究丰富和完善了多层规划建模方法及其求解算法,并将其应用到解决产品分销网络的规划问题中。本文的创新点主要有以下几点:(1)提出了灰色多层规划的建模方法,建立灰色双层漂移型和灰色离散双层漂移型线性规划模型。(2)提出了求解灰色双层漂移型线性规划模型的白化交互式模糊算法、将灰色线性规划转化为确定性非线性规划的算法、改进的交互式模糊算法。(3)提出了求解灰色离散双层漂移型线性规划模型的白化交互式模糊算法和交互式补偿模糊算法。(4)将灰色离散双层规划方法应用到解决具有区间灰数的二级分销网络规划问题中。
李应[6]2009年在《供应链多层规划模型及其合作协商求解方法研究》文中指出在决策中,存在大量的具有层次结构的问题,不同层次上具有不同的决策者,并各自有着不同的利益,其决策依次作出,上层先决策,下层后决策,并且各层决策相互影响。具有层次结构的问题正是多层规划的研究范畴。供应链是具有层次或网络结构的复杂系统,竞争与合作共存于供应链博弈关系中,适宜用多层规划建模。供应链管理的目的就是通过协调和控制供应链成员间的物流、信息流、资金流等,以降低总成本,提高供应链整体竞争力等。供应链多层规划问题的解应该是Pareto有效的合作解决方案。此外,供应链中的决策通常是在信息不完全或不确定的情况下作出的,分布与不确定环境下的供应链计划、协调问题是供应链研究中的热点与难点。本文是研究在分布和不确定信息决策环境下,多阶供应链协调与计划问题的建模与协商求解方法。文章分析了多层规划在供应链建模中的运用及求解特点,并分别对两阶段和三阶段供应链协调和计划问题建立了相应模型。对于供应链多层规划模型,根据问题合作策略的不同或考虑环境不确定性与否,基于不同的优化策略,分别设计了相应的协商方法以获得合作解决方案。本文的主要研究内容和创新性工作如下:(1)建立了供应链多层规划模型,并分析了合作解的意义和求解特点。目前关于供应链建模的研究,特别是用数学规划方法建模,往往忽略了供应链决策的分散和递阶性。本研究将多层规划运用于多阶段供应链建模,分别建立了二阶段、三阶段和下层多分销商等不同供应链结构模型,并分析了模型约束条件放置等重要问题。此外,对于供应链多层规划问题,考虑如何得到整体优化解具有更实际的意义。文章分析了合作解的几种形式,指出基于有保留的局部信息的反复交互方法是可行的多层规划合作解决方法。(2)对于供应链契约协调问题,设计了基于整体优化的两步协商方法。在不完全信息情况下,契约参数的设定必须经过签约双方反复协商和多次博弈,才有可能达成协调。而这种信息的交互通常是有保留和逐步试探。本研究中,利用满意度原理实现多层问题转换的同时,通过目标或变量隶属函数的转化实现目标和约束信息在形式上的隐密。对于两阶段供应链契约协调,设计了基于整体优化的两步协商算法,以逐步获得供应链最优契约参数和整体最优解。其中,第二步协商模型是在第一步得到的均衡解基础上,基于总体目标满意度最大化,并结合决策变量满意度松弛约束建立的。用所研究方法求解价格折扣契约设计问题,并通过与其它优化策略的对比,验证该解决方案的优越性。(3)对于供应链协同计划问题,设计了基于合作对策的两步协商方法。现有的用于求解协同计划问题的数学规划方法,虽然考虑了分布式决策特点,但这些方法存在着求解质量差或需要过多信息等不足。本研究将合作博弈理论应用于分布式协同计划问题。对于三阶段供应链协同计划问题,设计了基于合作对策的两步协商过程,描述了两步协商模型和交互协商算法步骤。其中第二步合作协商模型是基于Nash协商解的形式,并结合满意度松弛约束建立的。结合问题的特点,设计了模糊遗传算法以获得模型的模糊最优解。用所研究方法求解三阶段生产-分销计划问题,并通过与其它方法的对比,验证该解决方案的优越性。(4)对于模糊环境下的供应链计划问题,设计了可调参数两层交互式协商方法。现实供应链系统往往处于不确定的环境之中,多层分布决策系统对其中的不确定参数的选择更为敏感。论文研究了模糊环境下的供应链计划问题,建立了模糊机会约束规划多层规划模型,并转化为具有可变参数的清晰等价模型。为求解模型,设计了可调参数两层交互式协商算法,以获得合作满意解。交互式算法分为内、外两层,内层为两层规划交互式协商,而外层为关于可能性水平值的参数规划层。算例仿真验证了该方法的可行性。(5)研究了下层多分销商的供应链多层规划模型及其协商求解方法。在供应链实践中,同一渠道多个竞争者的情况是常见的。根据决策相关性,以及决策主体间是否采取合作策略,将下层多随从的两层供应链规划问题分为三类。分别研究了下层多人无关联两层供应链决策问题、下层多人有关联非合作两层决策问题和下层多人有关联合作两层决策问题的模型及求解方法。上述研究拓展了供应链建模的思路。研究了不完全信息情况下,具有合争博弈特点的交互式协商新方法,为供应链谈判支持系统提供了新型谈判理论、模型和方法。
李永华[7]2003年在《多层规划在供应链建模中的应用》文中研究说明日益激烈的市场竞争迫使企业与上下游的厂商互惠互利，共同发展，形成新的供应链管理模式，以满足用户对产品在性能、款式、质量、价格、交货期及服务等方面的要求。如何构建适合企业发展的供应链模型，以定量的手段对供应链管理中的决策提供支持，是一项非常具有研究价值的课题。多层规划是近些年应用比较广泛的一种规划方法，它适用于具有递阶结构的系统，强调的是整体的最优。而这恰恰是供应链问题的特征。因此本文利用多层规划方法对供应链进行建模与求解。本文首先研究了多层规划中约束的放置问题，发现不可分离约束放置位置的不同会导致所求结果的不同，甚至会出现错误的结果；还对多层规划、多目标规划、交叉规划的应用背景进行了比较，说明多层规划更适合于供应链问题的建模；介绍了一种交互式多层规划求解算法，指出虽然此种解法简单、易行，但它忽略了多层规划的递阶性。对供应链问题进行了分析，在一定的假设下，建立了多时期、多产品、多厂家三层供应链规划模型。并利用模糊数学中的隶属函数，逐层使用交互式规划法，将多层问题化为单层问题，求得问题的满意解。最后将模型应用于国内零件制造业，验证了模型与算法的可行性。
郭朝阳[8]2009年在《基于Kuhn-Tucker条件的二层多目标规划问题研究》文中认为在经济管理领域中普遍存在着递阶决策系统,对递阶决策系统优化问题进行抽象即为层次优化模型。二层优化问题是递阶多层次优化问题最基本的形式。由于很多时候每个决策者的目标函数不止一个,因而形成二层多目标规划模型。目前对二层多目标规划的研究还比较少,求解方法也不完全令人满意。本文在综述相关理论研究的基础上,对二层多目标规划模型的求解方法进行了研究,主要内容如下:针对一种二层多目标规划模型提出了一种新的算法,在线性加权和法、理想点法和K-T条件的理论基础上,把三者结合起来,将二层多目标规划问题转化为单层单目标约束规划问题,进而使得原问题简单化,从而得到原问题的有效解。该方法快速、便捷,易于操作,并通过算例得到的是决策者的满意有效解。
白秀广[9]2009年在《二层规划及其在电信供应链协调中的应用》文中研究指明随着电信业的转型、重组以及3G牌照的发放,中国正式迎来了期待已久,内容为王的3G时代。移动互联网增值业务必将获得蓬勃的生机,竞争也必将空前的激烈。企业之间的竞争不再是简单的个体之间的竞争而是供应链与供应链之间的竞争,而电信运营商如何应对目前的链与链之间的竞争,如何与新兴的增值业务提供商进行合作以便获取更大的利润,以及目前的盈利模式是否合理,都将值得深入的研究。特别是现实世界中存在的信息不对称以及双边际效应使供应链企业之间的竞争与合作变得更加复杂,在这样的环境中如何协调供应链是研究的一个热点。另一方面,在经济活动中,竞争与合作广泛存在。人们在做决策时,不仅要考虑自己的情况,而且还需要考虑竞争对手的情况及其可能的反应等。而且,在决策中,往往具有层次结构,不同层上有不同的决策者,他们有着不同的利益,其决策结果相互影响,相互制约。研究层次性问题的二层规划理论自Stackelberg以来得到了迅速的发展,一直是一个较为热点的研究领域。近年来有不少的学者借助于二层规划来研究具有鲜明层次性的供应链问题,然而,电信供应链在层次性的表现上更加错综复杂,如何建立模型使之符合这种二层规划的思想及层次性,是一项艰巨的任务。鉴于以上两点,本文将根据目前供应链协调的主要理论——合同协调理论及二层规划理论进行有机的结合,来重点研究电信供应链中的增值业务供应链之间的协调问题。研究主要集中在电信运营商、增值业务提供商之间的参数决策权、参数值如定价、收入分成比例等的决策问题,并对其进行了二层规划协调供应链的效果分析。详细来讲,本文主要研究内容包括以下几个方面:第一在研究了电信供应链及其特点的基础上,讨论了联合供应链合同协调理论及二层规划理论在电信供应链中应用的可行性。第二在研究目前求解非线性规划流行的智能算法的基础上,提出了两种混合的智能算法,然后利用国际公认的检验函数对算法进行了检验,证明了有效性,并提出了基于混合智能算法的二层规划的解法,且同时给出了模型上下层有无决策顺序时的算法。第三针对当前电信业特别是3G时代的数据增值业务供应链,在利用收入共享合同模型的基础上,对彩铃增值业务供应链进行了二层规划的建模和仿真,并分别讨论了一个彩铃增值业务提供商(SP)和多个电信运营商、一个电信运营商和多个彩铃增值业务提供商(SP)的“单/多”二层规划问题,且详细讨论了下层企业间非合作竞争、合作、合谋及委托人防范合谋的情形。另外,根据仿真结果针对模型及业务流程的缺陷,提出了两种改进的方法,并对改进的模型进行了建模和仿真分析。在同时考虑价格和努力程度对需求的影响下,对上述的“单/多”型进行建模分析,仿真结果表明:占优势的企业(无论是电信运营商还是SP)均会充分利用自己的地位和权势来最大程度的榨取供应链上的利润,而仅给从属地位的参与者最基本的参与期望利润;对于下层有多人的情形,先行动者比后行动者获取较多的利润,并且下层合谋可以获取比不合作时更多的利润,而上层却受到损失;运用二层规划模型求出的供应链的总利润介于分散式与集成式供应链的总利润之间,在集成式供应链较难实现的现阶段有很好的应用前途。第四研究了多个SP和多个电信运营商存在的情形,分别就多个SP在上层和多个电信运营商在上层的“多/单”、“多/多”二层规划模型进行了建模和仿真分析,并利用研究工作二的算法对同层和上下层多人有无决策顺序的情形进行了详细的分析。上述“多/单”、“多/多”型实证研究的仿真结果表明:在双边际效应的影响下,各企业为了自身的利润会最大程度利用自身的优势来榨取供应链利润而不管相关企业的利润;同样的企业,同样的成本数据,当处于二层规划的不同层次时,获取的博弈均衡解是不同的,且处于同层时,先行动比后行动获取较多的利润;目前的电信供应链没有完全协调,其中通信费还有一定的下调空间;二层规划得到的均衡解,使供应链的利润处于集成式与分散式供应链的利润之间,在信息不对称和双边际效益的情形下,能很好的发挥起协调作用。
陈克东[10]2002年在《二层规划若干问题的研究》文中提出分层(分级)递阶系统是社会组织管理的主要形式，多层规划是研究这类系统优化问题的基本模型，其鲜明的实际背景和广泛的应用前景引起了人们的广泛关注，成为一个新兴的活跃的研究领域，本论文研究了二层规划中的若干问题，主要工作如下： 讨论了二层线性规划的性质，并证明了它与零有效集上优化问题的等价性；对一类二层多目标规划(上层为单目标规划、下层为线性多目标规划的问题)进行了探讨，将其转化为含参变量的有效集上的优化问题，进而给出了一种算法，并证明了该算法的有限终止性；当上层为线性单目标时，给出了一种罚函数方法．对价格控制问题，总结了其可行集的性质，就下层反应不唯一的价格控制问题进行了探讨，给出了它的一个期望模型，使其更便于对实际问题的研究。 最后，给出一类极大极小问题的模型转化，把带等式、不等式约束的极大极小问题转化为带线性约束的凸规划问题，这为设计更为有效的算法提供了理论依据。
参考文献：
[1]. 多层规划的理论与算法研究[D]. 刘红英. 西安电子科技大学. 2000
[2]. 二层多目标规划问题的粒子群算法及应用研究[D]. 张涛. 武汉大学. 2014
[3]. 线性双层规划的性质和算法研究[D]. 张志江. 山东科技大学. 2008
[4]. 两类非线性二层规划的理论与算法研究[D]. 黄银珠. 福建师范大学. 2010
[5]. 产品分销网络多层规划模型及算法研究[D]. 徐斌. 南京航空航天大学. 2008
[6]. 供应链多层规划模型及其合作协商求解方法研究[D]. 李应. 合肥工业大学. 2009
[7]. 多层规划在供应链建模中的应用[D]. 李永华. 哈尔滨理工大学. 2003
[8]. 基于Kuhn-Tucker条件的二层多目标规划问题研究[D]. 郭朝阳. 西安建筑科技大学. 2009
[9]. 二层规划及其在电信供应链协调中的应用[D]. 白秀广. 北京邮电大学. 2009
[10]. 二层规划若干问题的研究[D]. 陈克东. 西安电子科技大学. 2002
标签：数学论文; 粒子群优化算法论文; 供应链系统论文; 供应链物流论文; 线性模型论文; 灰色理论论文; 渠道分销论文; 灰色模型论文; 分销模式论文; 决策能力论文; 线性规划论文; 算法论文; 目标规划论文;