简介:投资者进行投资实践时无不面临着背景风险。绝大多数以均值方差为框架的投资组合并没有考虑背景风险,其效用在实际应用中容易受到背景风险的影响。本文在含有交易费用的双目标函数模型中引入背景风险,从是否含有背景风险和背景风险偏好度大小两方面对投资组合问题展开研究,并使用智能算法得到模型的最优解,对模型进行实证分析。实证结果表明:1)当背景风险收益为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合更能反映真实的投资环境。2)当背景风险收益不为0时,含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合得到更高的收益。因此,考虑背景风险后投资组合的构建优于不考虑背景风险投资组合的构建。
简介:本文研究的是多目标随机结盟对策的问题,是将单目标的随机结盟对策的ZS-值拓展到多目标的随机结盟对策上,同时考虑了局中人对不同目标的偏好程度,从而,给出了多目标随机结盟对策的ZS-值的定义,并讨论了该值的性质及定理。
简介:在对偶单纯形方法的基础上,提出了线性规划的目标函数最速递减算法.它避开求初始可行基或初始基,以目标函数全局快速递减作为选基准则,将选基过程与换基迭代合二为一,从而大大减少了迭代次数.数值算例显示了该算法的有效性和优越性.
简介:针对多目标0-1规划问题,首先基于元胞自动机原理和人工狼群智能算法,提出一种元胞狼群优化算法,该算法将元胞机的演化规则与嚎叫信息素更新规则、人工狼群更新规则进行组合,采用元胞及其邻居来增强搜索过程的多样性和分布性,使人工头狼在元胞空间搜索的过程中,增强了人工狼群算法的全局搜索能力,并获得更多的全局非劣解;其次结合多目标0-1规划模型对元胞狼群算法进行了详细的数学描述,定义了人工狼群搜索空间、移动算子、元胞演化规则和非劣解集更新规则,并给出了元胞狼群算法的具体实现步骤;最后通过MATLAB软件对3个典型的多目标0—1规划问题算例进行解算,并将解算结果与其它人工智能算法的结果进行比较,结果表明:元胞狼群算法在多目标0-1规划问题求解方面可获得更多的非劣解集和更优的非劣解,并具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力。
简介:我国服装行业库存水平近年逐渐恶化,库存问题成为该行业发展的重要瓶颈。信息共享被认为是有效解决该问题的方法之一。然而目前国内文献对我国服装行业信息共享的定量研究较为缺乏;同时国内外对信息共享的普适研究也多集中于比较共享与不共享信息的影响,鲜有文章研究信息共享程度对供应链绩效的影响。本文通过建立信息共享量化模型分析以下三种情况对服装行业供应商库存水平及成本的影响:(1)共享需求统计信息,(2)共享实时需求信息,(3)共享需求及市场信息。本文研究表明,共享实时需求信息比共享需求统计信息能有效降低供应商库存水平及成本;而额外共享市场信息,能增加供应链柔性,提高其应对市场不确定性的能力。本文研究信息共享程度对服装行业供应链的影响,旨在降低我国服装供应链高库存水平,并为我国服装企业信息化及品牌建设提供管理启示。
简介:采购管理是企业经营活动的一个重要组成部分,更加有效的采购管理策略可以大大减少采购费用,对于企业的经营业绩非常重要。在现实的经济活动中交易费用和持有成本在企业管理费用中占很大一部分比率,而采购过程影响着交易费用和持有成本。所以在前人研究的基础上,将交易费用和持有成本引入到局内采购管理模型中,使得运用该策略无论以后采购价格如何变化,局内人的采购成本总是对应局外问题最优采购成本的一定比例c之内,并得到c与原模型相同。但是引入交易费用和持有成本后每天的采购量将发生变化,原模型是在不考虑交易费用和持有成本的前提下得得到的每天采购量和最优竞争比,如果考虑到现实经济活动中不可忽略的交易费用和持有成本,仍然按照原模型来确定每天的采购量来采购就不能得到最优竞争比c。所以本文考虑到了交易费用和持有成本,并得到和原模型不同的每天采购量,并求出最优竞争比c。