【摘 要】
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传统的占线优化理论分析假设对未来信息一无所知,根据过去和现在的信息进行决策。然而,在现实中有些信息是可以通过统计数据来估计得出或者通过实验方式获得,因此在本文中放
【机 构】
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北京化工大学经济管理学院; 北京化工大学运营管理与战略决策研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70971008);教育部人文社会科学研究基金资助项目(09YJC630008)
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传统的占线优化理论分析假设对未来信息一无所知,根据过去和现在的信息进行决策。然而,在现实中有些信息是可以通过统计数据来估计得出或者通过实验方式获得,因此在本文中放松该假设,知道未来的部分信息。比如在汽车更新决策中,未来可能投入市场的汽车更新的某些重要参数(如购买成本和行驶成本)可以通过上述方法获得,决策者该如何决策何时更新汽车?优化目标是使竞争比最小,即汽车更新的占线成本和离线成本的比值最小。另外,汽车类大宗设备退出市场时还具有一定的残值,可以通过二手车市场交易来回收部分成本,因此本文将折旧因子引入了模型,给出了一个占线参数策略,得出了相应的竞争比,证明了折旧因子的引入改善了竞争比。
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