收益管理中基於結構特徵的機率預測與資源分配問題研究導師是華中生指導，學科專業是管理科學與工程。
基本介紹
- 中文名：收益管理中基於結構特徵的機率預測與資源分配問題研究
- 導師：華中生指導
- 學科專業：管理科學與工程
- 學位級別：博士論文
- 館藏號：F275
- 學位授予時間：2007
- 館藏目錄：2009\F275\5
- 關鍵字：企業管理 財務管理 收益 機率分析 資源分配
- 學位授予單位：中國科學技術大學
中文摘要
收益管理是運籌學在管理中成功套用的一個重要領域，也是當今科學研究的難點和熱點之一。所謂收益管理，是指企業基於對消費行為的理解與不確定環境的預測，通過選擇能力、價格和時機等決策要素，有效分配資源，從而管理需求以實現收益最大化。隨著經濟全球化趨勢的快速發展，市場需求層次的不斷升級，消費需求結構的日益多樣化，產品的供應鏈不斷延長，產品的生命周期越來越短。在這種環境下，如何利用有限的資源實現收益最大化就成為企業需要解決的迫切問題。收益管理是企業應對劇烈市場競爭的有效模式，是企業分配資源、管理需求的便利途徑。收益管理已在許多領域得到研究與推廣套用，如航空運輸、零售管理、酒店經營、汽車租賃、能源管理等行業。 在這種日益加劇的競爭環境下，企業主要面臨兩個問題：一、如何認識瞬息萬變的不確定環境；二、如何利用有限的資源滿足多樣化的市場需求。大多數收益管理決策問題都是隨機最佳化模型，模型的輸入涉及相關決策要素的機率分布，需要預測不確定環境要素的整體分布。機率預測的結果是決策模型求解的基礎，機率預測的質量直接影響決策的優劣，因此改善機率預測精度對收益管理有著重要的價值，研究機率預測問題成為收益管理中的一個基本問題。收益管理決策問題本質上是資源分配問題，一般是通過數量或價格決策控制有限資源的分配。資源分配決策直接影響企業收益，改善資源分配決策對實現收益最大化尤其重要，因此研究資源分配問題成為收益管理中的一個核心問題。 收益管理中機率預測面臨的主要困難是，有待預測的要素一般表現出一些特徵，如間斷特徵、非平穩特徵、不完全特徵、非對稱特徵等。這些表現特徵使得多數傳統的預測方法一般難以套用或預測精度不高。這些表現特徵一般與收益管理問題的實際背景有關，分析這些表現特徵的形成機理，有助於研究捕獲這些表現特徵的方法，有助於充分利用問題特徵改善機率預測的精度。收益管理中資源分配問題大多數是大規模非線性最佳化問題，利用一般性的最最佳化技術一般難以有效求解。收益管理中資源分配問題一般具有一些問題特徵，如目標凸/凹性、可分離性等。分析這些問題特徵，研究問題結構特徵與最優解性質之間的關係，可以改善資源分配問題的求解方法。基於此，本文在分析問題的結構特徵的基礎上，尋求能夠充分利用問題結構特徵的解決思路與方法，研究了收益管理中若干需求與價格的機率預測問題與多種資源分配問題，取得了一定的研究結果。 本文的主要工作與貢獻包括以下幾個方面： (1)若干需求與價格的機率預測問題研究。需求與價格是收益管理中的兩類主要不確定要素。隨著信息技術在收益管理中的廣泛套用，發掘並利用數據的規律與問題的特徵，以改善需求與價格的機率預測精度是收益管理的一個迫切要求。本文分別針對三個具有典型表現特徵的收益管理問題——間斷需求收益管理、具有刪失信息的需求管理和非對稱價格收益管理問題，通過提煉分析形成這些表現特徵的內在機理，研究了需求與價格的機率預測問題。間斷需求的形成主要受自身規律與外部要素的影響，如間斷銷售受到正常銷售與大型促銷活動的綜合影響，間斷備件需求受到備件壽命與設備維護操作的共同影響。航空業與零售業缺貨造成的刪失需求分布具有平滑性特點。股票與債券價格變動受到投資者風險偏好的影響存在非對性特點。 本文在發掘數據表現特徵與分析表現特徵形成機理的基礎上，研究了可以充分利用問題特徵，捕獲數掘表現特徵的預測思路，提出了多種基於問題特徵的機率預測方法。針對需求間斷與非零需求是否平穩的特點，分析外部信息對間斷需求的影響，研究了考慮自身規律與外部信息影響的間斷需求機率預測問題，提出了兩種將時間序列與因果分析進行集成的機率預測方法。針對刪失需求數據不完全的特點，分析經典非參數方法在關鍵點處的估計偏差，利用需求分布具有平滑性特點，研究了具有刪失信息的需求預測問題，提出了三種刪失需求的機率預測方法。針對價格數據的非對稱特點，分析非對稱特點的形成原因，研究了非對稱價格機率預測問題，提出了三種利用非對稱分布的機率預測方法。在機率預測方法研究的基礎上，進一步研究了一般性的機率預測評價問題。 上述部分研究已在國際上得到認可，相關結果發表在以下國際期刊： European Journal of Operational Research(2008，185(2)：716-725)，Journal of the Operational Research Society(2007，58(1)：52-61)，Applied Mathematics and Computation(2006，181(2)：1035-1048)，Expert Systems with Applications(2007， 33(2)：434-440)。相關研究獲得2006年安徽省高等學校優秀科技成果(自然科學類)一等獎。部分研究成果已開發成套用軟體系統，在企業中獲得套用推廣，取得較好的經濟效益。 (2)若干資源分配問題及其求解研究。研究資源分配問題的結構特徵與解的性質，利用模型的結構特徵，改善資源分配問題的求解，對收益管理在更多領域的推廣套用有著重要的價值。收益管理中的資源分配問題主要包括基於數量與基於價格兩類。基於數量的資源分配問題本質上都是大規模約束凸規劃問題，這些問題從不同的角度可分為連續變數/整數變數問題，線性/非線性約束問題，目標函式可分離/不可分離問題等。基於價格的收益管理主要通過價格調整實現資源的合理分配，因此動態定價問題就成為收益管理的一個重要問題。 本文在分析資源分配問題結構特徵與解的性質的基礎上，研究了可以充分利用這些結構特徵的模型求解思路和方法，提出了多種基於結構特徵的資源分配問題的求解方法。針對凸可分線性約束與凸可分非線性兩類連續多產品資源分配問題，通過分析問題的一般結構特徵，得出了問題最優解的一般性質，提出了基於問題結構特徵的最優解求解方法。針對NP完全的大規模整數多產品資源分配問題，通過分析模型的結構特徵和解的性質，研究了利用問題的結構特徵改善問題求解的思路，提出了基於結構特徵的變數縮減方法和多種基於結構特徵的啟發式方法與近似求解方法。針對收益管理中市場份額與顧客價格敏感性同時未知，銷售期內無法實現補充訂貨的零售問題特點，研究了帶有主動需求學習的動態定價問題，比較了多種定價策略的異同。 上述部分研究己在國際上得到認可，相關結果發表(或接受發表)在以下國際期刊：European Journal of Operational Research，International Journal of Production Economics，Computers & Operations Research(33(3)：660-673)， Applied Mathematical Modelling。所提出的基於結構特徵的求解方法可快速有效地求得資源分配問題的最優解或近似解。 除了上述研究結果與貢獻外，本文還指出了該領域一些值得進一步研究的前沿問題。
