Minimax Regret下的联合价格和库存优化-研究论文

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文件名称：Minimax Regret下的联合价格和库存优化-研究论文
文件大小：674KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-06-09 22:48:46
inventory; pricing; operations/marketing interface; 我们研究了联合优化易腐产品的价格和订单数量的问题，也称为定价报销商问题。 我们考虑需求模糊的情况，其中需求是价格和不确定因素的函数，其中只有支持信息是已知的。 我们采用最小最大后悔决策标准来最小化最坏情况后悔，它被定义为使用完美信息可以获得的最佳利润与使用模糊信息做出的决策实现的利润之间的差异。 首先，我们在最小最大后悔标准下描述最优定价和订购决策，并将它们的特性与寻求最大化预期利润的经典模型中的特性进行比较。 具体而言，我们通过比较最优价格和无风险价格来探索库存风险的影响，并研究关于需求模糊程度和单位订购成本的比较静态。 其次，我们将最小最大遗憾方法与其他两种在需求模糊下常用的方法进行比较，即最大最小稳健方法和基于回归的数据驱动方法。 在需求歧义设置中，我们表明最小最大遗憾方法避免了最大-最小方法中经常出现的高度保守性。 在数据驱动的设置中，我们通过数值研究表明，当数据稀缺、需求波动较大或需求模型错误指定时，最小最大遗憾方法优于基于经典回归的方法。