【摘要】：本文的主要貢獻在于提出并應(yīng)用一類魯棒決策的方法,進而支持在不確定的環(huán)境下做出更優(yōu)決策。具體而言,在理論貢獻層面上,本文基于隨機描述和多面體建模兩種表達不確定性的邏輯,提出三類魯棒優(yōu)化的方法。其中隨機描述是考慮不確定性的不同情境,以及相應(yīng)的概率;而多面體建模是考慮不確定性分布于一個固定的多面體內(nèi)。在實際應(yīng)用貢獻層面上,本文將提出的三類魯棒優(yōu)化的方法分別用于供應(yīng)鏈管理和收益管理代表性問題的研究中。第一類魯棒優(yōu)化的方法整合了目標(biāo)規(guī)劃和不確定參數(shù)的情境分析,其原理是基于解的魯棒性和模型魯棒性之間的均衡。如果得到的一個解被稱為解魯棒,那么這個解在不確定參數(shù)屬于任何情境中都始終距離最優(yōu)解足夠近;如果得到的一個解被稱為模型魯棒,那么這個解在不確定參數(shù)屬于任何情境中都始終保持可行。本文提出用隨機規(guī)劃的方法來建立模型�？紤]到在目標(biāo)函數(shù)中存在絕對值表達式,本文亦提出一種線性化的方法�？紤]到市場需求的不確定性,生產(chǎn)成本、資源消耗和產(chǎn)能的不確定性,此種魯棒優(yōu)化的方法被分別用于外包中供應(yīng)商的選擇以及瓶頸分配問題的研究中。第二類魯棒優(yōu)化的方法考慮兩種不確定性的描述:有界限的不確定集和對稱的不確定集,同時引入三個新的參數(shù):不確定的水平,不可行的容忍度和可信賴度。針對線性規(guī)劃問題參數(shù)的不確定存在于目標(biāo)函數(shù)和約束條件中,本文提出一類新的魯棒優(yōu)化的方法,其優(yōu)點在于保持線性和可以調(diào)節(jié)參數(shù)進行敏感性分析�？紤]到市場訂單數(shù)量的不確定性,此種魯棒優(yōu)化的方法被應(yīng)用于研究海運艙位分配進而最大化收益管理的研究中。第三類魯棒優(yōu)化的方法是基于最小一最大后悔值的邏輯,運用多面體集合的概念描述不確定性,進而得到計算復(fù)雜度較低的魯棒優(yōu)化模型。此方法的優(yōu)勢在于并不需要關(guān)于不確定性的概率分布等信息,而僅僅需要知道其邊界�？紤]到生產(chǎn)過程中資源使用的不確定性,此種魯棒優(yōu)化的方法被運用在研究生產(chǎn)產(chǎn)能計劃的研究。
[Abstract]:The main contribution of this paper is to propose and apply a class of robust decision making methods to support better decision making in uncertain environment. Specifically, on the theoretical contribution level, based on stochastic description and polyhedron modeling, we propose three kinds of robust optimization methods based on stochastic description and polyhedron modeling. The stochastic description considers the different situations of uncertainty and the corresponding probability, while the polyhedron modeling considers that the uncertainty is distributed in a fixed polyhedron. In the practical contribution level, the three classes of robust optimization methods proposed in this paper are applied to the representative problems of supply chain management and revenue management, respectively. The first kind of robust optimization method integrates the objective programming and the scenario analysis of uncertain parameters. The principle is based on the balance between the robustness of the solution and the robustness of the model. If the resulting solution is called solution robust, the solution is always close enough to the optimal solution in any case where the parameter is uncertain; if the resulting solution is called model robust, Then the solution is always feasible in any case where the parameter is uncertain. In this paper, a stochastic programming method is proposed to establish the model. Considering the existence of absolute expression in objective function, this paper also proposes a linearization method. Considering the uncertainty of market demand, production cost, resource consumption and capacity, this robust optimization method is applied to the selection of suppliers and bottleneck allocation in outsourcing. The second kind of robust optimization method considers two kinds of uncertain description: bounded uncertain set and symmetric uncertain set. At the same time, three new parameters are introduced: the level of uncertainty, the infeasible tolerance and the degree of trustworthiness. In view of the uncertainty of the parameters of linear programming problems in the objective functions and constraints, a new robust optimization method is proposed in this paper. The advantage of this method is to keep the linearity and adjust the parameters for sensitivity analysis. Considering the uncertainty of market order quantity, this robust optimization method is applied to the study of seaborne space allocation and maximization of revenue management. The third kind of robust optimization method is based on the logic of minimum and maximum regret value and uses the concept of polyhedron set to describe uncertainty and then obtains a robust optimization model with low computational complexity. The advantage of this method is that it does not need information such as probability distribution of uncertainty, but only needs to know its boundary. Considering the uncertainty of resource use in production process, this robust optimization method is applied to the study of production capacity planning.
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F274

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本文編號：2207764