简介:为了解决M/M/c模型在实际运用中模拟精度不高及使用范围有限的问题,本文立足系统状态变化与输入率和服务率的关系,通过引入输入概率和服务度,构建依赖系统状态的递进式输入率和服务率。递进式输入率和服务率通过研究系统实际运行状况设定临界值,其中输入率分为两阶段,服务率分为三阶段。此外,结合递进式输入率和服务率及排队论状态转移过程构建了递进式M/M/c模型,并采用后确定法确定模型参数。递进式M/M/c模型是M/M/c模型的扩展形式,提高了M/M/e模型的模拟精度,在一定程度上拓展了模型的应用范围。最后,通过一个生活实例验证了递进式M/M/c模型的优化性和实用性。
简介:众多B2C网站已建立起会员等级制度,并据此向买家提供价格折扣。但会员等级制模型仅考虑买家交易金额,无法全面反映买家在线购买历史(onlinepurchasehistory),故不能准确提供差异化折扣。针对上述问题,提出了一种面向B2C电子商务的差异化折扣模型,该模型包含能体现买家在线购买历史的交易、退单、推荐购买、晒单等四个指标,将买家在线购买历史聚合为一个综合值,进而通过min-max标准化方法进行线性转换,将转换后的聚合值与会员等级基准折扣结合得到最终的差异化折扣,从而使得B2C网站可向同级别会员实施更精准的一对一营销和价格歧视策略。以京东商城为背景的仿真实验结果证明了本文新模型的有效性。
简介:本文运用协整分析、线性回归、logistic回归等定量分析方法,采用1973~2003年的历史数据,对安徽省农业生产资料价格波动与农业总产值的影响关系进行了深入的实证分析,发现了两者之间存在的一些内在联系和制约关系,并给出了反映两者关系的预测模型。
简介:针对介于全局网络与自中心网络间的社群现象及其网络结构的创新悖论,分析了不同层面网络社群结构的涌现特征,从组织间关系的非对称视角,探究网络社群动态变化对双元创新的差异性影响。利用高科技生物制药行业的合作与专利数据,使用快速压缩社群识别算法和多元回归模型进行实证检验。研究结果表明:宏观层面的全局网络存在显著“抱团”的多社群巨元组结构;中观层面的网络社群存在选择偏好的核心-边缘结构;微观层面社群组织动态的跨社群运动和成员流动二维变化加剧;社群动态的二维变化对突破式创新具有正向影响,与渐进式创新呈现倒U型关系;位置非对称性正向调节社群动态对双元创新的影响,技术非对称性的调节作用不显著。研究结论有助于揭示技术创新网络社群的合作创新模式,对提升组织创新能力,维持创新网络平稳运行具有重要意义。
简介:在低碳环境下,研究了单一制造商和单一零售商组成的两级低碳供应链成本分摊决策问题。考虑消费者具有环保意识,因此在购买产品时会考虑产品的碳排放。分别讨论了零售商参与减排成本分摊契约和双方Nash讨价还价成本分摊契约两种形式对碳减排、产品定价和整个供应链及其成员收益的影响。研究发现,在两种契约形式中,零售商都可以实现与制造商共同降低碳排放的目标,从而促进制造商提高碳减排率,提高供应链利润。但是基于Nash讨价还价方式的减排成本分摊契约的供应链绩效高于零售商成本分摊契约下的供应链绩效。同时消费者低碳偏好增加可以激励零售商更多地分摊减排成本,在此基础上,利用Nash讨价还价模型确定了零售商为制造商提供减排成本分摊的比例范围及其最优解。最后,通过数值分析验证了减排因子对不同决策结构的定价、零售商减排分摊比例、供应链利润等决策的影响。
简介:在社会主义市场经济条件下,作为市场主体的企业在对其产品的需求量作出较为准确的预测前提下,应努力编制出使总费用(主要为生产费用和库存费用)最低的生产计划。本文根据线性规划方法中求解运输总是的表格算法,提出一个计算简单、操作方便、适用范围广泛的简易编制方法;并以人血白蛋白的生产实际数据为例作出示范性计算,显示了使用本方法具有很高的经济效益。
简介:新产品的市场接纳具有很大不确定性,传统投资理论并不适用于新产品投资。针对新产品投资中的产能投资,研究了垄断企业和有成本差异的竞争企业制定短周期新产品的产能投资时机与规模策略。给定企业“早”和“晚”两个投资时机可供选择,定义“早”投资时,企业只知道新产品市场规模的期望和方差;“晚”投资时,企业知道新产品真实的市场规模。垄断企业进入市场之前无法进行销售信息的收集,只会选择“早”投资或者不投资,给出其选择“早”投资的条件、最优产能投资规模及最大期望利润。有成本差异企业竞争的情形可以分为四种,分别给出四种情形下的最优产能投资规模及最大期望利润,并通过比较各情形下两企业的最大期望利润给出最优的产能投资时机策略。
简介:随着工业化、城镇化进程的不断加快,我国电力需求量将持续上升。电力的充足供应是我国经济稳步发展的重要保证,故合理准确的对电力需求进行分析及预测具有重要的现实意义。基于此,分析我国电力需求现状,利用通径分析筛选电力消费需求的核心驱动因素。在模型选择的基础上,基于单变量(ETS、ARIMA模型)和多变量(情景分析)两个维度进行电力需求量分析及预测。结果表明:GDP每提高1%使得电力需求量提高0.5249%;工业化水平每提高1%使得电力需求量提高2.2146%,城镇化水平每提高1%使电力需求量相应提高1.0076%。“十二五”末中国电力消费需求量将近61425.96KW/h,2020年中国电力消费需求将近81410.10KW/h。