信息非对称下多个竞争零售商的鲁棒优化策略的分析与比较

作     者：常佳佳 杨华蔚 舒亚东 余孝军 胡支军 

作者机构：贵州财经大学数学与统计学院 贵州大学数学与统计学院 贵州财经大学大数据应用与经济学院 西南交通大学经济管理学院物流与应急管理研究所 

出 版 物：《系统科学与数学》 (Journal of Systems Science and Mathematical Sciences)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 

基　　金：国家自然科学基金项目(71761005) 贵州省高等学校系统建模与数据挖掘重点实验室项目(No.2023013) 贵州财经大学学术新苗培养及创新探索项目([2022XSXM]) 

主　　题：多零售商竞争 信息非对称 最大化最小相对事后后悔 最小化最大绝对事后后悔 鲁棒优化 

摘      要：考虑竞争环境下多个零售商的订货问题.在市场需求分布函数未知且市场需求支集信息非对称的背景下,应用鲁棒优化中的最小化最大绝对事后后悔准则与最大化最小相对事后后悔准则,分别建立多个竞争零售商的订货博弈模型.证明了两种准则下竞争零售商订货博弈的Nash均衡解的存在性,并导出了特定条件下最优订货策略的封闭表达式.通过与传统的最大化期望利润准则下的最优订货策略进行比较,分析了两种鲁棒优化准则性能的优良性.结果显示,当不存在顾客转移,即零售商之间不存在市场需求竞争时,最小化最大绝对事后后悔准则始终优于最大化最小相对事后后悔准则;当存在顾客转移时,各个零售商面临的市场需求相互作用,两种准则呈现出“混合的优良性,特别地,在信息非对称程度较高的情况下,存在最大化最小相对事后后悔准则优于最小化最大绝对事后后悔准则的可能.