RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Дискретный анализ и исследование операций // Архив

Дискретн. анализ и исслед. опер., 2017, том 24, выпуск 4, страницы 5–21 (Mi da878)

Эта публикация цитируется в 3 статьях

Верхняя граница для задачи конкурентного размещения предприятий и выбора объёмов их производства при альтернативных сценариях потребления

В. Л. Бересневab, А. А. Мельниковab

a Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, пр. Акад. Коптюга, 4, 630090 Новосибирск, Россия
b Новосибирский гос. университет, ул. Пирогова, 2, 630090 Новосибирск, Россия

Аннотация: Рассматривается новая математическая модель, относящаяся к моделям конкурентного размещения предприятий, в которой две соперничающие стороны (Лидер и Последователь) последовательно открывают свои предприятия и стремятся захватить потребителей. В модели изучается ситуация нескольких альтернативных сценариев потребления, различающихся как составом потребителей, так и их предпочтениями, и предполагается, что затраты на открытие предприятий зависят от их предельных объёмов производства. Поэтому Лидер, принимая решение о размещении своих предприятий, должен определить их мощности с учётом возможных сценариев потребления и ответного решения Последователя. Для предлагаемой двухуровневой модели формулируется задача поиска оптимистического оптимального решения. Показано, что эта задача может быть представлена как задача максимизации некоторой псевдобулевой функции с числом переменных, равным числу возможных мест размещения предприятий Лидера. Предлагается новая система оценочных подмножеств, позволяющая включить в оценочные задачи, используемые для вычисления верхних границ построенной псевдобулевой функции, новые ограничения, улучшающие верхние оценки. Библиогр. 13.

Ключевые слова: конкурентное размещение, двухуровневое математическое программирование, верхняя граница.

УДК: 519.85

Статья поступила: 02.05.2017

DOI: 10.17377/daio.2017.24.578


 Англоязычная версия: Journal of Applied and Industrial Mathematics, 2017, 11:4, 472–480

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024