Pricing inertia and Frequency Response with diverse dynamics in a Mixed-Integer Second-Order Cone Programming formulation
在非同步可再生能源（RES）大量渗透的电网中，低水平的系统惯性增加了频率不稳定的风险。在任何时候都需要提供诸如惯性和频率响应（FR）之类的某种类型的辅助服务，以便在发生大功率馈入损失的情况下将系统频率保持在安全限度内。在本文中，我们提出了一个频率安全的优化框架，采购的惯性和FR与不同的动态，这使得应用这些服务的边际定价方案。这种定价方案，推导出一个混合的二阶锥计划（MISOCP）的配方，代表频率安全的限制，允许第一次适当的价值多速FR。
2019-12-04 math.OC
Adaptive Pricing in Unit Commitment Under Load and Capacity Uncertainty
针对电力市场日前价格不确定性及现有定价方法依赖提升支付且不适应不确定性的问题，提出首个适应负荷与容量不确定性的自适应定价方法，消除市场后提升支付并遏制自行调度。
2023-09-15 math.OC
Interpolating between matching and hedonic pricing models
University of Alberta（阿尔伯塔大学）
本文研究了结合可转让效用双方面匹配与享乐定价的模型理论性质，通过多边际最优运输问题建立稳定匹配的上界和纯度条件。
2017-01-16 econ.GN math.AP math.OC
A Convex Primal Formulation for Convex Hull Pricing
在某些电力市场中，由于其运行特性引起的非凸性，遵循独立系统运营商（ISO）决策的发电机可能无法通过以位置边际价格销售能量来收回成本。国际标准化组织为鼓励发电商遵守规定而进行歧视性的旁支付。凸包定价是一种统一的定价方案，使这些旁支付最小化。机组组合问题的拉格朗日对偶问题已被用来确定凸包价格。然而，这种方法在计算上是昂贵的。在本文中，我们提出了一个多项式可解的原始制定的拉格朗日对偶问题。该公式明确地描述了每个生成单元的可行集的凸包和其费用函数的凸包络。当费用函数是二次函数时，我们将我们的公式转换为二阶锥规划;当费用函数是分段线性函数时，我们将我们的公式转换为线性规划。一个96周期76单位的传输约束的例子是解决了在小于十五秒的个人计算机上。
2020-06-16 math.OC
Adapted Downhill Simplex Method for Pricing Convertible Bonds
本文研究了可转换债券投资者和发行人的最优行权策略。这意味着解决了股票价格建模，支付计算和最小最大优化问题。股票价格（标的资产）是在其价值的几何布朗运动的假设下建模的。采用蒙特卡罗方法计算实际收益，即目标函数。最小-最大优化问题使用无导数的下坡单纯形法求解。所进行的数值实验允许制定建议的选择适当的大小的初始单纯形在下坡单纯形方法，生成的轨迹的数量的基础资产，问题的大小和初始轨迹的投资者和发行人的行为。
2007-10-01 math.OC q-fin.PR
Market Power in Convex Hull Pricing
发电商的启动成本构成了复杂的费用结构，这就导致了位置边际电价存在严重的市场漏洞。凸包定价（也称为扩展的LMP）的建议，以提高市场的效率，提供最低的加价支付给发电商。在这封信中，我们考虑一个程式化的模型，所有发电机共享相同的发电容量。我们分析了在这种情况下发电商可能的策略行为，然后提出了一个指标的市场力量化的凸包定价方案。
2020-02-15 cs.CE econ.GN math.OC
Analysis of Wind Power Integration in Electricity Markets LMP Pricing
本研究分析节点边际定价（LMP）市场模型中风能并网问题，重点关注风力发电厂接入变电站，并采用最优潮流（OPF）方法考察电力市场的两阶段随机模型。
2024-10-14 cs.SY eess.SY math.OC
Copositive Characterizations of Convex Hull Pricing
New Jersey Institute of Technology（新泽理工学院）；Polytechnique Montreal（蒙特利尔高等商学院）
针对机组组合非凸二元约束下无统一线性定价方案支持最优调度的问题，定义集中凸包价格，证明其与边际共正对偶价格在非退化时一致，并通过数值实验验证等价性及量化定价差距。
2026-07-14 cs.SY eess.SY math.OC
On LinDistFlow Model Congestion Pricing: Bounding the Changes in Power Tariffs
针对基于LinDistFlow模型的单相辐射状电网最优潮流问题，推导有功、无功需求边际值闭式解及拥塞价格上界，并通过141节点电网仿真验证。
2023-04-30 cs.SY eess.SY math.OC
Robust pricing and hedging of options on multiple assets and its numerics
我们考虑稳健的定价和对冲期权写在多个资产的市场期权价格为个别资产。由此产生的问题被称为多边际鞅最优输运问题。我们提出了两种数值方法来解决这些问题：使用离散化和线性规划应用于原始侧，并使用惩罚和深度神经网络优化应用于对偶侧。我们证明了我们的方法的收敛性，并比较它们的数值性能。我们展示了如何在额外的到期日增加进一步的信息，可以纳入看涨期权价格和缩小无套利定价界限。最后，我们得到的情况下，资产之间的协方差的加权和的回报结构的结果。
2020-10-07 math.OC math.PR q-fin.CP
Pricing mobility services under decision-dependent demand uncertainty: a carsharing case
University of Copenhagen（哥本哈根大学）
针对出行服务定价中需求受价格影响的问题，提出决策依赖需求不确定性的随机规划模型，并设计改进的L-shaped方法求解，在真实汽车共享案例中利润提升8.39%-8.53%。
2026-06-11 math.OC
Unleashing the potential of price-based congestion management schemes: a unifying approach to compare alternative models under multiple objectives
从边际成本道路定价到基于出行的多式联运定价，文献中提出了各种基于价格的拥堵管理方案。基本模型是根据不同的理论假设和不同的，有时是相互冲突的目标制定的。本文提出了一个统一的框架下，不同的方法可以根据各自的假设进行比较。统一的建模框架被称为出行定价模型，它将路径差异化定价扩展到多模式路径，即，旅行的任何模式或模式的组合，并概括道路收费计划（这是一个特殊的情况下）。通过设置积极的（通行费）和消极的（激励）价格，收入中性的计划也被证明是特殊情况下，没有先验假设的路径/模式收费/激励。为了进行模型比较，定价设计问题在一个多目标优化框架中制定，该框架将交通效率、环境可持续性、用户接受度、社会和空间公平性作为定价目标。行程定价计划相比，传统的道路定价计划，并与他们的收入中性的变种。在Nguyen-Dupuis网络上比较了在单目标和多目标优化框架中设计的第一最佳和第二最佳定价方案。研究结果表明，多目标交通拥挤定价的单目标道路定价的巨大潜力。此外，积极和消极的价格的应用显着增加预期接受的定价计划，并保持效率和可持续性的目标。研究结果应有助于设计更有效的定价政策，即，一套更容易沟通的定价规则，基于现有的乘客跟踪和定价技术。
2022-07-25 cs.SY eess.SY math.OC
Optimal Investment with an Unbounded Random Endowment and Utility-Based Pricing
本文研究了具有无限随机禀赋的金融代理人的终端财富的期望效用最大化问题，其效用函数同时支持正财富和负财富。我们证明了最优交易策略的存在性一类允许的战略-这些战略的财富过程是一个上鞅下的所有定价措施有限的相对熵。我们给出了不存在基于效用的套利的充分必要条件，以及原问题解的存在性。我们考虑两种基于效用的方法，可以用来定价未定权益。首先，我们研究边际效用为基础的价格过程（MUBPP的）。我们证明了这样的过程可以被刻画为局部鞅下的效用最大化的投资者的归一化最优对偶测度。最后，我们提出了一些新的结果，效用无差别价格，包括连续性和体积渐近的情况下，一般的效用函数，无界捐赠和无界未定权益。
2007-09-11 math.OC math.PR q-fin.PM
Computation of Robust Option Prices via Structured Multi-Marginal Martingale Optimal Transport
该研究提出一种结合熵正则化、利用序列鞅结构的高效计算框架，求解含大量边际的多边际鞅最优输运问题，可快速计算回望、亚式等期权的稳健价格区间。
2025-03-20 math.OC math.PR q-fin.CP
Pricing Traffic Networks with Mixed Vehicle Autonomy
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
本文研究了通过定价机制消除混合自动驾驶交通网络中均衡的低效率问题，探讨了统一定价和差异化定价对社会延迟的影响，并证明了在道路容量不对称度均匀时，边际成本税收定价可实现最小社会延迟。
2019-04-02 cs.GT cs.SY eess.SY
Locational Pricing for Generative-AI Services via Token-Flow Market Clearing
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文提出一种网络约束的令牌流市场，用于在计算节点和通信链路间清算AI工作负载，通过地域定价优化服务调度，提升效率并降低运营成本。
2026-05-09 cs.NI cs.SY eess.SY
Dual Attainment in Multi-Period Multi-Asset Martingale Optimal Transport and Its Computation
Quantitative Trading & Research, JPMorganChase（摩根大通量化交易与研究）；Mitch Daniels School of Business, Purdue University（普渡大学米切尔丹尼尔斯商学院）；Global Technology Applied Research, JPMorganChase（摩根大通全球技术应用研究）
本文研究多期多资产鞅最优运输问题，证明了双重实现的存在性，并通过数值实验验证了其在稳健定价中的应用。
2026-02-03 econ.TH math.OC math.PR
