Market-based Demand Response via Residential Plug-in Electric Vehicles in Smart Grids
电力需求的灵活性、多样化的使用模式和插电式电动汽车（PEV）的储能能力显著增加了居民电力需求的弹性。这种弹性可以用于形成每日聚合需求简档和/或改变系统的瞬时需求，其中大量住宅PEV共享一个电力零售商或聚合器。在本文中，我们提出了一种需求响应（DR）技术来管理车辆到电网（V2 G）使能的PEVs的电力分配（充电和放电），以降低零售商投标到两个结算电力市场的总电力采购成本，即，一天前（DA）和现货或实时（RT）市场。我们表明，我们的方法是分散的，可扩展的，快速收敛，不侵犯用户的隐私。大量的仿真结果表明，显着的整体成本节省可以实现零售商投标到一个可操作的电力市场，通过使用所提出的算法。当电网容纳大量间歇性能量资源时，该技术变得更加需要，其中由于更可能的意外事件以及因此更多的RT价格波动，RT需求改变是至关重要的，并且甚至发生所谓的\textit{black swan events}。最后，这样的零售商也可以为客户提供更好的交易。
2015-12-21 math.OC
Joint Shaping and Altering the Demand Profile by Residential Plug-in Electric Vehicles for Forward and Spot Markets in Smart Grids
插电式电动汽车（PEV）可以显著增加居民用电需求的弹性。这种弹性可以用于形成由共享一个电力零售商或聚合商的大量住宅PEV的用户组成的系统的每日聚合电力需求曲线。在本文中，我们提出了一个联合的需求塑造和改变算法管理车辆到电网（V2G）使能PEVs的电力分配（充电和放电），以减少总的电力采购成本的零售商投标到两个结算电力市场，即，一天前（DA）和实时（RT）市场。该方法具有分散性、可扩展性、快速收敛性和不侵犯用户隐私的特点。我们的模拟结果表明，显着的整体成本节省（高达28%）的零售商投标到一个可操作的电力市场，使用我们提出的算法。当电力系统整合大量间歇性能量资源时，这变得更加突出，其中由于更可能的意外事件，RT需求改变是至关重要的，因此更多的RT价格波动，甚至更多所谓的\textit{black swan events}。零售商较低的购电成本最终使其能够为客户提供更好的交易并扩大其市场容量。这意味着客户也可以享受更低的电费。
2015-05-25 math.OC
An Integrated Optimization + Learning Approach to Optimal Dynamic Pricing for the Retailer with Multi-type Customers in Smart Grids
School of Engineering and Computing Sciences, Durham University（工程与计算科学学院，达勒姆大学）；School of Computer Science, The University of Manchester（计算机科学学院，曼彻斯特大学）；College of Information System and Management, National University of Defense Technology（信息系统与管理学院，国防科技大学）；School of Mathematics, University of Edinburgh（数学学院，爱丁堡大学）；School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology（信息与控制工程学院，中国矿业大学）
本文针对智能电网中零售商服务三种不同类型的顾客问题，提出两级决策框架，结合优化与学习方法实现动态定价优化，通过仿真实验验证模型的有效性。
2018-03-21 cs.AI cs.GT cs.SY
Renewables and Storage in Distribution Systems: Centralized vs. Decentralized Integration
将可再生能源和存储集成到配电网络中的问题被认为是在两个集成模型下：（i）一个集中式模型，涉及零售公用事业，其拥有的集成作为其能源资源组合的一部分，以及（ii）一个分散式模型，其中每个消费者单独拥有和操作的集成，并能够在净计量设置中将剩余电力出售给零售商。这两个集成模型进行了分析，使用Stackelberg游戏中，公用事业是领导者在设定零售价格的电力，每个消费者安排其需求，最大限度地提高个人消费者剩余。Stackelberg博弈的解定义了Pareto前沿，该前沿表征了公用事业零售利润和消费者剩余之间的基本权衡。结果表明，对于这两种集成模式，集中集成一致提高零售利润。随着一体化程度的提高，消费者受益的比例也在增加。相比之下，基于消费者的分散整合提高了消费者剩余，牺牲了公用事业的零售利润。对于一个利润管制的公用事业，基于消费者的整合可能会导致更小的消费者剩余比，当没有可再生能源或存储集成在消费者或零售商端。
2016-01-11 math.OC
An online learning approach to dynamic pricing for demand response
研究了需求未知的电力零售商的最优动态定价问题。根据日前动态定价（day-ahead dynamic pricing，A.K.A.）实时定价）机制，零售商在两结算批发市场中获得电力并实时地为其客户服务。在不知道顾客的总需求函数的情况下，零售商的目标是通过根据顾客过去的行为顺序地调整价格来最大化其零售剩余。提出了一种分段线性随机逼近（PWLSA）的在线学习算法。结果表明，PWLSA实现了最佳的学习率定义的增长率的累积遗憾。特别是，PWLSA的遗憾被证明相对于学习视野的增长速度，没有其他在线学习算法可以有比PWLSA的增长速度慢。模拟研究使用的实际日前价格的痕迹，PWLSA相比，在静态和动态变化的参数。
2014-04-04 math.OC
Comments on the "Optimal strategy of deteriorating items with capacity constraints under two-levels of trade credit policy"
本技术说明纠正了Liao等人（2014）中存在的数学和概念错误。Liao等人（2014）提出了一个考虑有限存储容量的两级贸易信用策略下的EOQ模型，其中供应商向零售商提供一个允许的延迟期（M），零售商也向其客户提供一个允许的延迟期（N）（其中M> N）。本文从数学的逻辑观点出发，指出了其模型在利息计算和利息收入计算方面的缺陷。此外，作为一个例子，一个受影响的数值结果重新评估。
2019-10-16 math.OC
Endogenizing the Cost Parameter in Cournot Oligopoly
本文通过一个扩展的两阶段博弈模型研究了经典古诺寡头垄断市场中内生成本形成的影响。竞争的古诺公司生产低成本但数量有限的单一同质产品。对于额外的采购，他们可能会提到一个收入最大化的供应商，他在他们的订单之前设定了批发价格。我们表示这个链作为一个两阶段的游戏，并研究其均衡在两个不同的信息水平：完全和不完全信息的供应商方面的实际市场需求。在确定性的情况下，我们得到了唯一的子博弈完美纳什均衡的零售商的能力水平，供应商的成本和市场需求的不同值。为了研究不完全信息的情况，我们通过连续的概率分布对需求不确定性进行建模。在温和的假设下，我们刻画了供应商的最优定价策略作为一个不动点的一个适当的翻译，他的期望，他将收到来自零售商的订单。如果这个期望在他的价格中是递减的，那么这样的最优策略总是存在的，并且是唯一的。基于这一特性，我们能够进行比较静态和灵敏度分析，分析和数值。信息不完全会导致市场效率低下，因为供应商可能会要价过高。供应商成本的增加会导致批发价格的上涨，零售商的订单减少，从而减少消费者剩余。零售商生产能力的提高导致批发价格下降和消费者剩余增加。最后，随着第二阶段零售商数量的增加，供应商的利润最初可能会上升，但最终会下降。
2021-07-16 math.OC math.PR
Discriminatory Price Mechanism for Smart Grid
我们考虑的情况下，零售商可以设置不同的价格为不同的消费者在智能电网。零售商的目标是收入最大化，经营成本最小化，消费者福利最大化。零售商希望使用特定于每个消费者的价格信号来优化上述目标的凸组合。然而，消费者之间的单位价格的变化受到参数$η$的限制，因此限制了歧视。我们制定的定价问题作为一个Stackelberg游戏的零售商是领导者和消费者的追随者。由于零售商的最优化问题原来是非凸的，我们凸通过松弛。我们提供性能保证的松弛在渐近意义上（当消费者的数量趋于$\infty$）。此外，我们表明，尽管价格的变化，我们的模型提出的定价方案是公平的，因为更高的价格收取给消费者谁有更高的需求意愿。我们将分析扩展到消费者可以通过净计量将能量反馈到电网的场景。我们表明，即使在这种情况下，我们的定价政策也会促进公平性，因为对电网贡献更多的产消者会大幅削减购买率。该政策还激励更多的生产消费者投资于可再生能源，从而鼓励可持续性。
2021-11-08 cs.GT cs.SY eess.SY
Yield Uncertainty and Strategic Formation of Supply Chain Networks
研究供应不确定性下供应链网络结构，发现零售商均衡时过度集中联系导致多样化不足，降低供应方差或增加平均供应均增供应商利润，但对福利影响不同。
2019-07-20 cs.GT econ.TH math.OC
Dynamic Markdown Strategies for Perishable Products: Waste Reduction versus Profitability
O.P. Jindal Global University（印度奥普·金达尔全球大学）；Durham University Business School（杜伦大学商学院）；The University of Warwick, Warwick Business School（华威大学华威商学院）
本文针对易腐产品，构建集成订货与降价决策的随机动态规划模型，提出高效求解方法，发现多次早期逐步降价可兼顾增收减废，且企业可依战略优先级定制降价策略。
2026-08-25 math.OC
Designing Information Delays in Supply Chains
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Booth School of Business, The University of Chicago（芝加哥大学布斯商学院）；Sy Syms School of Business, Yeshiva University（叶史瓦大学西姆斯商学院）；Stern School of Business, New York University（纽约大学斯特恩商学院）；Institute of Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院数据、系统与 society 研究所）；Daniels School of Business, Purdue University（普渡大学丹尼尔斯商学院）
本文提出通过信息延迟机制优化供应链中的隐式信息传递，减少库存成本并提高预测能力。
2026-01-01 math.OC
On the Efficiency of Connection Charges---Part I: A Stochastic Framework
这两部分的文件解决了零售电价的设计与分布式能源，如太阳能和存储的配电系统。特别是，考虑了受监管垄断零售商的动态两部分电价的最优设计，其中零售商一方面面临外生批发电价和固定成本，另一方面面临具有跨期价格依赖性的随机需求。第一部分提出了一个总的框架和分析，收入充足的零售关税与预先通知，动态价格和统一的连接费。结果表明，最优的两部分关税包括一个动态的价格，可能不匹配的预期批发价格和连接费用，均匀分布在所有客户之间的零售商的固定成本和价格-量风险溢价。得到了两部制电价在任意事前电价中最优的一个充分条件。数值模拟量化的福利收益，最佳的两部分关税可能带来的最佳线性关税（无连接费）相比。第二部分着重于两部分关税对分布式能源整合的影响。
2017-02-06 math.OC math.PR
Decarbonized Demand Response for Residential Plug-in Electric Vehicles in Smart Grids
最近，在巴黎，世界各国达成了一项协议，许多国家承诺加强努力，减少不利的气候变化。因此，我们可以预期，在不久的将来，脱碳将在不同的能源领域引起更多的关注。特别是，发电侧和消费侧都需要更加一致和环保地运行。因此，在发电侧使用可再生能源，以及我们提出的消费侧脱碳需求响应（DDR）可以显着减少对气候的有害影响。在消费方面，这种雄心需要客户和零售商之间以及客户之间的共生和协同作用。也就是说，在顾客与零售商之间以及顾客之间要有一定的基于激励的协作，才能使目标得以顺利实现。在本文中，我们提出了这样的匹配需求响应（DR）算法为住宅用户拥有车辆到电网（V2G）使能插件电动汽车（PEVs）谁获得电力从一个共同的零售商。零售商本身与电力批发市场相连，以购买和销售电力。此外，我们解释了我们的系统中现有的共生和协同作用的细节。我们的模拟结果表明，我们提出的技术可以实现大量的成本节约，同时减少污染。
2016-04-04 cs.CE math.OC
Dynamic pricing in retail with diffusion process demand
当需求的随机性影响产品的销售时，零售商使用动态定价策略来最大化他们的利润。在这篇文章中，我们制定的定价问题作为一个连续时间的随机最优控制问题，并通过解决相关的Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程找到最优策略。我们提出了一种新的方法来模拟随机性的动态销售扩散过程的基础上。该模型假设一个连续近似的零售商的库存水平，应规模更好地大库存问题比现有的泊松过程模型在收入管理文献。扩散过程方法也可以对需求波动进行建模，而泊松过程模型则不能。当系统中不存在随机性时，我们给出了HJB方程的封闭解。结果表明，确定性定价策略是近最优的需求不确定性的系统。事实上，计算最优定价策略时的数值误差可能导致平均利润低于启发式定价策略。
2018-05-30 math.DS math.OC
Optimal price management in retail energy markets: an impulse control problem with asymptotic estimates
University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
本文研究了零售商在批发市场购买能源并转售给最终消费者时，如何通过干预来调整价格以最大化收入，提出了一个无限时间 horizon 的随机冲击控制问题，并给出了最优定价策略的分析结果及对干预成本的依赖性研究。
2019-03-30 econ.GN math.OC math.PR
On the Efficiency of Connection Charges---Part II: Integration of Distributed Energy Resources
这两部分的文件解决了分布式能源（DER）的分销系统的零售电价的设计。第一部分提出了一个框架，以优化一个受管制的垄断零售商谁面临随机批发价格一方面和随机需求的其他事前两部分的关税。在第二部分中，DERs的整合是通过分析其对最优两部制关税的内生影响和由此产生的福利收益来解决的。两个DER集成模型被认为是：（i）一个分散的模型，涉及背后的米DER在净计量设置，和（ii）一个集中的模型，涉及DER集成的零售商。结果表明，在两种模式下，DERs的整合可以实现相同的社会福利和净计量电价结构是最优的。两种整合模式下的零售价相等，反映预期批发价。连接费用各不相同，并受到零售商的固定成本以及批发价格和电表后DER之间的统计依赖性的影响。特别是，分散模式的连接费用通常高于集中模式。实证分析估计DER的福利分配和类间交叉补贴的影响，使用真实的价格和需求数据和模拟。分析表明，在现行的零售定价和净计量下，消费者福利随着DER集成水平的降低而降低。交叉补贴和分散一体化的实际缺点的问题也进行了讨论。
2017-02-06 math.OC math.PR
Quadratic Regularization of Bilevel Pricing Problems and Application to Electricity Retail Markets
针对电力零售商合同设计的利润最大化双层定价问题，提出客户响应的二次正则化模型，导出带互补约束的二次规划，利用多面体复形几何性质开发旋转启发式算法，有效克服了确定性模型不稳定和logit模型求解困难。
2023-04-03 math.OC
Multi-Agent Interaction in Social Trading Network
在线零售商网络模型被认为是。消费者位于网络的一些节点中。由于商品价格和运输腐败成本，每个消费者都希望以最低成本购买特定产品。此外，在网络的一些节点上，在线零售商希望分配货物交付点。必须按照一定的最优性原理来安排交货点。本文提出了一种以折衷解为最优性原理的货物配送点最优布局算法。
2016-09-16 math.OC math.PR
A comparison of control strategies applied to a pricing problem in retail
当产品的销售受到需求随机性的影响时，零售商可以使用动态定价策略来最大化他们的利润。本文将定价问题转化为一个随机最优控制问题，通过求解相应的Bellman方程来确定最优策略。目的是研究近似动态规划算法对这个问题。对于现实的零售应用程序，建模的问题，并解决它的最优性是棘手的。因此，从业人员简化假设和设计次优的政策，但这些政策的相对性能缺乏彻底的调查。为了更好地理解这样的假设，我们模拟了两个算法的性能在一个产品系统。结果表明，对于半数以上的随机干扰实现，常用的近似等价控制策略比最优的最大期望值策略产生更大的利润。然而，这种近似算法在剩余的实现中表现得明显更差，这可以通俗地解释为零售商的风险寻求态度。另一种策略，开环反馈控制，被证明是一个很好的工作之间的妥协，等效控制和最优策略。
2017-10-05 math.DS math.OC
Design of Incentive Mechanisms Using Prospect Theory to Promote Better Sell-back Behavior among Prosumers
用户现在可以使用分布式资源将能量回馈给电网。需要为这些用户（也称为生产者）提供适当的激励机制，以便在保持零售商利润的同时最大化销售量。然而，所有现有的文献都考虑了预期效用理论（EUT），他们假设产消者最大化他们的预期收益。我们考虑前景理论（PT），它以更好的方式模拟人类在不确定性面前的行为。我们表明，在一天前的合同定价机制，实际的最优值的合同和回售量可能会小于一个计算的EUT。我们还提出了一个基于彩票的机制，并表明这样的机制可以增加销售回金额，同时增加零售商的储蓄相比，提前一天的合同定价。
2021-03-19 math.OC
Sustainability and coordination in a socially responsible supply chain using a combined incentive contract and a social marketing strategy
由于对可持续发展的日益关注，供应链寻求投资于社会可持续性问题，以在当今竞争激烈的商业环境中抢占更多的市场份额。本研究旨在发展一个供应商-零售商供应链的协调方案，以促进社会捐赠（SD）活动下的公益相关营销（CRM）活动。在消费者社会意识（CSA）存在的情况下，制造商通过一些活动（即标签）通知消费者，只要消费者购买，他就通过捐赠一定比例的零售价格来参与CRM活动。在本研究中，市场需求取决于零售价格、零售商的库存水平和捐赠规模。所提出的问题被设计在三个决策系统。首先，一个分散的决策系统（传统的结构），其中供应链的成员的目标是优化他们的利润，而不管其他成员的盈利能力，进行了研究。然后，该问题被设计在一个集中的决策系统，从整个供应链的角度获得最佳的零售价格和补货决策的价值。之后，基于成本和收入共享（RCS）的因素的激励机制，在协调系统中，说服供应链成员接受集中式系统的最优结果，而不遭受任何利润损失。此外，在集中系统中获得的剩余利润在成员之间根据他们的讨价还价能力进行分配。数值研究和阻塞决策的SD活动的评价所提出的模型。这种协调模式不仅增加了供应链成员的利益，而且对实现一个更具社会责任感的供应链也是可取的。
2023-01-16 math.OC
Elasticity Based Demand Forecasting and Price Optimization for Online Retail
我们研究了一个在线零售商的问题，他们观察产品的单位销售量，并动态地改变零售价格，以最大化预期收入。假设产品的需求对价格敏感，我们感兴趣的是当未来需求不确定时的最优定价政策。我们建立了一个系统来研究零售价格和需求之间的关系，并估计需求函数。该系统预测给定零售价格下的需求和收入。我们制定了一个收入最大化问题，在离散有限的时间范围内离散的零售价格。基于预测的需求和收入值求解最优定价策略。通过计算实验，我们研究了最优定价策略对库存管理的影响。
2021-06-16 cs.CE cs.SY eess.SY
Nonzero-sum stochastic impulse games with an application in competitive retail energy markets
本文研究了有限时间内两个局中人都采用脉冲控制的非零和随机微分对策。每个参与者的目标是最大化她的总期望折扣利润。解决方法依赖于纳什均衡和相应的准变分不等式（简称QVI）系统之间的联系。利用随机微分对策的弱动态规划原理，证明了每个局中人的价值函数是线性增长函数类中相应QVI系统的约束黏性解.我们还引入了一个家庭的价值函数收敛到我们的价值函数的每个球员，其特征在于作为唯一的约束黏性解的近似我们的QVIs系统。这一收敛结果对数值计算是有用的。我们应用概率数值方案，近似的解决方案的QVIs系统的情况下，两个电力零售商之间的竞争。我们展示了我们的模型如何再现电力零售竞争的定性行为。
2021-12-19 math.OC q-fin.MF
Strategic Formation and Reliability of Supply Chain Networks
供应链是全球经济的支柱。对他们的干扰可能是昂贵的。集中管理的供应链投资于确保其弹性。然而，分散的供应链必须依靠其各个组成部分的自身利益来维持整个供应链的弹性。我们研究的激励，独立的自我利益的代理人在面对生产中断和竞争，形成一个有弹性的供应链网络。在我们的模型中，竞争的供应商受到产量不确定性（他们提供少于订单）和拥挤（提前期不确定性或“软”供应上限）。相互竞争的零售商必须根据价格和可靠性来决定与哪些供应商建立联系。在产量不确定的情况下，所得到的供应链网络是稀疏的。零售商将他们的联系集中在一个供应商上，这与他们应该通过多样化供应基础来减少产量不确定性的想法背道而驰。这是因为零售商从供应差异中受益。这表明，竞争将放大产出的不确定性。当拥塞也包括在内时，所得到的网络更密集，并且类似于供应链文献中提出的二分扩展图，从而提供了弹性供应链网络内生形成的第一个例子，而没有弹性被明确编码在收益中。最后，我们表明，供应商的投资，提高产量，可以使它变得更糟。这是因为高产量使市场饱和，从而降低了参与者的价格和利润。
2020-01-14 cs.GT cs.SY econ.TH
Welfare-Optimized Recommender Systems
本文提出基于随机效用模型的推荐系统，将购物者建模为有限理性决策者，通过统一零售商与购物者目标的福利指标实现推荐优化，并在合成数据上验证了其有效性。
2024-09-23 cs.GT math.OC
AI-Mediation in Retail Markets: Revenue Effects and Assortment Optimization
Cornell Tech, Cornell University（康奈尔大学康奈尔科技学院）
该研究探讨AI调解下的零售品类规划，对比确定性与随机调解，发现忽略调解会致2.52%-11.37%收入损失，确定性插件表现更优，且该优化问题存在完全多项式时间近似方案。
2026-10-12 cs.AI econ.GN math.OC
