Analysis of equilibrium problems arising within supply chain networks

供应链网络内出现的均衡问题分析

• 批准号: 18K11179
• 负责人: 成島 康史
• 金额: $ 2.08万
• 依托单位: Keio University (2019-2022)Yokohama National University (2018)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18K11179/
• 关键词: 均衡問題; サプライチェインネットワーク; 変分不等式問題; ロバスト最適化; ネットワーク最適化; 数値解法アルゴリズム; 相補性問題; 均衡分析

前年度までの進捗を踏まえ以下の研究を行った。１．不確実性を含むサプライチェインネットワーク（SCN）における均衡問題の分析：昨年度より注目し始めた分布的ロバスト最適化を引き続き研究した。今年度は、想定するSCN上の各意思決定主体の変数に不確実性が含まれるような状況において、分布的ロバスト最適化を適用したモデルの構築を検討した。また、派生的な研究として、分布的ロバスト最適化を用いて、分散投資問題や経路選択問題に対する最適化モデルを構築した。昨年度に定式化を行ったサービスレベルや製品の品質を変数に取り込んだSCN均衡モデルの均衡解の性質を分析するとともに、数値実験を行い、パラメータが変化した際の均衡解の挙動について分析を行った。２．サービスを考慮したSCNにおける均衡問題の分析：昨年度までに定式化したモデルはリーダー・フォロワーゲームなる。今年度はその中でもマルチリーダー・ワンフォロワーゲームに対する数値解法を研究した。具体的には，最適値関数を用いてフォロワーの問題を再定式化することにより、2段階の問題を1段階の問題へと変形し、さらにそれを非線形の方程式系へ変形することで求解する方法を提案した。また、予備的な数値実験を行い、提案法の有効性を検証した。３．複雑な構造や制約を持つSCNにおける均衡問題の分析：今年度は、航空業界における航空燃料のSCNに着目した。近年、航空燃料としてSAF（Sustainable aviation fuel）が注目されているが、その調達ルートは確立されていない。そこで、SAFの調達ルートが確立された場合の炭素排出量削減効果を分析するためのSCN均衡モデルを構築し、予備的な数値実験を行った。また、上記1と2に共通して、微分不可能な関数を含む方程式系や最適化問題を効率的に解く必要があるため、それらに対する数値解法アルゴリズムについても研究を行った。

根据前一年的进展，进行了以下研究。 1。分析供应链网络（SCN）中的平衡问题：我们继续研究分布的强大优化，自去年以来，我们开始专注于这些优化。今年，我们考虑建立一个模型，该模型在预期的SCN上每个决策实体的变量中都包含不确定性的情况下应用了分布式强大的优化。此外，作为一项衍生研究，我们使用了分布式强大的优化来构建用于多元化投资和路线选择问题的优化模型。我们分析了SCN平衡模型的平衡解的性质，该模型结合了去年制定的服务水平和产品质量，还进行了数值实验，以分析当参数更改时平衡解决方案的行为。 2。考虑服务的SCN中平衡问题的分析：直到去年制定的模型是领导者/追随者游戏。今年，我们研究了用于多领导者和一员游戏的数值解决方案。具体来说，我们提出了一种方法来解决两阶段问题，通过使用最佳值函数来重新制定追随者问题，将两阶段问题转换为一个阶段问题，然后将其转换为非线性方程式。此外，进行了初步数值实验，以验证该方法的有效性。 3。分析具有复杂结构和约束的SCN中的平衡问题：今年，我们专注于航空业的航空燃料SCN。近年来，可持续航空燃料（SAFS）作为航空燃料引起了人们的关注，但尚未建立采购路线。因此，如果建立了SAF采购途径并进行了初步的数值实验，我们构建了一个SCN平衡模型，以分析减少碳排放的效果。此外，由于有必要有效地求解包含非差异功能和优化问题的方程式系统，这是上面1和2的共同点，因此我们还对这些数值解决方案算法进行了研究。

项目成果

慶應義塾研究者情報データベース

庆应义塾大学研究员信息数据库

Global convergence of a Newton-type proximal gradient method for multi-objective optimization with composite D.C. functions

复合直流函数多目标优化的牛顿型近端梯度法的全局收敛性

• 发表时间: 2022
• 作者: 成島康;Vades;Antoine;辺 浩
• 通讯作者: 辺 浩

成島康史HP

成岛靖 HP

A proximal memoryless symmetric rank one method for minimizing composite functions

一种最小化复合函数的近端无记忆对称秩一方法

• 发表时间: 2019
• 期刊: 京都数理解析研究所 講究録
• 作者: 成島康史;中山舜民
• 通讯作者: 中山舜民

Global convergence of a proximal memoryless symmetric rank one method for minimizing composite functions

最小化复合函数的近端无记忆对称秩一方法的全局收敛

• 发表时间: 2021
• 期刊: Proceedings of International Conference on Nonlinear Analysis and Convex Analysis-International Conference on Optimization: Techniques and Applications
• 作者: 伊藤勝;福田光浩;S. Nakayama and Y. Narushima
• 通讯作者: S. Nakayama and Y. Narushima