설명
공간 평형 슬롯 사이트 추천은 다양한 특성을 보여주기 위해 사용됩니다. 시장 행동을 슬롯 사이트 추천링하는 방법. 이전 버전(HARKER) 이러한 문제를 해결하기 위해 최적화를 사용했습니다. 이 버전에서는 문제는 상보성 문제로 해결됩니다.
소형 슬롯 사이트 추천 유형 :MCP
카테고리 : 슬롯 사이트 추천 모델 라이브러리
메인 파일 : harkmcp.gms
$title MCP 형식의 공간 경쟁 모델(HARKMCP,SEQ=128)
$onText
공간 평형 모델은 다양한 설명을 위해 사용됩니다.
시장 행동을 모델링하는 방법. 이전 버전(HARKER)
이러한 문제를 해결하기 위해 최적화를 사용했습니다. 이 버전에서는
문제는 상보성 문제로 해결됩니다.
Harker, PT, 공간 경쟁의 대안 모델. 운영
연구 34, 3(1986), 410-425.
키워드: 혼합 상보성 문제, 공간 평형 모델, 시나리오
분석, 시장 행동, 경쟁 시장, 독점 시장
$offText
세트
n '노드' / 1, 2, 3, 4, 5, 6 /
l(n) '지역' / 하나, 둘, 셋 /;
별칭 (l,lp), (n,np);
* 선형 수요함수: d(p) = (rho - p)/eta
* 선형 한계 비용 함수: c(y) = alpha + 2*beta*y
테이블 계수(l,*) '수요 및 공급 데이터'
알파 베타 로 에타
하나 1 0.5 19 0.2
2 2 0.4 27 0.01
3개 1.5 0.3 30 0.3 ;
* 시장은 네트워크로 구성되어 있습니다. 총 운송 비용
* ij 링크의 값은 다음과 같습니다: tcij = kappaij*xij + nuij*xij^3
테이블 쌍(n,np,*) '데이터 전송'
카파누
1.4 1 .5
1.5 2 .2
2.6 3 .3
3.6 1 .4
4.원 2 .3
4.5 1 .1
4.6 1 .1
5.1 3 .5
5.4 2 .2
5.6 1 1.0
6.2 2 .25
6.3 2 .2
6.4 1 .9
6.5 3 .8 ;
arc(n,np) '활성 호' 설정;
arc(n,np) = yes$pairs(n,np,"카파");
양수 변수
d(l) '소비자 수요'
c(n) '한계비용'
y(n) '생산'
x(n) '총 매출'
p(l) '소비자 가격'
t(n,np) '수송';
방정식
* 기본 모델의 방정식:
수요(l) '역수요함수(선형)'
Supply(n) '노드 균형 조건'
mkt(l) '시장 정리'
mrmc(l) '가격 방정식'
tcost(n,np) '운송 비용 방정식'
cost(n) '한계 공급 비용';
* 시장 구조 플래그:
스칼라
독점 '독점 가격 지표' / 0 /
acp '운송 평균 비용 가격 지표' / 0 /;
* 이 방정식에서 관련 변수는 설명 뒤에 나열됩니다.
* 역수요함수(d):
수요(l).. coefs(l,"eta")*d(l) =g= coefs(l,"rho") - p(l);
* 노드 잔액(c):
공급(n).. y(n)$l(n) + 합계(np$arc(np,n), t(np,n))
=g= x(n)$l(n) + sum(np$arc(n,np), t(n,np));
* 수급균형(p):
mkt(l).. x(l) =g= d(l);
* 소비자 가격(x)에 대한 한계 비용과 관련된 가격 방정식:
mrmc(l).. c(l) =g= p(l) - (x(l)*coefs(l,"eta"))$독점;
* 운송 활동 제로 이익 조건(조정에 따라 다름)
* 공급자가 평균비용을 사용하는지, 한계비용을 사용하는지 여부):
tcost(n,np)$arc(n,np).. c(n) + 쌍(n,np,"카파") + (3 - (2)$acp)
* 쌍(n,np,"nu")*t(n,np)*t(n,np)
=g=c(np);
* 한계비용 방정식:
비용(l).. coefs(l,"알파") + 2*coefs(l,"베타")*y(l) =g= c(l);
* 모델과 방정식.변수 연관을 정의합니다.
모델 harker / 수요.d, 공급.c, mkt.p, mrmc.x, tcost.t, 비용.y /;
* 과점 모델의 추가 변수:
양수 변수
cc(l,n) '생산자 l이 노드 n에 공급하는 비용'
xx(l,n) '생산자 l에서 시장 lp로 공급'
tt(l,n,np) '생산자 l이 노드 n에서 np로 배송';
* 과점 모델에 대한 수정된 방정식:
방정식
altsupply(l,n) '노드 균형 방정식'
altmkt(l) '수요 잔액'
altmrmc(lp,n) '가격 방정식'
alttcost(l,n,np) '운송 마진'
altcost(l) '공급 가격 방정식'
tdef(n,np) '총 운송 수요';
Set prd(l,n) '노드 n에서 작동하는 생산자 유형 l에 대한 표시기 세트';
prd(l,n) = 아니오;
prd(l,l) = 예;
* 재료 균형:
altsupply(lp,n).. y(lp)$prd(lp,n) + sum(np$arc(np,n), tt(lp,np,n))
=g= xx(lp,n)$l(n) + sum(np$arc(n,np), tt(lp,n,np));
* 수요잔고:
altmkt(l).. sum(lp, xx(lp,l)) =g= d(l);
* 가격 방정식:
altmrmc(lp,l).. cc(lp,l) =g= p(l) - xx(lp,l)*coefs(l,"eta");
* 운송 활동 제로 이익 조건:
alttcost(l,n,np)$arc(n,np).. cc(l,n) + 쌍(n,np,"kappa")
+ (3 - (2)$acp)*쌍(n,np,"nu")*t(n,np)*t(n,np)
=g=cc(l,np);
* 총 운송 수요(이 방정식과 변수 t는
* 대체비용 제약의 희소성을 개선하기 위한 독점 모델)
tdef(n,np)$arc(n,np).. t(n,np) =e= sum(l, tt(l,n,np));
* 한계공급비용:
altcost(l).. coefs(l,"alpha") + 2*coefs(l,"beta")*y(l) =g= cc(l,l);
모델 하콜리 /demand.d, altsupply.cc, altmkt.p, altmrmc.xx, alttcost.tt, altcost.y, tdef.t /;
매개변수
rep1 '운송 요약'
rep2 '공급 수요 및 가격 요약';
t.l(n,np) = 0;
y.l(l) = 25;
x.l(n) = 1;
c.l(n) = 1;
d.l(l) = 1;
p.l(l) = 1;
t.fx(n,np) $(arc(n,np) 아님) = 0;
tt.fx(l,n,np)$(arc(n,np) 아님) = 0;
* 모두 동일한 데이터를 기반으로 하는 4가지 대체 모델을 해결합니다.
* 1. 고전적 공간가격균형 : 완전경쟁
* 평균 운송 비용 가격 책정에 직면한 생산자와 공급업체:
독점 = 0;
acp = 1;
mcp를 사용하여 Harker를 해결합니다.
rep1(n,np, "cspe2") = t.l(n,np);
rep2("공급",l,"cspe2") = y.l(l);
rep2("수요",l,"cspe2") = d.l(l);
rep2("가격",l,"cspe2") = p.l(l);
* 2. 기업이 두 가지 모두를 소유하는 독점 가격 균형
* 생산 수단 및 유통 네트워크(따라서 한계
* 비용 가격은 공장과 선로 모두에서 우선 적용됩니다):
독점 = 1;
acp = 0;
mcp를 사용하여 Harker를 해결합니다.
rep1(n,np, "monop1") = t.l(n,np);
rep2("공급",l,"monop1") = y.l(l);
rep2("수요",l,"monop1") = d.l(l);
rep2("가격",l,"monop1") = p.l(l);
* 3. 기업이 사용하는 독점 가격 균형
* 평균 원가 가격이 책정된 유통 네트워크:
독점 = 1;
acp = 1;
mcp를 사용하여 Harker를 해결합니다.
rep1(n,np, "monop2") = t.l(n,np);
rep2("공급",l,"monop2") = y.l(l);
rep2("수요",l,"monop2") = d.l(l);
rep2("가격",l,"monop2") = p.l(l);
* 4. 평균 원가 가격을 적용하는 다중 생산자 과점 모델
* 교통 링크:
독점 = 0;
acp = 1;
mcp를 사용하여 harkoli를 해결합니다.
rep1(n,np, "올리고프") = t.l(n,np);
rep2("공급",l,"올리고프") = y.l(l);
rep2("수요",l,"올리고프") = d.l(l);
rep2("가격",l,"oligop") = p.l(l);
* 이 계산의 결과를 다음과 비교하십시오.
* 슬롯 사이트 추천 테스트 문제 Harker.85에 의해 보고된 내용입니다.
* 소비자-생산자 잉여 방법과 대각화
* 알고리즘은 평형 시스템을 해결하기 위해 minos를 사용합니다.
담당자1, 담당자2 표시;