Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.11a
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pp.592-601
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2007
In the conventional double auction approaches, two basic assumptions are usually applied - (1) each trader has a linear or quasi-linear utility function of price and quantity, (2) buyers as well as sellers have identical utility functions. However, in practice, these assumptions are unrealisitc. Therefore, a flexible and integrated double auction mechanism that can integrate all traders' diverse utility functions is necessary. We propose a double auction mechanism with resource allocation based on nonlinear utility functions, namely a flexible synchronous double auction system where each participant can express a diverse utility function on the price and quantity. In order to optimize the total market utility consists of multiple complex utility functions of traders, our study proposes a genetic algorithm (GA) We show the viability of the proposed mechanism through several simulation experiments.
We explore an optimal consumption/portfolio and retirement problem with a CARA utility function of consumption. The relevant Bellman equation for the value function is transformed into a linear equation and the optimal strategies are obtained explicitly.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.33
no.1
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pp.19-33
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2008
In the previous double auction research for the market optimization, two basic assumptions are usually applied - (1) each trader has a linear or quasi-linear utility function of price and quantity, and (2) buyers as well as sellers have identical utility functions. However, in practice, each buyer and seller in a double auction market may have diverse utility functions for trading goods. Therefore, a flexible and integrated double auction mechanism that can integrate all traders' diverse utility functions is necessary. In particular, the flexible mechanism is more useful in a synchronous double auction because traders can properly change utilities in each round. Therefore, in this paper, we propose a flexible synchronous double auction mechanism in which traders can express diverse utility functions for the price and quantity of the goods, and optimal total market utility is guaranteed. In order to optimize the total market utility which consists of multiple complex utility functions of traders. We show the viability of the proposed mechanism through a several simulation experiments.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.19
no.3
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pp.111-129
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1994
In this study, we develope a revised model as well as application of decision problem under ambiguity based on the subjectively weighted linear utility medel. Bayes'rule is used when there are ambiguous probabilities on a decision problem and test information is available. A procedure for assessing the ambiguity aversion function is also presented. Decision problem of chemical corporation is used for an illustration of the application of the subjectively weighted linear utility model using Bayesian approach. We present the optimal decisiond using newly developed model. We also perform the sensitivity analysis to assure ourselves about the conclusion we obtianed on degree of ambiguity aversion due to characterize parameter of subjectively weighted linear utility model.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.33
no.3
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pp.137-145
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2010
The objective of this paper is to evaluate the equilibrium price between PSTN and VoIP telephony services in the case of non-linear utility function. Currently there are two types of wired phone services we are known PSTN (Public Switched Telephone Network) and VoIP (Voice over Internet Protocol). The PSTN telephony which provide high quality service and VoIP which provides relatively low quality service form a vertically differentiated oligopoly. Therefore, the evaluation of the equilibrium price between PSTN and VoIP services is very important to wired phone service providers. The equilibrium price depends on the state of the service cost function has been proved different value. This paper was evaluated each equilibrium price for the state of the linear cost function and non-linear cost function. Subsequently, this paper analyzed the demand of both services and the equilibrium profit which can maximize the profit of both service providers.
The random utility theory and the multinomial logit model (including a more recent variant--the mixed multinomial logit) derived from it have constituted a back bone for theoretical and empirical analyses of various travel demand features including mode choice. In their empirical applications, however, it is customary to specify random utilities which are linear in modal attributes such as time and cost, and in socio-economic variables. The linearity helps easy derivation of important information such as value of travel time savings by calculating marginal rate of substitution between time and cost. In this paper the author focuses on the very linearity of the random utilities. Taking into account the fact that the mode chooser is also labour supplier, commodity consumer as well as leisure-seeker, the author sets up a maximization model of the traveller, which encompasses various economic activities of the traveller. The author derive from the model the indifference curve defined on the space of modal attributes, time and cost and investigate under what conditions the random utility of the traveller becomes linear. It turns out that there exist the conditions under which the random utility is really linear in modal attributes, but the property does not hold when the traveller has a corner solution on the space of modal attributes, or when the primary utility function of the traveller is directly affected by labour provided and/or the travel time itself. As a corollary of the analysis, a random utility is suggested, approximated up to the second order of the variables involved for empirical studies of the field.
In route guidance systems fastest-path routing has typically been adopted because of its simplicity. However, empirical studies on route choice behavior have shown that drivers use numerous criteria in choosing a route. The objective of this study is to develop computationally efficient algorithms for identifying a manageable subset of the nondominated (i.e. Pareto optimal) paths for real-time vehicle routing which reflect the drivers' preferences and route choice behaviors. We propose two pruning algorithms that reduce the search area based on a context-dependent linear utility function and thus reduce the computation time. The basic notion of the proposed approach is that ⅰ) enumerating all nondominated paths is computationally too expensive, ⅱ) obtaining a stable mathematical representation of the drivers' utility function is theoretically difficult and impractical, and ⅲ) obtaining optimal path given a nonlinear utility function is a NP-hard problem. Consequently, a heuristic two-stage strategy which identifies multiple routes and then select the near-optimal path may be effective and practical. As the first stage, we utilize the relaxation based pruning technique based on an entropy model to recognize and discard most of the nondominated paths that do not reflect the drivers' preference and/or the context-dependency of the preference. In addition, to make sure that paths identified are dissimilar in terms of links used, the number of shared links between routes is limited. We test the proposed algorithms in a large real-life traffic network and show that the algorithms reduce CPU time significantly compared with conventional multi-criteria shortest path algorithms while the attributes of the routes identified reflect drivers' preferences and generic route choice behaviors well.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.19
no.6
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pp.793-798
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2012
In this paper, we propose regression methods based on the likelihood function. We assume Arnold-Beaver Skew Normal(ABSN) errors in a simple linear regression model. It was shown that the novel method performs better with an asymmetric data set compared to the usual regression model with the Gaussian errors. The utility of a novel method is demonstrated through simulation and real data sets.
It is important to find an optimal strategy which maximize the surplus of the insurance company at the maturity time T. The purpose of this paper is to give an explicit expression for the optimal reinsurance and investment strategy, under the CEV model, which maximizes the expected exponential utility of the final value of the surplus at T. To do this optimization problem, the corresponding Hamilton-Jacobi-Bellman equation will be transformed a linear partial differential equation by applying a Legendre transform.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.15
no.4
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pp.277-290
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2011
We define some multi-type asset models derved from L$\acute{e}$vy proceses which emphasize coefficients of stochastic differential equations. Also these asset models can be represented by Doleance-Dade linear equations derived from jump-type semimartingales which are decomposed by various terms of time basically. For these asset models, we can construct optimal portfolio strategy by using filtered various information at each check time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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