K-콘벡스 함수

K-convex function

스카프가 처음 도입한 K-콘벡스 함수재고관리 이론에서 (, 스타일 정책의 최적성 입증에 중요한 볼록함수 개념을 특별히 약화시킨 것이다.[1]이 정책은 두 숫자 s, S s로 특징지어지는데 이는 재고 수준이 수준 s 아래로 떨어질 때, 재고를 수준 S까지 끌어올리는 수량에 대해 명령이 내려지고, 다른 어떤 것도 주문되지 않는다.갈레고와 세티는 K-콘벡스 개념을 보다 차원 높은 유클리드 공간으로 일반화했다.

정의

두 가지 동등한 정의는 다음과 같다.

정의 1(원래 정의)

K를 음이 아닌 실수가 되게 하라.함수 : (는) K-convx이다.

모든 0 b > b에 대해

정의 2(기하학적 해석을 사용한 정의)

함수 : (는) K-convx이다.

모든 ,[ , 1 x에 대해, \\ = 1 -

이 정의는 가시성의 개념과 관련된 간단한 기하학적 해석을 허용한다.[3]Let . A point is said to be visible from if all intermediate points 이(가) 이 두 점을 결합하는 선 세그먼트 아래에 있다.그런 다음 K-convexity의 기하학적 특성화를 다음과 같이 얻을 수 있다.

함수 , g ()( 모든 y {\\displaystyle )에서 보이는 경우에만 K-콘벡스다.

동등성 증명서

위의 정의들이 서로 변형될 수 있다는 것을 증명하기에 충분하다.이는 변환을 사용하여 확인할 수 있다.

특성.

[4]

속성 1

If is K-convex, then it is L-convex for any . In particular, if is convex, then it is also K-convex for any .

속성 2

If is K-convex and is L-convex, then for is -convex.

속성 3

If is K-convex and is a random variable such that for all , then is also K-convex.

속성 4

: g이(가) K-convx인 경우, 볼록 D 에서 은 K-convx이다.

속성 5

If is a continuous K-convex function and as , then there exit scalars and with 그런 S

  • ( S) g( y) 모든 ;
  • ( S)+ = ( )g () , 모든 < s ;
  • ( ) -, 의 감소 함수다.
  • ( ) ( z)+ 모든 z y y

참조

  1. ^ Scarf, H. (1960). The Optimality of (S, s) Policies in the Dynamic Inventory Problem. Stanford, CA: Stanford University Press. p. Chapter 13.
  2. ^ 갈레고, G.와 세티, S. P. (2005)최적화n 이론 & 적용 저널의 K-convexity, 127(1):71-88.
  3. ^ Kolmogorov, A. N.; Fomin, S. V. (1970). Introduction to Real Analysis. New York: Dover Publications Inc.
  4. ^ Sethi S P, Chung F.Markovian Demand를 사용하는 인벤토리 모델에서 (s, S) 정책의 최적화.1997년.

외부 링크