一个风险值约束下的连续时间最优投资组合

考察当存在一个风险约束时的连续时间的最优投资组合问题,提供最优投资组合中控制风险的一种方法和实践管理者对市场风险控制的必要条件.一个风险约束是指由n个风险资产加上一个无风险资产且风险随时间是连续的,问题化为一段时间内约束效用最大化问题.利用动态规划技巧推导Hamilton-Jacobi-Bellman方程,且利用Lagrange乘子法处理约束条件.     

不确定条件下风险保障的偏好分析

在不确定条件下,经济过程中不同主体由于所拥有的资源和对风险偏好态度不同而产生不同的决策行为。以参加保障者在不确定经济风险条件下的效用函数为研究内容,通过引入无差异曲线,并证明引入的无差异曲线是效用函数值的消费束集合,求得最优解以提供在不确定风险条件下参保主体和政府对经济风险保障的偏好分析,构造参保主体效用最大化的选择方程,为参保主体和政府在进行保障项目的设置和实施中的决策行为提供参考基础。     

机会约束下风险证券的期望收益率的切点组合(简报)

在现实生活中决策者进行投资决策时,有时要求风险证券的实际收益率比某一期望收益率要大,以该目标为导向制定相应的最优策略.考虑到所做决策在不利情况下可能不满足约束条件,故允许所做决策在一定程度上不满足约束条件,但该决策应使约束条件成立的概率不小于某一置信水平,该方法由Charnes和Cooper提出,被称为机会约束规划.本文讨论证券组合的机会约束问题.     

中国中长期能源发展的环境挑战与战略对策

分析了中国能源开发利用产生的环境问题,指出煤炭生产和使用造成的环境损失为185.6元/t煤。分析了未来40年能源发展面临的CO2排放控制、污染物排放总量约束、能源开采生态保护以及新能源技术的不确定性等环境挑战,提出了在有效改善环境质量、减少温室气体排放的前提下,实现能源中长期可持续发展的目标和指标,定量分析了大气污染物排放总量控制对煤炭消费总量可能产生的约束,提出了实施绿色低碳能源发展的战略措施与政策建议。     

基于可靠性的随机交通网络约束最优路径问题

为了仿真交通网络中资源约束条件下的路径选择行为,建立了随机交通网络约束最优路径问题数学模型并进行求解.采用期望-方差为路径目标函数,将约束最优路径问题建模为混合非线性整数约束优化问题,构造基于线性规划的分支定界算法以求解该问题.针对Sioux Falls网络展开数值试验,将无资源约束和不同资源约束条件下的交通网络最优路径计算结果进行比较分析.试验结果表明:无资源约束和有资源约束条件下交通网络中相同起迄点之间的最优值和最优路径是不同的;在不同资源上限的约束条件下,相同起迄点之间的最优值和最优路径也是不同的,约束上限值与最优值成反比例关系.交通网络中资源约束条件对最优路径的选择具有重大影响.     

基于Hopfield神经网络的燃气轮机可靠性分配

首先推导出了燃气轮机可靠性和造价之间的拟合函数;然后利用惩罚甬数法把有造价约束问题转化为无约束优化问题,基于Hopfield神经网络构造和最优可靠性分配相对应的网络优化计算的能量函数,建立了系统可靠性优化分配的数学模型;最后用适合刚性方程的ode15s算法给出了最优的数值解.得出了惩罚因子变化趋势对最优数值解的影响关系:当惩罚因子的值在一定范围内逐渐增加时,优化结果趋于稳定.即收敛于最优解.改变约束条件,得出了燃气轮机可靠性随总造价的优化后的变化趋势,为燃气轮机的优化设计和综合决策提供一定的参考.     

汇率风险下货币资产的优化组合及其算法

本文利用随机参数系统的优化方法探讨在汇率风险下其货币资产组合问题.根据汇率变动的随机游动假设和经济法人视风险为一种损失的假定,本文导出了在不同目标下控制货币资产组合的最优决策及其算法.如果目标是使资产未来价值的期望值最大化,最优决策可通过求解一个有约束的线性预测控制问题得到.如果目标是使资产的风险最小和未来价值的期望值最大,优化问题便是求解一个有约束的线性二次型预测控制问题.     

随机环境下多目标设计优化问题的交互式算法

从通信网络和运输安排等工程问题中提出了一类多目标随机优化模型,该模型含有一个随机线性和随机二次目标函数,还含有随机线性约束.基于决策者的期望水平将多目标优化模型转化为单目标优化问题;利用新的方差期望综合法研究了此类优化问题的确定型等价类,并设计了求解这类问题的基于决策者偏好的交互式算法.数值实验表明:方差期望综合优于已有方法,它既能够反映决策者的满意度,又能够得到更稳健的最优解.     

集成化服务链多目标全局优化模型与算法

基于集成化服务链网络模型和候选服务资源评价指标,建立集成化服务链的多目标全局优化模型,并提出一种基于改进多目标遗传算法的集成化服务链多目标全局优化算法。算法采用基于距离的无参数种群多样性度量算子,在适应值分配、精英保持和选择操作中均进行了种群多样性控制,能在满足多约束条件下同时优化多个目标,得到一组满足决策者不同主观偏好的Pareto全局最优解集。仿真实验表明算法具有全局收敛性并具有较好的解的质量和分布,能有效求解集成化服务链多目标全局优化问题。     

传感器网络中节点调度的优化方法

为了研究在使用节点调度的传感器网络中,多个约束条件下如何提升网络生命周期问题,分析了覆盖率、信息感知延迟和信号冲撞率之间的关系.进一步证明在多约束条件下的节点调度问题可转化为一个凸优化问题,并利用凸优化问题求解方法获得保证网络生命周期最大化的子集分配方案和所需的节点部署密度.提出了在限定网络覆盖率和信息感知延迟以及无线信号冲撞率的前提下,达到网络生命周期最大化目标的优化问题,并使用凸优化的方法解决了该问题.给出了在不同性能指标条件下传感器网络的子集分配方案,实现了约束条件下网络生命周期的最大化.     

货机主货舱多约束条件下集装器装载优化

研究当货机货物装载量确定时,货机主货舱在多约束条件下的复杂集装器装载优化问题。由于主货舱内不同装载区域约束条件的不同,将主货舱分为两个部分考虑,在符合民航货机装载规则的前提下,建立货机主货舱的装载优化模型。不但考虑了货机的重心位置约束、货舱结构约束,还考虑到弯矩、扭矩作用对货机装载的影响。并以实际重心与最优重心偏移量最小为目标,采用遗传算法寻找最优解。以波音777货机为例进行验证,表明了该模型和算法的有效性。通过此货机主货舱装载优化算法,对于货机的安全考虑更加全面,能够在满足多个客观约束条件的基础上,较快的得到最优的装载方案,为今后的航空货运配载工作提供参考。     

基于同伦方法的跳跃式再入轨迹优化

采用间接法,以总气动热载荷最小为优化目标,对Apollo型飞行器的月球返回再入轨迹进行优化,同时考虑关于热流密度的二阶状态变量约束. 为了克服基于解决多点边值问题的打靶算法的收敛域小,难以猜测初值以及需预先知道约束结构的难点,提出一种结合自动判断约束结构和初始化对应打靶方程技术的同伦方法. 将一个较简单的无状态约束最优控制问题逐渐过渡到需解决有约束的最优控制问题以完成轨迹优化求解. 数值算例表明,使用该同伦方法可以有效地满足月球返回飞行器最优初始再入段的状态变量约束.      

基于理想点法的双目标结构鲁棒设计

在结构优化过程中结合鲁棒设计的思想，分别定义了目标鲁棒性及约束鲁棒性，将结构鲁棒设计问题描述成双目标优化问题，采用理想点法并结合序列二次规划优化策略求解该双目标鲁棒优化问题。为保持约束的可行性，根据最坏情况分析方法，在原始约束函数基础上加上带有惩罚因子的惩罚项。舱口盖及悬臂梁的设计结果表明了该方法的可行性。     

具有状态积分约束的线性二次控制问题

研究具有状态积分不等式约束的线性二次控制问题。在一定条件下，证明了最优控制的存在性和唯一性，推导优控制的反馈形式。最优反馈控制依赖于两个Ｒｉｃｃａｔｉ微分方程的解和一个参数。     

危险品配送的最小风险最低费用算法

危险品道路运输因具有高风险性,一直备受关注.针对危险品配送路径优化问题,将所有可能影响风险的因素统一为一个风险函数考虑,同时综合考虑其他约束条件,提出一种基于深度优先的最小生成树改进算法,从而实现危险品运输中风险小而路径优之目的.实例表明,该算法复杂性低,占用空间小.     

一类混杂系统的优化控制

采用基于混合逻辑动态的建模方法,将系统的连续动态过程、逻辑部分和操作约束表示为带有混合整数不等式约束的线性状态方程的形式.在混合逻辑动态建模原理基础上,采用二次型的性能指标,将混杂系统的优化控制问题归结为求解一个混合整数二次规划(mixed integer quadratic pro-gramming,MIQP)问题.最后,针对混杂系统的优化控制问题,作了数值仿真计算.研究结果表明:基于混合逻辑动态模型的优化控制能够满足控制要求,并且进一步说明MIQP方法是解决一类混杂系统优化控制问题有效的且具有发展前景的方法.     

具有混合约束的多变量系统的优化控制

给出了多变量预测控制的算法描述 ,解决了工业生产中存在的混合约束问题。并运用协调优化的原则对带有硬约束的操作变量进行了协调。当找不到满足所有约束条件的可行解时 ,对被控变量进行约束软化处理。采取线性和二次型相结合的惩罚函数 ,对预测时域上每个时刻的激活值进行惩罚 ,不仅可以保证可行解的存在 ,而且改进了控制系统的性能。理论分析证明 ,该算法能够保证闭环系统的稳定性 ,并具有较强的鲁棒性。仿真结果也证实了算法的有效性。     

微机控制伺服系统中状态调节器的设计

本文给出一种二次性能最优的微型计算机控制算法,该算法保证系统无静差,而且鲁捧性强.用该算法设计一个微型计算机控制系统时,可以同时考虑控制量的约束,状态变量的约束以及时滞等对系统对系统的影响.计算机仿真结果表明该算法对微型计算机控制系统是有效的.     

混合约束多峰优化问题的一个协同共轭进退粒子群算法

为解决混合（等式和不等式）约束的多峰优化问题（MOPs），本文在粒子群算法框架下提出了粒子优度比较准则和局部协同与共轭进退寻优两种迭代进化策略．优度比较准则在适应度和约束违反度的双重限制下指导粒子高效地执行进化策略，局部协同策略可使粒子能通过局部抱团收敛到多个全局最优解，而共轭进退寻优策略则提升了寻优的速度和精度．基于优度比较准则与两种进化策略的有效结合，本文设计了一个协同共轭进退粒子群（CCARPSO）算法，以充分融合粒子群算法的全局搜索能力和共轭进退法的局部快速寻优能力．数值仿真表明，该算法能有效解决复杂约束MOPs和非线性方程组的多根问题，在广义Logistic分布的参数估计中有全局优化能力和较高的计算精度．     

Time-stepping for multibody dynamics with friction-affected bilateral constraints

The dynamics of multibody systems with friction-affected bilateral constraints is essentially different from those of smooth multibody systems.In this paper,general modeling and numerical methods for this kind of friction-affected system are given.Each friction-affected bilateral constraint is modeled by splitting it into two unilateral constraints opposite to each other.The constraint equalities are replaced with complementarity inequalities to avoid the absolute value terms in the dynamic equations.A linear complementarity problem time-stepping scheme is presented for simulation that does not suffer from the difficulties of enumeration (known as Delassus' problem).The algorithm has the advantage that it needs no detection for stick-slip transition when neglecting the difference between the static and kinetic friction coefficients.Our method is carried out in an example to analyze the nonsmooth nonlinear behavior of a typical mechanism.