AN EXISTENCE THEOREM FOR RADIAL POSITIVE SOLUTIONS OF NONLINEAR DEGENERATE ELLIPTIC EQUATIONS

ＡＮＥＸＩＳＴＥＮＣＥＴＨＥＯＲＥＭＦＯＲＲＡＤＩＡＬＰＯＳＩＴＩＶＥＳＯＬＵＴＩＯＮＳＯＦＮＯＮＬＩＮＥＡＲＤＥＧＥＮＥＲＡＴＥＥＬＬＩＰＴＩＣＥＱＵＡＴＩＯＮＳＬＩＵＨａｉｌｉａｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＨｅｎａｎＮｏ...     

随机线性规划与熵

本文把随机线性规划（ＳＬＰ）问题的先验分布，理解为对该问题的不确定性的信息的度量，从而利用信息理论来确定（ＳＬＰ）问题的先验分布，这项工作是〔３〕的结果在（ＳＬＰ）问题上的一个应用。     

面向OKP基于CONWIP的集成化系统

随着社会的进步和技术的发展，顾客对产品的需求日趋多样化，单件产品生产（ＯＫＰ）方式已成为制造业发展的一种模式，这对生产控制系统提出新要求。ＣＯＮＷＩＰ生产控制系统以其有效控制在制品和适应多种产品需求的特点，显示出处理这类问题的潜力，本文将介绍了面向ＯＫＰ基于ＣＯＮＷＩＰ的集成化系统。     

POSITIVE SOLUTIONS FOR DIRICHLET PROBLEMS OF SINGULAR SEMILINEAR ELLIPTIC EQUATIONS

ＰＯＳＩＴＩＶＥＳＯＬＵＴＩＯＮＳＦＯＲＤＩＲＩＣＨＬＥＴＰＲＯＢＬＥＭＳＯＦＳＩＮＧＵＬＡＲＳＥＭＩＬＩＮＥＡＲＥＬＬＩＰＴＩＣＥＱＵＡＴＩＯＮＳ￥ＣＵＩＳｈａｎｇｂｉｎ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＬａｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓ...     

A METHOD TO FACTORIZE THE SPECTRAL DENSITY OF MULTIPLE MOVING AVERAGE PROCESSES

ＡＭＥＴＨＯＤＴＯＦＡＣＴＯＲＩＺＥＴＨＥＳＰＥＣＴＲＡＬＤＥＮＳＩＴＹＯＦＭＵＬＴＩＰＬＥＭＯＶＩＮＧＡＶＥＲＡＧＥＰＲＯＣＥＳＳＥＳ￥ＬＩＬｅｉ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｙｓｔｅｍｓＳｃｉｅｎｃｅ，ＡｃａｄｅｍｉａＳｉｎｉｃａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０...     

ON THE SMALLEST POSSIBLE ASYMPTOTICALLY EFFICIENT VARIANCE IN SEMIPARAMETRIC MODELS

ＯＮＴＨＥＳＭＡＬＬＥＳＴＰＯＳＳＩＢＬＥＡＳＹＭＰＴＯＴＩＣＡＬＬＹＥＦＦＩＣＩＥＮＴＶＡＲＩＡＮＣＥＩＮＳＥＭＩＰＡＲＡＭＥＴＲＩＣＭＯＤＥＬＳ￥ＬＩＡＮＧＨｕａ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅＯｆＳｙｓｔｅｍｓＳｃｉｅｎｃｅ，ＡｃａｄｅｍｉａＳｉｎｉｃａ，...     

MRPⅡ系统提前期的模拟估计法

本文通过ＭＲＰⅡ与ＰＥＲＴ间的对应关系，分析了用常规ＰＥＲＴ工期估计法解决提前期估计问题的缺陷，提出了用蒙特卡洛模拟法解决此问题的思路与方法。     

ASYMPTOTICS OF THE “MINIMUM L_1-NORM”ESTIMATES IN A PARTLY LINEAR MODEL

ＡＳＹＭＰＴＯＴＩＣＳＯＦＴＨＥ“ＭＩＮＩＭＵＭＬ＿１－ＮＯＲＭ”ＥＳＴＩＭＡＴＥＳＩＮＡＰＡＲＴＬＹＬＩＮＥＡＲＭＯＤＥＬ￥ＳＨＩＰｅｉｄｅ；ＬＩＧｕｏｙｉｎｇ（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｙｓｔｅｍｓＳｃｉｅｎｃｅ，ＡｃａｄｅｍｉａＳｉｎｉｃａ，Ｂｅ...     

DEDS有限扰动分析效率

离散事件动态系统（ＤＥＤＳ）有限扰动分析（ＦＰＡ）通过状态匹配和事件匹配对样本轨迹进行“剪切和粘接”，构造依概率等价的扰动样本轨迹，扩展了无穷小扰动分析ＩＰＡ的应用领域。简单实例的分析和实验结果表明：事件匹配比状态匹配具有更高的效率.     

并行离散事件仿真PDES 策略比较研究

并行离散事件仿真ＰＤＥＳ策略是当前国际离散系统仿真界最主要的研究领域之一。ＰＤＥＳ策略可分为四类：保守策略、乐观策略、混合策略和自适应策略。本文首先介绍了作为主要策略的保守策略与乐观策略,并对它们进行分析比较,而后介绍了以前两类策略为基础而形成的混合策略和自适应策略,接着分析了这四类策略存在的问题,最后提出应研究新的ＰＤＥＳ策略,以满足广泛的实际应用的需要。     

含直觉模糊弹性约束的模糊线性规划求解

本文基于模糊结构元方法构建并讨论了一类含有直觉模糊弹性约束的新型模糊线性规划问题. 通过引入模糊数的加权特征数, 定义了一种序关系并拓展了Verdegay的模糊线性规划方法, 将新型模糊线性规划问题转化成两个等价的含参数约束条件的清晰线性规划模型, 给出了此类线性规划模型对比最优可行解的求法. 最后通过一个数值实例来说明此类问题的一般求解方法.     

一种求解带交易费的证券组合选择问题的线性规划方法

研究带交易费的最优证券组合问题 .交易费函数一般都假设为新的与已有的证券组合之差的 V函数 ,在某些假定下 ,带交易费的最优证券组合问题一般可以表示成一个不可微的双目标规划问题 .本文通过引进风险水平参数和变换等将不可微的双目标规划问题转化为一个线性规划问题 ,从而可以用单纯形算法等方法有效地求解带交易费的最优证券组合问题 .本文也给出了确定风险水平参数的一种方法 .     

Global convergent algorithm for the bilevel linear fractional-linear programming based on modified convex simplex method

A global convergent algorithm is proposed to solve bilevel linear fractional-linear programming,which is a special class of bilevel programming.In our algorithm,replacing the lower level problem by its dual gap equaling to zero,the bilevel linear fractional-linear programming is transformed into a traditional single level programming problem,which can be transformed into a series of linear fractional programming problem.Thus,the modified convex simplex method is used to solve the infinite linear fractional programming to obtain the global convergent solution of the original bilevel linear fractional-linear programming.Finally,an example demonstrates the feasibility of the proposed algorithm.     

动态投入产出模糊最优控制模型

本文建立了动态投入产出问题的模糊最优控制模型，并把模糊最优控制问题转化为通常的（非模糊的）数学规划问题，从而可利用数学规划方法求解这个模糊最优控制问题.     

单纯形法的旋转迭代算法在二次规划中的应用

二次规划是非线形规划中非常重要的一类，对它的求解人们通常是利用K—T条件将其转化为线性规划来进行。但由于在转化成线性规划的过程中要引入人工变量，从而使求解过程变得复杂且不易操作。本文应用单纯形法的旋转迭代算法求解二次规划，从而避免了以上困难，得到满意结果。     

Solving and Applying a Class of Block-diagonal Structured Large Linear Programming

１ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｉｎｃｅＧ．Ｂ．Ｄａｎｔｚｉｎｇｐｒｅｓｅｎｔｅｄｔｈｅｓｉｍｐｌｅｘｍｅｔｈｏｄｉｎ１９７４，ｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｌｉｅａｒｐｒｏ－ｇｒａｍｍｉｎｇｈａｓｂｅｅｎｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｍａｔｕｒｅ．Ｈｏｗｅｖｅｒｓｉｎ...     

价格控制问题及其推广形式的罚函数法

价格控制问题是一类重要的二层规划问题。本文提出了求解这一问题及其推广形式的罚函数法,且在唯一解的假高条件下证明了方法的有限终止性数值结果表明算法是可行的、有效的。     

多层线性规划问题可行解的充要条件和单纯形算法

研究多层线性规划问题。先对可行解提出几个必要与充分条件, 然后在这些条件的基础上设计出一种单纯形算法。最后通过求解一个三层规划问题为例来说明这种方法。     

求解半向量双层规划问题的精确罚函数法

研究半向量双层规划问题的求解方法. 利用Benson’s方法及线性规划问题的对偶理论,将半向量双层规划问题转化为一个单层优化问题,同时提出了转化问题的偏静态条件定义. 基于此定义,构造了半向量双层规划的精确罚问题,得到了此类双层规划问题的最优性条件,并给出相应的求解方法. 最后通过一个数值例子表明了求解方法的可行性.     

A branch-and-cut approach to portfolio selection with marginal risk control in a linear conic programming framework

Marginal risk represents the risk contribution of an individual asset to the risk of the entire portfolio In this paper, we investigate the portfolio selection problem with direct marginal risk control in a linear conic programming framework. ＇The optimization model involved is a nonconvex quadratically constrained quadratic programming （QCQP） problem. We first transform the QCQP problem into a linear conic programming problem, and then approximate the problem by semidefinite programming （SDP） relaxation problems over some subrectangles. In order to improve the lower bounds obtained from the SDP relaxation problems, linear and quadratic polar cuts are introduced for designing a branch-and-cut algorithm, that may yield an e -optimal global solution （with respect to feasibility and optimality） in a finite number of iterations. By exploring the special structure of the SDP relaxation problems, an adaptive branch-and-cut rule is employed to speed up the computation. The proposed algorithm is tested and compared with a known method in the literature for portfolio selection problems with hundreds of assets and tens of marginal risk control constraints.