有限需求分布信息下损失厌恶的报童模型研究

考虑有限需求分布信息下具有损失厌恶特性的报童订货策略问题.在前景理论框架下,基于最小最大后悔值准则建立了仅知需求区间信息下的报童鲁棒订货模型,分析了损失厌恶系数,单位剩余损失以及需求区间范围对损失厌恶报童鲁棒订货量和最小最大后悔值的影响.研究结果表明:决策者的鲁棒订货量随单位剩余损失的增大而减少,但随着损失厌恶系数和需求区间范围的增大,鲁棒订货量可能增大也可能减少,决策者的最小最大后悔值总是随厌恶系数和需求区间范围的增大而增大,随单位剩余损失的增大而减小.     

需求分布未知条件下的供应链鲁棒主从对策

研究了需求不确定条件下的供应链鲁棒主从对策问题.考虑了未知需求分布信息条件下的两级供应链系统.其中,制造商作为主方,决定产品批发价格;零售商作为从方,决定产品订货量.这一问题又被称为需求分布信息的期望值问题.推导了仅知需求均值和方差信息条件下,集成供应链和分散供应链鲁棒订货量与批发价格决策,分析了该决策下的供应链系统及其成员利润情况.最后进行了数值计算,验证了当已知需求具体分布时供应链鲁棒主从对策的有效性.结果表明:对于集成供应链来说,采取鲁棒订货策略将损失一定数量的利润;而对于分散供应链来说,采取鲁棒主从对策策略将使供应链总利润得以提高.     

协方差矩阵奇异情况下均值—CVaR最优投资组合

利用CVaR代替方差来度量风险.研究了当风险资产的协方差矩阵奇异,收益分布为多元正态情形下的均值—CVaR投资组合的最优解.在一般的市场条件下,给出了其解的具体形式.     

风险资产组合均值-CVaR模型的算法分析

CVaR是指损失超过VaR的条件均值,反映了损失超过VaR时可能遭受的平均损失水平,它克服了VaR的非一致性、非凸性等不足.本文基于CVaR风险计量技术,分析了风险证券的投资收益率在服从正态分布下的风险资产组合均值-CVaR模型,给出了该风险资产组合有解的条件,以及在该条件满足下,最小均值-CVaR组合的投资比例解析形式和最小值.     

CVaR准则下考虑过度自信行为的报童模型研究

为研究风险厌恶零售商对随机市场需求的信念有过度自信行为时的订货策略，以CVaR作为风险度量准则，建立了CVaR下过度自信的报童模型.探讨风险厌恶程度和过度自信行为对零售商的最优订货决策及相应条件风险值的影响，分析过度自信零售商和完全理性零售商的信念条件风险值与实际条件风险值.研究结果发现:在一定风险水平下，过度自信导致零售商条件风险值降低且订货量偏离完全理性时的情形.数值算例验证了模型的有效性，为现实中零售商的订货决策提供了理论支持.     

基于小波极值理论的中国股市风险研究

运用条件风险价值(CVaR)模型实现对市场风险的监控,把小波变换和极值理论结合在一起对CVaR进行估计.第一阶段,用小波方法确定广义Pareto分布的阈值;第二阶段,把基于小波变换的阈值运用到极值理论中,然后运用极值理论估计CVaR.选用香港恒生指数和深证综指进行实证分析,把基于小波变换的极值理论估计的CVaR与条件极值理论估计的CVaR进行比较,根据失败数量和尾部损失检验,发现基于小波变换的极值理论能够提高预测的精准性.     

基于不确定理论的EOQ模型及库存风险分析

基于不确定理论,研究了需求为不确定变量(不是随机变量和模糊变量)的库存风险控制最优策略,以风险最小化为目标建立了库存风险模型.确定了"之字形分布"下的最佳需求估计值,得出了需求为不确定变量时的经济订货批量和订货周期的修正公式.应用数学软件Matlab,对该模型进行仿真计算,结合灵敏度分析方法,分析了模型参数变化对库存风险控制的影响.     

基于ARMA-GARCH模型的风险价值与条件风险价值计算

基于ARMA-GARCH模型,给出风险价值VaR、条件风险价值CVaR的计算公式,分别在标准正态分布、student＇T分布、Skewed-T分布、广义误差分布条件下对模型进行数值模拟,并用上证A股、大同煤业股票相关数据拟合模型来进行实证分析.结果表明,利用ARMA-GARCH模型给出的计算公式能够准确地估计VaR值与CVaR值,并且随着给定概率水平p的减少,VaR与CVaR的值增大,对于给定同一概率水平的CVaR值比VaR值大,CVaR比VaR更能体现风险度量的大小.     

MC-GARCH模型在互联网金融风险度量中的实证研究

针对互联网金融风险测度问题,提出了MonteCarlo模拟法。首先,选取中证互联网金融指数作为研究对象,并对数据进行基本的统计分析,得出中证互联网金融指数对数收益率具有尖峰厚尾性和异方差性的特点,建立GARCH模型,对序列的均值和方差进行估计;其次,基于GARCH模型计算出的均值和方差,利用MonteCarlo模拟法计算中证互联网金融指数的VaR和CVaR值;最后,对模型的准确性和精确度方面进行Kupiec返回检验。结果表明:VaR和CVaR均可作为度量互联网金融风险的工具,但VaR无论在准确性上还是精确度上都远低于CVaR,故CVaR是一种更优良的风险测度工具。     

均值-半方差-熵投资组合优化模型

比较以方差为风险构建的均值-方差模型、以半方差为风险构建的均值-半方差模型、以绝对离差为风险构建的均值-离差模型可知，在同等收益水平下以半方差为风险最符合投资者心理的结论.引入熵构建均值-半方差-熵模型.实例分析结果表明，新模型能更全面地考虑股票市场中各种可能的不确定因素，在收益达到一定水平的基础上，为投资者提供更安全的投资方案.     

基于相似度的三参数区间灰数决策方法

为了解决复杂决策环境中的多属性群决策问题,考虑问题的灰数特质及决策者的心理因素,提出了基于相似度的三参数区间灰数决策方法。首先,从区间长度和重心的角度出发,提出了相似度计算公式。其次,考虑决策者与环境的关系,建立基于相似度的决策者心理认知场,引入数据势理论,求得决策者权重;结合距离公式和熵权法求得属性权重;最后,构建了基于前景理论、相似度和逼近理想解排序法(Technique for order Preference by Similarity to ideal solution,TOPSIS)相结合的方案决策模型。采用算例证明了模型具有优化方案之间的差异度的效果,并验证了可操作性及合理性。     

Feature Extraction Technique for Fault Prognosis Based on Fault Trend Analysis

Fault prognosis is one of the key techniques for prognosis and health management,and an effective fault feature can improve prediction accuracy and performance. A novel approach of feature extraction for fault prognosis based on fault trend analysis was proposed in this paper. In order to describe the ability of tracking fault growth process,definitions and calculations of fault trackability was developed, and the feature which had the maximum fault trackability was selected for fault prognosis. The vibration data in bearing life tests were used to verify the effectiveness of the method was proposed. The results showed that the trackability of energy entropy for bearing fault growth was the maximum,and it was the best fault feature among selected features root mean square( RMS),kurtosis,new moment and energy entropy. The proposed approach can provide a better strategy for fault feature extraction of bearings in order to improve prediction accuracy.     

基于信息熵的Push/Pull策略下供应链不确定性

以3级多产品供应链为例,分别采用Push/Pull/混合Push & Pull /改进Push 4种控制策略运行供应链,采用总熵比量化供应链的全局不确定性.将基于仿真优化(SBO)与遗传算法(GA)相结合,解决了计算量大与不确定因素多的难题.以控制规律中的增益为决策变量,对不确定性进行优化,计算出最优决策变量下的客户满意度、超量库存、延迟交货和总成本等常用性能指标.仿真结果表明:供不应求时,采用混合Push & Pull策略可以降低总成本;供大于求时,采用改进Push策略能最大程度降低供应链的不确定性.     

一种改进的基于类间方差的阈值分割法

在图像的目标和背景像素灰度均服从正态分布时，提出了一种改进的基于最大类问方差法的图像分割算法．对新算法进行了测试并与最大类间方差法和最大熵法进行了比较，结果表明，新的改进算法在图像分割过程中具有速度快、效果好的特点．     

库 存 决 策 支 持 系 统

从建立实用的系统出发, 针对确定性离散需求量的库存问题提出一种新的库存模型——费用比较模型. 在该模型和其它现有库存模型的基础上, 设计并实现关于库存管理问题的决策支持系统, 该系统能解决商业中的库存优化问题,给库存决策者提供了有力的决策支持.     

卖方推动下电子商务平台交易费定价策略分析

基于期望收益最大化准则,构建了关于电子商务平台交易费定价策略问题的S tacke lberg博弈模型。分析结果表明,买方始终希望得到卖方关于电子商务平台交易费价格的事先承诺,若承诺条件越强,买方加入电子商务平台的动力也越大。卖方对电子商务平台交易费定价策略的选择受到产品市场需求随机波动的影响,当卖方预期实际需求波动方差不超过临界值时,卖方对电子商务平台交易费的定价倾向于作出价格承诺并保持事先承诺;大于临界值时,卖方倾向于保持定价柔性。     

制造与再制造混合系统中库存与牛鞭效应的分析与优化

运用控制理论对一个简单的制造与再制造混合系统建立了动态数学模型，并定量分析了再制造过程的生产提前期和回收率对整个混合制造系统的动态特性之影响．结果表明，较高的产品回收率可以减少库存变化和牛鞭效应，回收量能够在一定程度上用于吸收需求波动，而较长的再制造提前期对于减小库存变化和牛鞭效应的作用则不明显．在该特定的系统中，供应链中有回收时的库存变化与牛鞭效应比没有回收时的要小．     

基于时间满意度的混合渠道库存及分配策略

针对目前越来越多的企业引入网络直销所造成的复杂的库存控制及需求分配状况,提出了基于客户满意度的库存及分配策略。以最小化系统总成本及最大化时间满意度为目标建立双目标非线性整数约束规划模型,并提出了基于精英重组的混合多目标进化算法。算例仿真证明了双目标模型较之单目标模型结果更优,算法在解的质量及效率上均具有明显的优越性,关键参数的敏感性分析为企业优化决策提供了重要结论及有效依据。     

最大信息熵引信起爆控制

目的 从理论上分析减小引信炸点散布的方法,研究引信起爆控制问题。方法 从熵的基本概念和Ｓｈａｎｎｏｎ信息理论的角度;将引信炸点作为信源处理,利用信息熵的理论方法,研究引信战技指标、炸点散布方差和引信控制量的关系。结果 在限定引信炸点散布方差条件下,炸点最大熵分布为高斯分布。提出引信信号处理所必须提取的最小信息量,为研究引信的信息处理寻找了一条新的方法。结论 引信起爆控制量的信息熵与战技指标有关,引     

随机状态下需求均值为线性函数时的EOQ模型

在一定类型的存贮系统中，订购周期和需求都可能是服从某种分布的随机变量，而经典的EOQ模型通常忽略这些因素，在需求均值为定常参数研究的基本上，假设订购周期为服从指数分布的随机变量，需求均值为线性递增函数，以及考虑资金的时间价值和通货膨胀因素对库存系统补充策略的影响，进一步放宽了确定状态下基本经济订购批量模型的条件，给出了无限时域和有限时域条件下模型的综合费用函数，并推导出最优订购批量、最优订购周期等参数的表达式，拓宽了需求均值为定常参数时EOQ模型的应用范围，为库存系统的管理决策提供了理论依据。