农业面源污染管理中补偿机制设计

首先建立了完全信息下政府的管理模型,然后利用激励理论,在不完全信息下设计1组契约来揭露农户真实的产出类型,建立了政府带审核手段的激励模型,给出了改进的补偿机制,并对模型的结果进行了讨论,得到了一个面源污染补偿的形成机制.新机制通过农户的"自我申报"实现了环境管理者的管理目标.最后通过算例说明了机制的有效性,并解释了效率损失的原因.     

系统工程优化决策理论及其发展战略

系统工程是一门综合性的技术学科.本文分别从单人优化决策和多人优化决策的角度出发:介绍了系统工程涉及到的优化与决策方法.包括最优化理论、决策理论、博弈论等多种理论方法.综述了每种理论方法研究问题的特征、基本的结论以及发展过程,并对系统工程中使用到的优化与决策理论的发展趋势进行说明.为解决系统工程问题使用到的优化与决策理论方法的研究与应用提供一定的参考.     

有一定物理基础的核素浓度预测神经网络模型

为解决突发核电事故后使用机理模型预测放射性液态流出物迁移扩散,需长时间迭代计算的不足,提出了一种新型混合神经网络模型,该模型耦合了描述液态流出物在受纳水体中迁移扩散的组分输运方程和神经网络模型,采用并行多种群混合进化粒子群算法计算神经网络权值与阈值.论文以湖北咸宁大畈核电站受纳水体富水水库为研究对象,对事故工况下长半衰期核素迁移扩散进行模拟预测,研究结果表明有一定物理基础的神经网络模型是一种有效、可行的预测模型,预测结果与机理模型的模拟输出拟合度较好,新模型较传统的黑箱神经网络模型以及基于单调型先验知识的神经网络模型具有更强的泛化性能改善能力.     

粒子群优化算法在水文科学中的应用进展

介绍了粒子群算法的标准算法及流程,探讨了粒子群算法在水库优化调度、水电站经济运行、参数优选等水文领域中的研究成果和存在的问题,指出未来应该加强粒子群算法改进机理和收敛性能的研究,并与其他算法技术相比较、结合,拓展其在水文科学领域的应用范围,为解决水文领域中大量优化问题提供新途径。     

基于闭环供应链的零售商回收广告决策

在广告既能影响市场需求又能影响回收率的条件下,研究了零售商回收时,制造商广告与零售商广告在两种情况下,闭环供应链的最优广告水平、产品批发价、产品零售价、供应链中各成员的利润与总体利润,并进行了对比分析.研究结果表明:在闭环供应链中,针对不同的市场目标要采用不同的渠道策略.若以市场占有率为最大化目标,则采用制造商广告模式;若以利润最大化为目标,则采用零售商广告模式.     

有限理性下的进化博弈与合作机制

在介绍传统博弈论基本假设的基础上,指出完全理性是传统博弈论均衡选择的最基本假设和完全理性在动态博弈中的局限,提出有限理性与动态学习是动态博弈中多个智能体选择的基础;探讨了不断改善有限理性的进化学习方法和智能体选择机制;解释了进化博弈与进化稳定策略的本质;指出了传统博弈论与进化博弈论的区别;提出了有限理性下进化博弈与合作机制研究的问题,给出了有限理性下进化博弈与合作机制的研究结果.     

小波分维估计法在三峡水库汛期 洪水分期中的应用

汛限水位分期控制能在不降低水库防洪标准的条件下提高水能资源利用效率,而洪水分期是汛限水位分期控制的前提.以三峡水库洪水资源高效利用为背景,在分析三峡水库上下游水文气象特征的基础上,根据水文序列的自相似性,由统计分析法确定了宜昌站洪水分期数目,并选择Db4为小波基,以Mallat算法为基础,提出了小波分维估计法计算模式并计算了宜昌站各分期的分维数,最后确定了三峡水库的汛期洪水分期。结果表明,以小波分维估计法划分的洪水分期与传统研究分期结果一致,但小波分维估计法计算简便,所得分维数结果稳定,表明小波分维估计法应用于洪水分期是可行的和有效的.     

Gupta—Livne参考点协商解的单调性

提出了Ｇｕｐｔａ－Ｌｉｖｎｅ参考点协商解关于协商可行域、冲突点和参考点等协商要素的各种单调性概念，证明了这种协商解在不同参考点协商问题类上具有不同的单调性，由此，局中人可以了解协商要素的变化对自己协商结局的影响。     

产品售后服务捆绑销售与营销策略演化

产品的售后服务已成为影响消费者购买行为不可忽视的因素,企业通常会采取捆绑销售或单独销售的方式向消费者提供更优质的售后服务.考虑消费者的异质性并引入竞争导向型企业,通过构建Hotelling以及复制子动态演化博弈模型分析企业短期均衡价格以及长期演化稳定的销售策略.研究发现:较高的售后服务成本会促使一方采取捆绑销售策略并使得双方均获益,捆绑销售策略将与单独销售策略共存;非基本消费者比例越高单独销售策略越有利,单独销售策略将成为最终的演化稳定策略;相比较竞争导向型的企业而言,利润导向型企业更倾向于选择捆绑销售策略;仿真分析表明高售后服务成本下采取跟随策略的非理性企业会被淘汰,而在低售后服务成本下这一类型企业将会存在于市场上.     

基于复制动态的消费者众筹策略演化动态

采用大群体反复博弈-复制动态演化博弈,在公平贡献和利他主义两种情景下,建立了有限理性的消费者群体通过模仿学习不断调整支持众筹和不支持众筹两策略多人博弈的演化系统.通过对不同参数变化对系统演化稳定均衡及吸引域的影响分析,研究了存在消费者后悔度条件下各因素对众筹演化成功的影响机制.研究发现,公平贡献机制下不考虑后悔度,则支持众筹策略占优,考虑众筹失败带给消费者后悔产生负效益时,当融资目标越小,产品质量越高,消费者偏好越大,团体效用越大,越有利于众筹演化成功,然而发行份额的增加会带给消费者搭便车的投机行为,从而抑制众筹成功.在利他主义策略下,消费者偏好、产品质量和团体效用越大,越有利于众筹演化成功,但是当融资目标不变而发行份额增加时,消费者搭便车的行为却没有增加,反而提高了众筹演化成功的概率.