带有多重空间干涉约束的工程调度优化

工程活动的空间干涉会延迟活动进度,降低活动质量,甚至引发事故,威胁员工的生命安全。针对这一问题,研究考虑多重空间干涉的工程调度优化问题。对工程中的空间资源和空间冲突进行系统地分类,建立带有多重空间干涉约束的工程调度优化模型并设计一种求解该问题的启发式算法——禁忌模拟退火算法。分别例举一个现实的工程案例和随机生成的算例群进行计算实验,结果表明,算法能快速生成项目调度计划方案,有效避免或减少多重空间干涉并尽可能地缩短工期,为工程管理者提供决策支持。     

基于二阶隐马尔可夫模型的桥梁健康状况分析与评定北大核心CSCDCSSCI

在桥梁的养护管理中,桥梁健康状况的等级分析评定一般是依据桥梁定期的监测数据而进行的。由于系统误差和随机误差的影响,管理者常常只能得到具有噪声的监测数据。针对桥梁监测数据的测量误差和桥梁累积性病害的影响,运用二阶隐马尔可夫模型和Viterbi算法,提出了一种桥梁健康状况分析与评定方法。计算实验表明,该方法可以有效地揭示桥梁的健康状况,降低测量误差的影响,提高健康状况等级评定的准确度,从而为进一步的桥梁养护管理提供更可靠的依据。     

基于神经网络的案例推理医疗诊断

在医疗诊断中,案例推理是一种有效的思维方式,但在实际应用中,存在许多难点,如大型案例 案例的表示和相似案例高效检索问题,结合前向神经网络的特点,来实现案例检索,为减少多层前向网络进行局部极小的机会,改进网络的性能,提出了神经元和前向神经网络集成,构成一种增强型神经网络结构,数学和仿真证明这种网格能减少进入局部极小的机会。此外,借助于数据库技术和多级索引方法,设计了一个医疗诊断专家系统,结果表明上述     

决策表最优特征子集的选择--基于粗集理论的启发式算法

特征子集选择问题是机器学习的重要问题。而最优特征子集的选择是NP困难问题,因此需要启发式搜索指导求解。基于粗集理论,本文提出了一种新的决策表最优特征子集选择的启发式算法。和以往的方法相比,这种算法简单实用,在一定条件下能够以较高的效率得到最优特征子集。     

Cournot均衡与企业产品竞争战略

在研究寡头竞争的著名博弈论模型Ｃｏｕｒｎｏｔ均衡的标准式基础上,对一个行业中的企业数量对企业间产品竞争的影响作了一般讨论,在此基础上分别对企业产品竞争最常用的总成本领域战略和市场优先战略建立了博弈论模型,解出了它们的均稀结果对结果作了分析,最后对２种竞争战略作出简要评价。     

基于主体自治的项目群调度协同优化

“项目群化”在项目管理领域普遍存在。从战略高度，充分尊重自治主体的利益诉求和协调主体间冲突是项目群调度整体优化的关键。考虑总承包商和项目经理间的纵向交互与项目经理间的横向竞合关系的共同作用，研究基于主体自治的项目群调度的协同优化问题。以二元并行项目为例，构建由承包商和两项目经理3个子模型构成的协同调度优化模型，令三方决策主体满意度最大化。设计了有效求解该问题的模拟退火启发式算法，通过迭代逼近于令三方决策者均满意的解。通过算例实验与分析揭示理论模型的特征，探索现象背后的原因并得到管理意义上的启示。     

面向企业绿色创新的政府R&D补贴契约设计

企业的逆向选择行为极大地削弱了政府R&D补贴的效率，因此，合理设计政府R&D补贴激励契约显得尤为重要。运用委托代理理论，基于Kuhn-Tucker条件研究了政府如何设计面向企业绿色创新的R&D补贴激励契约。研究表明：在无监督情境下，政府应允许高技术企业获取信息租金，但这将扭曲低技术企业的绿色创新；政府将通过对高技术类型企业实施高补贴，以及对低技术类型企业的降低补贴以激励高技术类型的企业承担更多的绿色创新责任。有监督情境下，严格的监督和适当的罚金对政府R&D补贴效率的提升具有严格的正向意义。针对企业的异质性绿色创新能力，政府应灵活和多样化的设计R&D补贴。     

基于二阶隐马尔可夫模型的桥梁健康状况分析与评定

在桥梁的养护管理中,桥梁健康状况的等级分析评定一般是依据桥梁定期的监测数据而进行的。由于系统误差和随机误差的影响,管理者常常只能得到具有噪声的监测数据。针对桥梁监测数据的测量误差和桥梁累积性病害的影响,运用二阶隐马尔可夫模型和Viterbi算法,提出了一种桥梁健康状况分析与评定方法。计算实验表明,该方法可以有效地揭示桥梁的健康状况,降低测量误差的影响,提高健康状况等级评定的准确度,从而为进一步的桥梁养护管理提供更可靠的依据。     

区域环境保护行动的演化博弈分析

利用演化博弈模型,分析了博弈主体动态支付条件下区域环境保护行动的演化过程.研究结果表明,系统演化具有多重复杂路径,在很大程度上取决于双种群的初始状态及其相互激励关系.进而,识别了区域环境保护行动有效实施的边界条件与充要条件;在此基础上,结合我国环境保护的具体国情,提出相应的改进措施与政策建议.     

指标特性与DEA有效性的关系

对一组决策单元,用DEA(Data Envelopment Analysis)方法对各决策单元作有效性评价的结果与所选用的指标体系是密切相关的。因为在不同的指标体系下,同一决策单元的DEA有效性系数是不同的。因而确定合理的指标体系是应用DEA方法的关键,而指标间的某些分量呈一定相关关系时,也表现出评价结果的规律性, 本文主要讨论下面两个问题:给定的一组决策单元,当评价指标增加时,某一决策单元有效性的变化规律;评价指标中存在线性关系时DEA评价的变化规律。