Zn—Cd二元合金溶液行为的分析

运用规则溶液基本原理对Ｚｎ—Ｃｄ二元合金溶液进行了处理．并将计算结果与实际数值作了对比分析．结果表明．温度对该合金液有明显的影响．在８１３Ｋ时．其行为偏离了规则溶液基本原理．     

需求率符合产品寿命周期的库存问题的最优控制

本文给出了用三次函数近似拟合需求率符合产品寿命周期变化规律的库存模型，得到了这一模型的整体最优解，并付诸实际应用.     

随机转移矩阵与双无限环境中马氏链的构造及互通性

利用随机环境中的转移矩阵,解决了双无限环境中马氏链的构造问题,引入了互通和强互通概念,并在平稳环境的条件下,研究了互通和强互通的关系。     

采用EVA指标的证券投入产出效率测度分析

尝试采用经济价值增量法(EVA)指标和随机前沿面模型对几只股票进行投入产出效率测度分析和评价，评价结果反映了EVA指标应用的合理性。     

基金模型中的随机控制与固定流

该文构建了一类基金(教育基金)的投资消费模型，它的特点是直接与基金的投资目的有效相联．对于无固定流的情况，应用经典的随机控制理论得出了模型的最优投资消费策略；而针对有固定流的情况，证明了相应的检验定理，也导出了模型的最优控制解．     

长毛对虾饲料的适宜蛋白质含量

比较了5种常用的对虾蛋白质源饲料和长毛对虾的蛋白质和氨基酸组成,测定对虾对这些饲料的消化率。结果表明:长毛对虾对大豆饼粉、花生饼粉、脱脂秘鲁鱼粉、秘鲁鱼粉和小杂鱼粉的消化率均达到82％以上。5种原料中多数氨基酸的含量高于对虾肌肉中相应氨基酸的含量;但lys、Met、Arg、Ile、Leu 和His等6种必需氨基酸远不及虾体中的含量。以不同比例的秘鲁鱼粉、大豆饼粉、玉米粉和麦麸配制成 5种配合饲料,测定其营养成分以及长毛对虾摄食这 5种配合饲料后的生长率,结果表明:以秘鲁鱼粉为主要蛋白源、蛋白质含量40～45％的饲料,可以较好地满足长毛对虾正常生长的需要,其生长率最高。     

随机利率下条件蒙特卡罗综合加速方法及应用

主要研究CIR(cox-ingersoll-ross)随机利率模型下欧式期权定价的蒙特卡罗加速模拟问题,提出了一种新的控制变量,基于此变量结合条件蒙特卡罗方法可对普通蒙特卡罗方法有显著加速效果.理论及数值计算表明,该方法能有效地提高计算效率.同时,提出了基于条件蒙特卡罗方法求解Greeks的算法,与经典的蒙特卡罗方法比较,能更精确、稳定地求解Greeks的值.所提出的方法同样适用于一篮子期权、离散取样亚式期权等高维期权.     

求解模糊需求车辆路径问题的两阶段变邻域禁忌搜索算法

模糊需求车辆路径问题(CVRPFD)是对带容量约束车辆路径问题(CVRP)的扩展,属于经典的NP难题,其求解与需求确定CVRP区别较大,较为复杂,具有很强的理论和现实意义.基于先预优化后重调度的思想,提出一种新的两阶段变邻域禁忌搜索算法(VNTS)对其求解:在预优化阶段,基于可信性理论构建模糊机会约束优化模型处理客户点模糊需求,设计VNTS求解预优化方案;在重调度阶段,设计随机模拟算法模拟客户点实际需求,提出一种新的点重调度策略对预优化方案进行调整.算例实验表明两阶段变邻域禁忌搜索算法是一种求解CVRPFD的有力工具,点重调度策略调整效果较佳.     

两种经营模式下通勤廊道停车换乘选址及停车费用优化

停车换乘作为交通需求管理措施的一个重要手段,可以有效缓解城市中心区的交通拥堵以及城市停车问题.合理的停车换乘没施选址和停车费用都将大大提高停车换乘设施的作用和完善整个城市交通系统的功效.本文以通勤廊道的停车换乘系统为对象,分别考虑政府经营和企业经营两种模式,提出了双层规划模型来描述停车换乘条件下停车换乘选址及停车费用优化问题.基于灵敏度分析的方法,提出了分支定界算法求解提出的双层规划模型.采用数值算例验证了提出的模型和算法的有效性.该研究可以为从成本与收益的角度对停车换乘设施的建设方案的评价提供决策支持,对停车换乘系统的发展和规划具有理论指导意义.     

基于出行者路径选择行为的VMS诱导策略研究

针对现有交通诱导系统片面地确定可变信息板(VMS)位置和发布内容的弊端,提出系统性确定符合路网出行需求的VMS诱导策略的方法,该方法从交通管理者对系统建设成本的限制和出行者的路径决策心理出发,建立综合考虑两者期望的双层规划模型.其中上层模型考虑交通管理者对网络总效益的期望和对VMS建设成本的约束,下层模型根据出行者在VMS诱导下的转向概率,运用符合出行者路径选择心理的随机动态交通分配模型,并设计了求解算法.应用表明,在不同的系统建设成本约束下、网络总出行成本是网络交通需求水平、出行者的转向概率、VMS的布设位置、交通诱导信息的发布周期和内容等的组合结果,因此求解保证网络总出行成本最低的VMS诱导策略时需要同时考虑以上因素.研究结论可为城市交通管理VMS诱导决策提供理论支持.