Heston模型下考虑工资风险和保费退还条款的DC型养老金时间一致性投资策略

DC型养老金投资者通常可以将保费投资于金融市场中无风险资产、风险资产以及通胀指数化债券3种资产。在均值-方差准则下，为了充分考虑市场风险因素和保障参保人利益，将通胀风险、波动风险、工资风险以及保费退还条款引进投资模型中。利用博弈论思想和随机最优控制技术，通过求解一个扩展HJB方程组，得到了最优时间一致性投资策略和有效前沿的解析表达。最后，通过数值分析比较了有、无保费退还条款两种情形下的最优投资策略。此外，还分析了一些主要参数对最优投资策略和有效前沿的影响，并给出了经济意义上的解释。     

非自治随机Kuramoto-Sivashinsky方程的Wong-Zakai逼近

在Wong-Zakai逼近下证明了非自治Kuramoto-Sivashinsky方程吸引子的存在性.     

多任务模糊聚类驱动的多任务TSK模糊系统模型

该文提出了一种多任务Takagi-Sugeno-Kang（TSK）模糊系统建模方法.首先给出了一种新的多任务模糊c均值聚类算法，能够有效提取所有任务之间的公共信息和每个任务的私有信息，进而利用所得的聚类中心构建多任务TSK模糊系统的前件参数.其次设计了一种具备多任务协同学习机制的后件参数优化方法，可以优化多任务TSK模糊系统的后件参数.最后基于优化的前后件参数，构建出具体多任务模糊聚类方法驱动的多任务TSK模糊系统模型（multi-task fuzzy c-means based multi-task TSK fuzzy system，MTFCM-MT-TSK-FS）以用于实际应用.分别在合成和真实数据集上进行实验，结果验证了该模型的有效性.     

基于博弈和多智能体的汽车共享服务联盟协同策略研究

基于演化博弈和多智能体仿真，以加强联盟管理、提升联盟服务商合作积极性为目标，研究汽车共享服务联盟协同策略.从演化博弈视角设计综合考虑服务商自身与联盟内其他成员历史信息的学习规则，构建汽车共享服务联盟的多Agent仿真模型，研究收益、成本及惩罚等不同参数设置对服务商协同策略的影响.依据仿真实验结果提出了不同收益、成本和惩罚参数场景下加强联盟合作的策略，为汽车共享服务联盟的协同策略提供决策支持.     

Local reduction in physics

A conventional wisdom about the progress of physics holds that successive theories wholly encompass the domains of their predecessors through a process that is often called “reduction.” While certain influential accounts of inter-theory reduction in physics take reduction to require a single “global” derivation of one theory׳s laws from those of another, I show that global reductions are not available in all cases where the conventional wisdom requires reduction to hold. However, I argue that a weaker “local” form of reduction, which defines reduction between theories in terms of a more fundamental notion of reduction between models of a single fixed system, is available in such cases and moreover suffices to uphold the conventional wisdom. To illustrate the sort of fixed-system, inter-model reduction that grounds inter-theoretic reduction on this picture, I specialize to a particular class of cases in which both models are dynamical systems. I show that reduction in these cases is underwritten by a mathematical relationship that follows a certain liberalized construal of Nagel/Schaffner reduction, and support this claim with several examples. Moreover, I show that this broadly Nagelian analysis of inter-model reduction encompasses several cases that are sometimes cited as instances of the “physicist׳s” limit-based notion of reduction.     

巡回牧师策略下的编队海上补给规划

为有效规划巡回牧师(CR)策略下的海上补给过程,首先,根据CR策略下的海上补给特点,分析海上补给流程,介绍了汇合点的概念、计算方法以及出入库排队情况,并阐明了平时、战时不同环境下的补给规划目标;然后,分别建立海上补给整数非线性规划模型和多智能体仿真模型,设定典型的海上补给案例,分析数据并带入模型,通过LINGO和Anylogic仿真平台分别对模型进行求解,将两个模型的求解结果进行比较分析.结果表明,整数规划模型与多智能体仿真模型能够有效实现问题求解,对于优化CR策略下的海上补给过程均具有较好的适用性,其中多智能体仿真模型优化效率更高.     

中子活化分析中煤样厚度及探测器位置的选择

利用MCNP5程序包模拟14MeV脉冲中子照射一定厚度煤样,并通过时间控制获得非弹γ能谱和俘获γ能谱,再利用计数率的高低确定γ能谱的获取位置.结果表明:当煤样厚度为20cm时,非弹γ能谱的计数率达到饱和;当煤样厚度为35cm时,俘获γ能谱的计数率达到饱和.     

工程实践中的体系与系统

 介绍了国际上通行的体系概念，通过实例阐述了常见的体系类型，从多个维度描述了系统与体系的区别，根据实践总结，提出体系与系统的核心界定准则，并结合工程实践进行了详细描述。     

基于ULS、TLS和超声测高仪的天然次生林中不同林冠层树高估测

【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm²样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。     

基于扰动观测器的非线性不确定系统滑模H2保性能控制

针对一类受到外界扰动的非线性不确定系统,基于扰动观测器提出一种滑模保性能H_2控制策略。首先,根据所提出的复合滑模面,设计包含扰动估计的滑模控制策略;其次,依据H_∞和极点配置理论,设计鲁棒扰动观测器,来实现对扰动的估计;最后,给出了控制参数的选取原则,以实现H_2保性能控制。仿真结果表明,该算法不仅能够有效抑制抖振,而且摆脱了对系统先验信息的依赖,具有较高的实用性和有效性。