基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机前景决策方法

完善直觉梯形模糊数的算术运算,在直觉梯形模糊数及梯形模糊随机变量的基础上,定义直觉梯形模糊随机变量(instuitionistic trapezoidal fuzzy random variable, ITrFRV),探讨并证明ITrFRV的相关性质。针对具有ITrFRV且属性权重未知的模糊随机多属性决策问题,考虑决策者心理行为特征,提出基于参数估计与记分函数联合的直觉梯形模糊随机多属性决策前景决策方法。该方法首先获取决策子周期内的直觉梯形模糊样本信息,估计分布类型已知的直觉梯形模糊总体的未知参数,以获取直觉梯形模糊随机决策矩阵;其次,构造带有方差的期望直觉模糊数矩阵,定义模糊随机记分函数,将规范化的期望直觉模糊数矩阵转化为记分函数矩阵;最后,利用前景理论计算前景记分函数,进而基于灰色系统理论求解属性权重,获取综合前景记分值,由此进行方案比选。案例表明本文方法的可行性及有效性。     

考虑维修车辆的公共自行车系统再平衡问题

城市公共自行车系统由于不均匀的需求分布,需要进行自行车再分配调度,并且随着系统的使用,待维修自行车的收集和运返也成为日常运营的重要活动.本文研究考虑了自行车运返维护的静态自行车再分配问题,是一种包含正常自行车和待维修自行车的双货物路径规划问题.针对问题建立整数规划模型,提出了基于动态规划的精确算法,并根据问题特性引入两条加速规则.基于多组随机生成算例进行实验计算,并且与CPLEX进行对比,此外还针对维修车辆的数量进行了敏感性分析.计算结果验证了两条加速规则的有效性,所提动态规划算法可以有效地求解该问题.     

基于产品设计的再制造激励以及政府干预的影响

本文考虑由一个原始制造商和一个独立再制造商构成的两阶段模型,原始制造商在第一阶段决策产品设计的可再制造性水平,再制造商在第二阶段进入产品市场并和原始制造商进行价格竞争.原始制造商可以通过改变产品设计的可再制造性水平来控制可再制造旧产品的供应数量.相对较高可再制造性水平的产品能够直接降低再制造商的生产成本,增加原始制造商的固定成本和新产品单位生产成本,降低政府征收的生产税.利用博弈论模型,我们得出了再制造不受回收数量约束和受回收数量约束两种情况下原始制造商和再制造商的均衡决策,得到了激励原始制造商选择生产高可再制造性新产品时政府生产税应该满足的条件,探讨了原始制造商和再制造商对于政府生产税变化的反应趋势,分析了均衡决策结果的敏感性,考虑了再制造产品均衡产量、再制造商均衡利润、原始制造商均衡利润关于参数变化百分比的反应趋势.     

命题演算系统L~*与谓词演算系统κ~*中统一的近似推理理论

引入了度量R0-代数和R0型Hilbert方体的概念. 从语义和语构两个方面建立了同时适用于命题逻辑系统L*与一阶逻辑系统κ*的近似推理理论,并得到了统一的完备性定理.     

正常麻醉犬动脉血和脑脊液酸碱电解质关系的初步分析

３０只健康麻醉犬动脉血和脑脊液（ＣＳＦ）酸碱变量及主要电解质检测结果分析发现：ＣＳＦｐＨ、［Ｋ~＋］＜ｐＨａ和［Ｋ~＋］_ａ，相互之间相关显著，其回归方程分别为ＣＳＦｐＨ＝０．４７７×ｐＨａ＋３．７８，ＣＳＦ［Ｋ~＋］＝０．４１８×［Ｋ~＋］_ａ＋１．１２。ＣＳＦＰＣＯ２、［Ｃｌ~－］、［乳酸］［Ｌａｃｔ］＞ＰａＣＯ２、［Ｃｌ－］_ａ和［Ｌａｃｔ］_ａ，相互之间相关显著。其回归方程分别为ＣＳＦＰＣＯ２＝０．５６４×ＰａＣＯ２＋３．５３２５，ＣＳＦ［Ｃｌ~－］＝０．５×［Ｃｌ~－］_ａ＋７６．７，ＣＳＦ［Ｌａｃｔ］＋０．９５×［Ｌａｃｔ］_ａ＋１．０。ＣＳＦ［ＨＣＯ_３~－］与ＣＳＦＰＣＯ２相关显著，回归方程为ＣＳＦ［ＨＣＯ_３~－］＝１．８９８×ＣＳＦＰＣＯ２＋１０．６。     

非对称供应成本信息下装配系统定价与供货策略研究

本文考虑一个单制造商和两个互补性供应商所构成的装配系统,当市场需求随机时,制造商采取供应商管理库存的方式来转移零部件的库存风险并决定零部件的批发价格,两供应商需要在市场需求真正到来之前自行决定各自的零部件生产量,并承担相应的库存风险.本文假定供应商存在高成本和低成本两个类型,利用斯坦伯格博弈和纳什均衡研究了当供应商生产成本信息不对称和对称这两种状态下的生产与定价决策,分析供应商成本信息共享的价值.研究表明,高成本供应商在信息对称时的均衡收益大于信息不对称时的均衡收益,愿意共享信息,而低成本供应商在信息不对称时的均衡收益更大,并不会自愿共享成本信息;供应商成本信息共享对制造商和供应链也是有利的.     

命题演算系统L*与谓词演算系统K*中统一的近似推理理论

引入了度量R₀-代数和R₀型Hilbert方体的概念. 从语义和语构两个方面建立了同时适用于命题逻辑系统L^*与一阶逻辑系统K^*的近似推理理论,并得到了统一的完备性定理.