具有时间约束的公职人员洗钱方式选择及其反洗钱应对策略

通过分析认为,时间、风险、成本和转移量是不法公职人员通过洗钱方式转移不法所得时考虑的主要因素。在研究不法公职人员洗钱网络图的基础上,构建了基于时间压力条件下的最小风险最大洗钱量模型,利用多目标规划方法和最小费用最大流理论,给出求解该模型的算法,并通过实例验证了该算法的有效性。依据洗钱模型与算法,从资金来源、洗钱成本以及交易时间等方面,提出了遏制不法公职人员洗钱的措施。     

多阶段多目标洗钱网络路径算法研究及反洗钱应对策略

针对多阶段非法资金转移的路径优化问题,基于多目标优化的思想,构建了以洗钱量最大化、风险最小化及时间最短化为决策目标的多阶段洗钱网络路径优化模型;并利用期望效用理论对不法公职人员的风险偏好进行研究,分析出不同时间压力下不同风险偏好的不法公职人员对洗钱目标的五种不同选择,运用多重动态规划法以及最大流理论针对每种洗钱目标选择基于模型提出相应的算法,并通过实例应用验证算法的可行性.最后,从裸官外逃、大额交易、洗钱犯罪的心理过程、交易时间等方面提出了防范不法公职人员洗钱犯罪的措施及建议.     

具有外包选择的无等待流水线干扰修复模型北大核心CSSCI

针对双机成比例无等待流水线环境下最小化完工时间和的调度问题,研究如何基于干扰管理理论和采用作业外包途径来应对机器干扰事件。在证明最短加工时间优先(SPT)最优解定理的基础上,同时考虑最小化工件完工时间和指标(初始调度目标)与最小化工件滞后时间和指标(偏离最小目标),构建了基于SPT规则的干扰修复0-1整数规划模型,提出了基于差分进化全局搜索策略与"插入-交换"邻域搜索机制相结合的多目标混合智能算法。数值实验结果表明,本文提出的机器干扰条件下外包修复模型及算法是有效的。     

具有野草行为的萤火虫算法及仿真应用北大核心CSSCI

萤火虫算法特有的局部决策域机制使其具有较强的多峰搜索能力,但也容易造成算法鲁棒性差和收敛速度慢的缺点。针对这一问题,将野草的繁殖和侵占行为引入到萤火虫算法的优化之中,提出一种具有野草行为的萤火虫算法。该算法相对基本萤火虫算法改变较小,但能有效解决吸引邻居集合为空萤火虫个体陷入搜索停滞以及由此造成的鲁棒性差,并可有效提高算法的搜索速度。在4个标准测试函数和PID参数整定上进行仿真应用,结果证明了所提出的算法相对与基本萤火虫算法具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。     

时间敏感性产品供应链超网络均衡模型北大核心CSSCI

以时间敏感性产品供应链网络为研究对象,通过时间函数和损失率表示时间敏感性产品随着时间变化的特征,在集中考虑多方共赢,供需成本优化,供需价格竞争和产品流量不守恒问题的基础上,构建了包括时间敏感性产品生产商、零售商和需求市场的三层时间敏感性产品供应链超网络均衡模型;通过变分不等式表示时间敏感性产品供应链超网络的均衡解,并采用修正投影算法来求解,通过数值算例验证方法的可靠性和合理性,解释了某个厂商在非最优决策时其他厂商的最优决策及趋近均衡点的过程,并比较了个体优化和全局优化下的结果。     

多策略选择的在线租赁模型及其竞争分析北大核心CSCDCSSCI

传统的租赁问题以经典的"租雪橇"模型为基础,只考虑纯租赁和纯购买策略,为更加贴近实际,进一步考虑了投资者可选择先付部分购买费用后以某一较低的租赁费用进行租赁的策略,提出了多策略选择形式下的在线租赁模型。首先分析了该问题的最优离线策略;其次运用在线算法理论和竞争比思想给出该问题的确定性最优在线策略及其竞争比;最后,数值例子结果表明:在多策略选择的问题中,竞争比性能随着策略的不同而改变,说明了多策略选择对投资者的租赁决策具有显著的影响。     

具有时间约束的电梯节能调度算法

针对电梯节能问题, 提出电梯能耗损失计算方法, 构建具有时间约束的电梯节能调度模型, 应用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)分别对已知目标楼层和预测目标楼层两种情况的电梯节能调度问题进行建模和求解. 通过数值仿真分析, 从等待时间和能耗两方面比较了三种算法(最近服务原则(nearest car, NC)、已知目标楼层的粒子群算法和预测目标楼层的粒子群算法)的性能. 研究结果表明, 与NC算法相比, 在保证80%以上 乘客等待时间小于60s的情况下, 已知目标楼层的PSO算法可以实现系统节能18.2%; 预测目标楼层的PSO算法可以实现系统节 能9.6%. 随着等待时间约束的放宽, PSO算法可获得的节能比例显著增加. 目标楼层的准确性对节能调度具有重要影响, 已知目 标楼层的PSO算法会比预测目标楼层的PSO算法约多节能10%.     

基于投资方中途退出博弈的风险投资合约北大核心CSSCI

从创业企业角度出发,研究风险投资公司可能出现的中途退出行为对投资可能产生的影响作用,并对其对应的激励性风险投资合约的特点进行分析。得出研究结论:混同均衡下,第1阶段风险投资公司出售股份的收益应与其在第1阶段的投资金额相等。在分离均衡下,如果第1阶段风险投资公司选择不退出,当在第1阶段投资状态不好而进行清算时,其将获得全部的清算价值;在分离均衡下,当第1阶段风险投资公司选择退出时,其在第1阶段末对所持有股份的出售总值与第1阶段投资额呈正相关关系,与清算价值呈负相关关系,而第2阶段新进入的风险投资公司的最优持股比例随第1阶段风险投资公司中途退出概率的增大而减小。分离均衡时对应的投资合约能够转变混同均衡时投资合约带来的低效率水平,前者对风险投资公司中途退出所带来的投资风险具有更大的防范作用。     

具有时间转换约束的项目网络分析方法研究

提出了修正两阶段算法对具有活动模式时间转换约束的项目网络进行分析,包括寻找关键道路和计算各活动的浮动时差.最后,用一个真实的项目验证了算法的有效性.     

对具有时间转换约束网络模型的特性研究

传统的网络技术规定工序可以在任意时刻开始,但是在现实的工程中由于时间转换约束的存在,活动很少在满足优先关系约束后在任意时刻开始.本文主要是在时间转换约束模型网络的基础上,提出时间转换约束对网络关键线路的影响,并对网络的传递性进行了分析,得出传递量推算过程.最后通过算例验证了其准确性.     

基于Hotelling模型的回收企业竞争策略北大核心CSSCI

产品回收企业通过价格与选址的差异化竞争使经济收益最大化,将Hotelling模型应用于回收企业的市场竞争中,分别分析了企业同步进入市场时的两阶段博弈和进入市场不同步时的三阶段Stackelberg博弈过程,研究了资源限制和市场进入次序对企业定价、选址策略的影响,通过对比分析企业的博弈均衡结果,说明了回收能力对企业发挥市场竞争先动优势的重要性。     

二重在线租赁问题的竞争策略及其风险补偿模型北大核心CSCDCSSCI

基于实际租赁市场中存在的各种租赁优惠现象,提出了二重在线租赁问题。利用在线算法和竞争分析理论得到了二重在线租赁问题的确定性最优在线策略;考虑决策者的风险容忍度及对未来设备使用时长的预期,建立了二重在线租赁问题的风险补偿模型,并给出了最优的风险补偿策略;最后,利用算例分析说明预期和风险容忍度对风险偏好决策者收益的影响。结果表明,在一定的风险容忍度下,当预期成功时,风险补偿策略能给决策者带来更大的收益,而且在一定的概率预期下,随着风险容忍度的增大,策略的最优约束竞争比逐渐减小,竞争性能逐渐提高。     

不可靠供应下的风险厌恶采购单阶段模型北大核心CSSCI

不可靠供应问题在经济全球化进程中日益重要,相关研究大多基于风险中性假设,低估了供应风险。从风险厌恶型采购商出发,建立了基于指数效用函数的单阶段采购模型。数学上证明了最优采购量存在且唯一,并给出了解析解;从实际需求的角度证明了库存策略应对供应风险的有效性;发现最优期望效用与最大供应比例无关,严格递减于供应价格,为供应商选择奠定了基础。通过算例分析了供应价格、风险厌恶程度和需求等参数的影响。模型可拓展性良好,对供应风险管理具有较好的现实指导意义和较高的理论价值。     

社会化媒体调查的测量效果评估北大核心CSSCI

混合调查已成为非常重要的数据收集方式,社会化媒体为混合设计提供了新的平台。调查者可基于该平台产生的测量效果来实施混合调查,以获取同质性更高的调查数据,以便在统计分析前可对其采取相同的预处理方式。以称许性平衡量表(BIDR)为例,运用多组结构方程模型,研究了社会化媒体平台下匿名调查与非匿名调查间的测量效果异同。结果表明:两类调查具有相同的被试作答方式效果,但该效果不同于任何传统效果;两类调查具有相同的被试认知效果;两类调查能够产生相同的主效果,且它们与被试性别、年龄间的交互效果均不存在显著差异,但教育水平会对两类调查的被试作答方式产生显著差异的交互效果。     

函数型数据的分步系统聚类算法北大核心CSSCI

函数型数据能够反映数据的内在规律,利用该特点可以挖掘数据更多的潜在信息。在对传统聚类算法研究的基础上,首次提出将导函数距离引入函数型数据的聚类中,设计了函数型数据的分步系统聚类算法,给出了算法的具体步骤。利用随机模拟对算法的有效性进行了检验,并针对40个国家41年的人均GDP数据进行了实例研究,结果表明,该算法能够对函数型数据进行有效聚类。此外,基于此算法提出了一种函数型数据的数据补齐方法,实例研究结果表明,该预测方法能够对函数型数据进行有效地补齐。     

基于资源约束的当代中国城市化发展轨迹与特征北大核心CSSCI

建立资源约束条件下当代中国城市人口增长模型,应用非线性回归拟合并模拟出发展轨迹,分析当代中国城市化速度和加速度的特征。研究表明:当代中国城市化发展轨迹呈"S"型曲线;速度呈倒"U"型曲线,于2003年达到顶峰,且平均速度比以往其他时期更快;加速度不断减小且在2003年达到零值。之所以出现这些新特征,主要是因为经济增长对城市化的推力和资源约束对城市化的阻力双重作用。     

具有资产重组和流动性风险公司债券的定价北大核心CSCD

为了统一处理资产跳跃风险、债券流动性风险和资产重组条款对于公司债券定价的影响,在跳扩散模型下,基于股票债券互换的资产重组模式,运用结构化方法,考虑具有资产重组和流动性风险公司债券定价问题.建立公司债券和股票定价的数学模型.进而通过偏微分方程方法和拉普拉斯变换技巧,推导公司债券和股票定价显式表达式,以及相应的最佳破产边界的解析解.数值结果表明:其一、股东和债权人能否借助于资产重组条款获益依赖于自身的谈判因子;其二、公司资产跳跃风险降低了公司债券和股票价值,增大了公司债券的信用利差.     

基于或有权益模型的我国地方政府性债务风险度量北大核心CSSCI

在收集与整编多方数据的基础上,利用或有权益理论,通过构建简化的地方政府或有权益资产负债表,将政府资产和负债联系起来,测度了2013年6月底我国30个省份地方政府性债务风险。研究结果表明,考虑到各省份地方政府负有担保责任的债务,我国地方政府性债务风险较为严重。当地方政府负有担保责任的债务违约比例超过20%时,山西等部分省份开始出现资不抵债的现象,而且随着违约比例的上升,这种现象将尤为明显。当政府负有担保责任的债务全部违约时,天津和内蒙古等15个省份地方政府将爆发债务危机。为此,需要进一步加强地方政府性债务管理,将地方政府负有担保责任的或有债务纳入政府财政范围,严格规范政府担保行为,建立规范的地方政府举债融资机制。     

众包竞赛中众包方的反馈策略北大核心CSSCI

在众包竞赛中,众包方可以选择在竞赛过程中对于参赛者的表现给予反馈或者不给予反馈,还可以选择在竞赛开始前声明或者隐瞒自己的反馈策略。通过研究发现,反馈策略的优劣与众包方的收益类型相关,当众包方的收益等于所有参赛者的努力总和时,无反馈策略和事先声明的有反馈策略效果相同,而事先隐瞒的有反馈策略最优;当众包方的收益等于参赛者的最大努力水平时,无反馈策略最劣,而事先声明和事先隐瞒的有反馈策略都有可能占优,最优策略由参赛者人数、参赛者能力分布及收到反馈的人数所决定。     

基于符号数据与非负矩阵分解法的混合推荐算法北大核心CSSCI

针对现有推荐算法在处理海量数据时效率和精确度低下的问题,提出一种将基于内容的推荐算法与基于项目的协同过滤算法相结合的新的混合推荐算法。首先引入符号数据分析方法,使用模态符号数据对项目建模,同时针对评分矩阵的超高维及稀疏性问题加入非负矩阵分解算法,对项目的特征矩阵进行有效"平滑",以此为基础计算项目之间的相似性,进而完成混合推荐。基于MOVEILENS数据的实验结果表明,本文提出的混合推荐算法与传统的基于项目的协同过滤算法相比,在相似性计算上具有更高的效率,同时在应对数据稀疏性及新用户问题时,具有更高的推荐精度。