期权定价中最优投资问题与算法

最优投资是期权定价中投资者面对的关键问题,投资者如何选择合适的执行价格和期权的有效期限,以使期权到期日的价格最高,是一个复杂的非线性连续优化问题;文章引入进化计算中的粒子群算法来解决这一问题,提出了一种基于粒子群的期权定价最优投资算法,为投资者提供有效的决策支持;针对Black-Scholes模型进行了算法的设计和实现,并以一个典型算例说明了该算法的有效性。     

基于拍卖的电子商务动态定价研究

产品定价是企业最重要的决策之一。随着电子商务的兴起,网上商品的销售价格不再是固定不变,动态定价已经成为网络驱动的新经济特征之一。在线拍卖是电子商务动态定价中最常用的一种形式。传统上的多物品拍卖研究是建立在拍卖方拍卖商品的数量或竞标方商品需求的数量是固定不变的假设基础之上,这种假设不能满足实际应用的需要。文中摈弃这种假设,论述了网上竞标方需求数量不定前提下同质多物品拍卖动态定价模型,并分析了基于Agent的算法实现。     

基于混沌粒子群算法(CPSO)在目标选址问题中的分析

基于国土资源有限的情况下,为使兴建的新工厂和设备在空间资源得到合理分配,对兴建的新工厂和设备等目标建立选址模型,并将蚁群算法,粒子群算法和混沌粒子群优化算法应用在该模型中,由模型数据的三种算法而对得到的数值进行对比和分析证实,混沌粒子群算法在目标选址问题上具有更好的寻优效果。     

基于云遗传的混合混沌粒子群算法研究

为了解决PSO算法种群随机初始化遍历性差、易陷入早熟收敛以及不具备全局收敛性的缺点,提出一种基于云遗传的混合混沌粒子群优化算法,使用均匀性更优的无限折混沌叠映射实现粒子初始化,通过自适应云算子、改进的Metropolis接受准则以及动态调整粒子集规模等策略,实现了云遗传算法和PSO算法的协同,最后通过全局收敛性证明、时间复杂度和实验分析,验证了算法的有效性。     

基于改进动态规划的MR图像左心室分割

为了在MR图像中精确提取左心室外膜,本文提出一种基于改进动态规划的分割方法。先用Otsu阈值法分割心内膜,再在此基础上设计一种改进的动态规划方法来寻找一条闭合的最小代价路径作为心外膜边界。该方法的关键在于路径代价函数的设计,它包括边界灰度因子、梯度因子和形状因子。3个因子之间的权重系数用混沌粒子群算法优化,同时,为了避免心外膜越过心包脂肪,设置了代价无穷大的心外膜"禁区"。将该方法在138幅图像上的分割结果与金标准及相关算法进行比较,结果表明该方法具有更高的分割精度和鲁棒性。     

智能优化算法在复杂模型寻优中的研究

针对建立的钢板轧制过程中的中厚板凸度预报多参数复杂模型,分别采用BP算法、BP改进算法、混沌算法和粒子群算法进行寻优并对结果进行比较。实验结果表明,该模型切实可行,在模型优化中,混沌算法和BP算法寻优速度慢,精度不高,粒子群算法寻优速度和精度均有相应提高,BP改进算法寻优速度和精度均为最优。     

基于粒子群优化的求解城市动态拥堵收费费率策略的模拟算法

实施动态拥堵收费是解决日益严重城市交通堵塞问题有效途径,近年来关于拥堵收费的研究成为领域内热点,但大多采用静态建模.应用动态交通流分配的相关理论和粒子群优化算法方法,建立起一个分析、评价城市路网系统动态拥堵收费策略的系统仿真算法.该算法具备结构简单、易于使用等特点.     

动态速度限制粒子群算法及其应用

根据梯级水电站优化调度特点,建立了粒子群算法求解多阶段最优化问题数学模型。针对基本粒子群算法早期存在精度较低、易发散等缺点,后期出现"趋同性"和"早熟"等现象,从算法参数方面对基本粒子群算法进行改进,提出了动态速度限制粒子群算法并与基本粒子群算法、改进型粒子群算法分别在雅砻江梯级水库群优化调度中应用,通过对其优化结果的比较,验证了改进策略在提高算法求解精度和收敛性能方面的有效性。     

粒子群算法在土壤仿真中的应用研究

粒子群算法是一种基于群智能的随机优化算法,具有简单易实现、设置参数少、全局优化能力强等特点。本文先介绍了基本粒子群算法,归纳了粒子群算法的研究现状和几种改进型态,然后根据该仿真系统对土壤形态和运动显示效果要求,提出了一种基于粒子群算法的优化方案,对系统中土壤模型的各种运动形态,对土壤粒子采用粒子群优化算法的运动过程进行仿真实验,评测图像运行速率,效果明显。     

云环境下基于双向拍卖的资源定价模型

针对云资源的特点,提出了一种双向拍卖模型,该模型利用供应商的资源使用情况来影响供应商的报价,并对买方的报价进行排序,测定获胜者;考虑了按照价格排序测定获胜者后剩余资源的问题,提出了避免剩余资源浪费的解决办法;最后,当获胜者全部测定完毕后,给出了收费函数,利用分段的方式解决了部分客户价格过高的问题,激励客户提高出价,增加供应商的收益。     

多物品双向拍卖机制设计

研究由多个买方和多个卖方组成的多物品双向拍卖机制,在机制设计中建立两个规则,该规则建立了一个简洁实用的模型以确定市场清算价,并在交易多个物品的多个买方和多个卖方中进行匹配·对规则进行证明和举例说明,证明规则正确有效·该机制算法简单,利于复杂的双向多物品拍卖的理论研究以及实践应用,并且扩展后还可运用于经典的4种拍卖模式·     

基于组合双向拍卖与信任的多云计算资源分配与定价研究*

随着云计算市场规模的急剧增长,云计算资源的分配和定价成为了云计算市场的一个重要问题.针对当前云计算资源分配中将定价和信任相结合研究的不足,研究基于组合双向拍卖和信任的多云计算资源分配与定价算法,从价格和信任两方面来衡量云计算资源提供商的“综合竞争力”,激励综合竞争力高的云资源提供商获得更多的效用.实验仿真表明该算法满足激励兼容性和交易效用可激励云计算资源提供商提高综合竞争力.     

基于动态定价理论的退票费率设计

以航空退票问题为例,在收入管理动态定价理论的基础上,运用机票在售票和退票时刻的期望边际价值差来确定退票费,建立了相应的退票费率计算模型,实现了退票费金额与售票时刻、退票时刻及机票销售状态等相关联的动态退票机制.该方法既保障了航空公司的利益,也维护了消费者的权益,从一定程度上提高了航空资源的利用效率.     

竞争环境下不同顾客选择行为的可替代产品动态定价

提出了考虑不同顾客选择行为的两个销售商销售可替代产品动态定价博弈模型,模型中将潜在顾客分为3种类型:到达立即从销售商1购买产品的销售商1的忠诚顾客,到达立即从销售商2购买产品的销售商2的忠诚顾客,以及没有销售商选择偏好依据MNL模型以一定概率购买销售商1或2产品的一般顾客. 研究结果证明了纳什均衡价格的存在性,并应用数值算例讨论了多周期纳什均衡价格的性质.      

论欺诈性拍卖纠纷

近几年,欺诈性拍卖纠纷时有发生,在较大程度上阻碍了商品的快速流通,扰乱了健康的市场经济秩序.文章将欺诈性拍卖行为分为正向欺诈和反向欺诈两大类型,进而从委托方、委托方和拍卖方、拍卖方、拍卖方和竞买方、竞买方角度,分析阐述了六种欺诈性拍卖行为,然后从委托方的不健康心态、拍卖市场的无序竞争、行业管理混乱、行业对特殊拍品的鉴定缺乏统一的检测标准、对制假售假的打击力度不够等五方面分析其产生的根源,最后提出规范、整顿拍卖行业的拙见.     

短生命周期产品动态定价下供应链协调问题分析

因为逾期的短生命周期产品的价值近似为0,零售商必须在一定时间内完成对库存产品的销售.由于需求的不确定性,短生命周期产品的零售商们常常通过动态定价的方式来影响需求,实现自身收益最大化.考察了制造商采取何种契约能够实现与零售商的双赢--供应链协调.分析了3种最常见的契约形式:回购契约、价格折扣契约和收益共享契约.分析发现,上述3种契约形式中,只有收益共享契约能够实现零售商动态定价时供应链协调.另外,价格折扣契约的变形--数量价格折扣契约也可以实现零售商动态定价时供应链协调.     

一种基于代理的动态价格模型及算法

利用回归树算法作为一种函数近似方法,发挥回归树在进行数值预测上的准确性及快速性,将Q学习和回归树算法组合在一起,改善单纯Q学习所需要的培训时间过长的缺点·详细分析了实际市场模型中使用基于回归树的Q学习算法来确定商品销售价格的策略·最后利用数值分析方法来说明此算法在实际应用中所获得的平均利润和培训时间两个参数的关系,并给出它们的关系曲线图·     

B2C电子商务商品定价模型的研究与设计

网上商城中汇集了大量商品的价格信息,如何有效地收集、整理和分析这些价格信息,并提供给不同类型的用户使用是一个值得探讨的问题.通过对网上商城价格信息的研究,在系统总结网上商城中价格信息诸多特点的基础上,提出一种新的网上商城的参考价定价模型;并基于数据驱动,以模板视图控制器(model view controler,MVC)为基本构架,使用fusioncharts插件形象地描述参考价趋势图,为用户的购买决策提供了参考依据.     

以财富价值最大化为目标的产权拍卖定价研究

利用财富价值最大化为目标函数建立了产权协商交易定价模型,并在导出的求解产权均衡价格的加权边际效用零和方程的基础上,依据在产权拍卖方的偏好与效用函数的结构给定的条件下多个竞标人的偏好与效用函数结构的差异和竞标人的预期价值与保留价格的差异等因素,运用产权拍卖方与多个竞标人的加权边际效用零和方程来决定产权招标投标和产权升价拍卖(或降价拍卖)的中标价格.以最高(或最低)均衡价格为中标价格的Pareto最优为基准,分析了竞标人最高可接受的中标价格和以拍卖方的交易底价为中标价格的财富价值损失和效率损失,解释了财富价值最大化的产权公允交易的经济学意义.