中国证券基金最优投资组合

根据中国证券基金业面临的特殊经营环境，建立基金的变动投资组合选择模型。通过运用该模型和作者编制的相关软件进行实证分析，研究置信水平、交易成本、权重系数约束等主要约束条件对证券基金风险资产投资组合有效前沿面的影响，为基金的投资决策提供重要参考。     

组合证券投资的概率准则模型

从概率角度出发，提出一种概率准则的新型组合证券投资模型，在此模型中，把实现预期收益的概率作为目标函数，使之达到最大，在证券收益率服从正态分布的条件下，给出了概率准则证券组合投资模型的确定性等价类模型，研究分析了概率准则证券组合投资模型与已有的传统证券组合投资模型的区别。另外，给出了模型最优解的必要条件以及目标值的范围估计，并给出数值算例。     

一个推广的半绝对离差证券组合投资模型

对半绝对离差证券组合投资模型作一个推广，推广后的模型体现了投资者的下方风险规避，适用于任何类型的收益率分布，同时保留半绝对离差模型的线性性。证明该模型一致于SSD准则，通过实例验证模型的有效性和合理性。     

机会约束下的投资组合问题

不同的投资者会有不同的期望收益率与置信水平，因此就会采取不同的投资策略，在证券收益率服从正态分布的前提下，提出了在允许卖空时的一类机会约束下的投资组合问题，它是以期望收益与置信水平为导向的，建立了其数学模型，讨论了最优解的存在性与唯一性，得到了最优解的解析表达式，并利用Matlab语言给出了求解有效边界曲线，可行集，机会约束问题的最优解，最优解的均值以及标准差的程序，最后举例予以了说明。     

随机旅行时间车辆路径问题的模型及其算法

随机旅行时间的车辆路径问题在实际中经常会出现，然而由于问题本身的难度以及人们重视不足，目前对该问题的研究还很少．文章在Laporte等的研究基础上，提出了一个考虑车辆容量的机会约束模型，并构造了求解该模型的遗传算法．     

组合证券投资模型研究

在分析Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ组合证券投资模型、绝对离差风险测度模型和Ｅ－Ｓｈ风险测度模型的基础上,针对上述模型的不足之处,提出了新的风险测度下的组合证券投资最优化模型,给出了计算最优投资权重系数和确定有效边界的方法．并结合案例分析了最优化模型的有效性     

多因素证券组合投资最优决策的加权集成方法

针对证券收益率受市场系统性与非系统性影响的特点 ,建立了证券组合投资的风险偏好最优化模型 ,并通过加权集成方法及消元法求出了该模型的解 ,最后给出了应用例子.     

用遗传算法直接搜索证券组合投资的有效边界

基于遗传算法，提出了一种全球新的直接搜索证券组合投资有效边界的方法，相比于Markowitz方法，它不需要计算协方差矩阵，而且能够适应更复杂的情况，最后，应用上证30指数股票对该算法进行了实证检验，结果良好。     

带有初始风险证券的最优组合投资

对带有初始风险证券的投资者如何进行投资以及当风险证券的收益率或者风险发生变化时如何调整投资策略的问题进行了研究，以最大最小化平均绝对离差作为风险测度建立模型，求解模型得到最优投资策略，着重讨论了当风险证券的收益率或风险发生变化时，最优投资策略的稳定性以及最优投资策略的调整，得到了当某个风险证券的收益率或其风险发生变化时，最优投资策略的稳定条件以及策略的调整方案，还刻画了有效边界的结构，并证明了有效边界是一条折线段，最后对含无风险证券的情形进行了讨论并得到了相应结论。     

证券投资基金的一种投资组合选择模型

以Markowitz组合证券投资模型为基础，在期望—半方差(E—Sv)风险测度条件下，针对带有交易费的投资组合优化问题进行了研究．提出了一种变形Γ—分布来描述股票的收益，给出了分布中参数的确定方法．根据中国证券投资基金的实际情况，建立了一种新的组合证券投资模型，为证券投资基金等机构投资者解决大型证券投资决策问题提供了一种方法．     

证券投资中的模糊决策

根据多种证券收益率的统计数字,利用模糊多目标规划技术,给出一个新的证券投资决策模型。该模型的目标函数及其约束函数均为模糊数,它克服了文献［１～５］中模型系数为常量的缺陷,使其符合于预期收益率和投资风险的非稳定性     

随机利率下的生存年金模型

改进了在传统保险精算学中假设利率为一个固定常数的情况下计算生存年金模型 ,讨论了随机利率下的生存年金的期望现值问题 ,分别给出了各年利率在相互独立和具有相关关系情况下计算生存年金期望现值的模型 .     

证券投资决策的多目标线性规划方法

证券投资决策的多目标线性规划方法徐大江（浙江财经学院经济数学教研室，杭州３１００１２）ＭｕｌｔｐｌｅＯｂｊｅｃｔｉｖｅＬｉｎｅａｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇＭｅｔｈｏｄｆｏｒｔｈｅＤｅｃｉｓｉｏｎｏｆＳｅｃｕｒｉｔｉｅｓＩｎｖｅｓｔｍｅｎｔＸｕＤａｊｉａ...     

一类随机决策模型的期望最优解及其经济意义

以线性多目标规划有效解的有效率及相关理论为基础，定义一类随机决策模型的期望最优解及相应的最优率，指出该随机决策模型的求解可只考虑相对应的线性多目标规划的非劣极点，因为只有这些非劣极点处的最优率才可能不为0。最后举例予以说明。     

时间-费用相关的随机活动网络仿真研究

针对复杂产品研发项目活动时间、费用不能准确确定,采用蒙特卡罗仿真方法,建立了时间和费用为相关随机变量的随机活动网络仿真模型。利用乔列斯基因子分解法,将独立分布的时间和费用随机变量转化为相关的随机变量,通过对仿真结果的分析,可以更准确地进行时间-费用交换分析,优化项目工期和费用。通过算例说明了仿真建模和分析过程。     

基于GA_GSQP算法的设备维修计划优化模型

维修工作是提高设备可靠性、保证设备正常运行的有效措施,本文建立了维修费用约束下可靠性最大的预维修计划优化模型.该模型以平均可靠性为优化目标,考虑了维修费用、维修间隔、设备运行总时间等约束.本文建立的模型为一般非线性优化问题,设计了基于全局序列二次规划方法(global sequential quadratic programming,GSQP)的改进遗传算法(GA_GSQP)进行求解.最后,在算例中以GSQP算法、遗传算法和禁忌搜索算法的优化结果作比较,分析了所设计的GA_GSQP遗传算法的优化效果.     

一种基于随机动态线性模型的重频分选的改进算法

分析了几种基于随机动态线性模型的重频分选算法,并在随机动态线性模型的基础上,提出了一种利用Kalman滤波进行重频分选的新算法。与传统的重频分选算法相比,该算法非常适用于对抖动PRI脉冲列的分选,尤其适用于多列脉冲交织在一起的情形。仿真结果表明,该算法在PRI变化范围已知的情况下对抖动PRI脉冲列的分选效果良好。     

BRDF的遗传算法和遗传模拟退火算法建模及比较

结合遗传算法和模拟退火算法,构造出具有全局搜索优化特性的遗传模拟退火算法。根据空间目标表面的多组多角度双向反射分布函数（bidirectional reflectance distribution function, BRDF）实验数据和统计模型,获得样片BRDF五参数模型参数值及2D、3D的BRDF分布。比较基本遗传算法和遗传模拟退火算法在迭代次数、计算时间、参数值及精度等之间的差异并分析其原因。遗传模拟退火算法更适用于BRDF的统计建模。     

基于随机规划的制造/再制造物流网络优化设计

针对含有连续型随机参数的制造/再制造物流网络优化设计问题,在Monte Carlo模拟抽样基础上,建立了样本数量决定解算效率的两阶段随机规划模型,给出了模型求解的混合遗传算法,结合样本均值近似方法阐述了获取理想目标值及其可行解的最优值上下界逼近技术,明确了基于两阶段随机规划的物流网络优化设计步骤,举例说明了模型及其算法在设计决策中的应用。     

瓶颈道路使用收费的理论及模型

从经典的瓶颈模型开始,论述了道路系统达到最优使用状态的可能性及措施,提出了道路使用的动态收费策略,并对进一步扩展瓶颈模型的有关问题作了探讨.