平均风险偏好下的网络中介交易风险控制决策

首先阐述了网络中介参与的电子商务交易模式，设计了网络中介的交易风险控制机制，在建立了网络中介控制水平选择的多目标决策模型后，通过等价变换讨论了模型最优解的存在性，分析了一定平均风险偏好下网络中介利益取向对最优控制决策的影响；进而分析了平均风险偏好变化时的最优控制策略．分析结果有助于网络中介交易风险控制决策．     

基于博弈论的无人机搜索路径规划

现阶段的无人机搜索路径规划主要以区域覆盖率以及搜索时间为指标,缺乏对目标运动行为的综合利用。本文以敌我双方为局中人,把敌我双方可能的行为作为策略集,建立博弈论模型,通过求解Nash均衡改进扫描式搜索路径规划算法。仿真表明,基于博弈模型的规划算法较改进前不仅能够满足对待搜索区域的完全覆盖,而且提高了无人机的任务完成率,说明了该算法的有效性。     

Multi-agent在油料调拨指挥系统中的应用研究

为了实现信息化战争中军队油料调拨指挥决策的智能化，将multi—agent技术引入到军队油料调拨指挥系统．阐述了建立基于multi—agent军队油料调拨指挥系统的必要性；对基于multi—agent的油料调拨问题求解进行了描述；对基于multi—agent的军队油料调拨指挥系统进行了总体设计，构造了面向油料调拨过程的各类agent及其运行机制；建立了相应的调拨模型和multi—agent模糊关联决策模型；最后阐明了该研究对军队油料调拨指挥决策的实际应用价值．     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

交箱序列不确定下的堆场箱位分配及多场桥调度优化

集装箱码头堆场出口箱箱位分配和场桥调度对装船效率有重要影响.为了避免翻箱,从装船和预约信息的视角提出新的堆存策略,考虑场桥实际作业中的安全距离,以装船时场桥完成提箱任务总时间最短为目标,构建堆场箱位分配及多场桥调度集成优化模型.设计文化基因算法进行求解,在遗传进化过程中加入了变邻域搜索操作,增强了算法的局部搜索能力.通过实例验证了模型和算法的有效性,并对集卡预约时段长度和准确性进行了鲁棒性分析.研究成果有利于提高装船作业效率.     

SDN驱动的网络流量负载均衡路由优化算法

在5G网络数据流量剧增的背景下，针对5G网络流量负载均衡问题提出并评估了两种基于软件定义网络驱动的路由搜索优化算法。首先，建立了软件定义网络多约束数据传输路径选择模型；然后，针对所提模型提出了一种流量负载均衡广度优先搜索(load balancing scheme with breadth-first-search, LBB)路径优化算法，在广度优先搜索的过程中，设定一个动态流量阈值对链路进行实时监测，旨在寻找源节点到目标节点的最优数据传输路径。为了减少甚至避免不必要的搜索所造成的空间开销，进一步提出了基于深度优先搜索的迭代深化搜索(iterative deepening search with depth first search, IDDFS)路径优化算法，该算法限制了数据传输路径的每次搜索深度，并在搜索过程中优先选择可用带宽最大的链路进行深度优先搜索迭代优化。仿真结果表明了所提算法在资源利用率和网络吞吐量这两项关键性能指标上的优越性能。     

基于改进狼群算法的柔性作业车间调度研究

将一种改进的狼群算法用于解决柔性作业车间多目标调度优化的难题。以工件的最大完工时间和机器能耗为优化目标建立了多目标柔性作业车间调度模型；针对传统狼群算法容易陷入局部最优的缺点提出了一种改进的狼群算法，通过对狼群算法智能行为的改进，从工序和机器2个层面设计个体编码，引入POX (precedence operation crossover)交叉操作，保证解的合法性，提高算法的全局搜索能力；通过对2个车间实例的对比实验来验证改进狼群算法的有效性。实验结果表明，提出的改进狼群算法不仅具有良好的全局搜索能力，寻优能力较其他算法也有所提升，能够为制造业提高生产效率提供新的解决思路。     

限行条件下配送车辆配置的二阶段随机规划

针对车辆限行下配送车辆数量和配送时间均具有不确定性这一难题，通过建立二阶段随机规划模型，实现物流配送车队中传统能源和新能源车辆比例和数量的合理配置，以保障后续生产配送的协同进行.以最小化日均车辆采购成本和后续生产配送期望成本为目标建立二阶段随机整数规划模型；为求解模型，提出改进的随机分支定界算法，并嵌入局部搜索以提高上界的估计效率；通过数据实验验证了模型和算法的有效性.此外，利用该模型和算法，探讨了不同车辆限行措施的执行类型和执行概率对企业车辆配置决策的影响.本文研究有利于解决车辆限行导致的城市物流配送难题，为保障我国城市物流相关企业日常运营提供决策方法.     

基于RHP-IVFSA的多智能体编组#br# 任务分配动态优化

智能体编组协同作战中任务分配的动态优化问题，提出一种基于滚动时域策略的多编组任务分配动态优化方法。以任务执行效率为目标函数，建立了满足个体任务时窗和编组资源损耗约束的问题模型。给出与突发事件特征对应的预测窗口、滚动窗口和滚动驱动机制。设计了一种改进快速模拟退火对优化子问题予以求解，给出解方案表达、邻域解生成、冲突消解等步骤，采用高温随机贪婪搜索、回火技术、禁忌设计和精英保留策略，避免算法陷入局部最优，提高算法的计算效率。案例的仿真计算表明，所建模型和求解方法可以对多编组任务分配计划进行在线优化，并使任务的执行效率始终维持较高水平。     

基于图像机动检测的飞行目标姿态角估计算法

基于图像对目标的机动检测信息,提出了一种新的基于二维图像序列的飞行目标姿态角估计算法.算法结合飞行目标结构特点,利用图像对其进行快速机动检测,根据目标的机动方向和机动程度,建立了自适应动态模型库,并提出了启发式搜索法,最后采用动态模型匹配的原理进行目标姿态角估计.该算法避免了创建动态模型库的盲目性,减小了动态模板库的规模,提高了最佳匹配模型的搜索速度,仿真结果表明,在保证姿态估计精度的同时,极大的提高了实时性.     

中国证券市场的HAR-BACD-V模型及其应用

在已有的高频时间序列模型的基础上, 基于异质市场假说理论,构建了HAR-BACD-V模型.通过实证分析以探询在异质市场环境下不同交易频率投资者的交易行为对股市即时波动的贡献程度以及交易量对交易持续期、金融产品收益率和波动性的影响.研究结果进一步证实了我国股票市场的异质性,不同交易频率投资者的交易行为对股市波动的影响程度是不同的,并且发现交易量对交易持续期、收益率及波动性都存在不同程度的影响.     

基金经理的噪声交易行为与其薪酬

从行为金融的角度对基金经理的噪声交易行为及其薪酬中的分红比例问题进行了研究。首先,建立基金经理噪声交易行为的理论模型,进而给定其薪酬的条件模型,分析了不同市场环境下当基金经理进行噪声交易时其分红比例的最优值。结果表明:面对股价的上涨(下跌),若基金经理表现的非常悲观(非常乐观)与保持理性相比,会得到较小(大)的收益(损失);若基金经理表现的乐观(悲观)反倒会比进行理性交易获得更大(小)的收益(损失)。此时,作为委托人,支付给基金经理的分红比例,随股票交易风险、基金经理风险厌恶程度及其机会成本的升高而增加;随股价上涨(下跌)幅度和基金经理能力及乐观(悲观)程度的升高而减少。最后给出仿真计算。     

沪市A股上市公司定期公告对信息性和流动性交易行为的影响

利用扩展后的EKOP模型, 从金融市场微观结构的视角, 以沪市A股2005至2009年年报与次年一季度报在同一天发布的402只股票为样本, 分别计算了公告前后样本股票的信息性交易概率(AdjPIN)以及信息性和流动性交易者的交易强度, 发现相对于公告前, 信息性交易者和流动性交易者在公告后的交易强度都有提高, 样本股票的信息性交易概率也有升高; 通过对样本股票公告前后日均交易量变化的回归分析发现, 相对于信息性交易者, 流动性交易者公告前后的交易强度变化较大, 是样本股票交易量变化的主要影响因素.     

基于跨期间排污权交易的厂商污染治理成本控制策略

把厂商的污染治理投资区分为概念性污染治理投资和操作性污染治理投资,并以概念性污染治理投资率、操作性污染治理投资率和排污权交易量为决策变量,以厂商的累积污染削减量、排污权存储量和排污率为状态变量,以计划期内的总污染治理成本为目标函数,建立了一个跨期间排污权交易条件下的厂商污染治理投资动态控制模型.分析了概念性污染治理投资、操作性污染治理投资和排污权交易量对厂商累积污染削减量、排污权存储量和排污率的动态影响,给出了动态最优的概念性污染治理投资策略、操作性污染治理投资策略和最优的排污权交易量策略.     

中美股市配对因子实证分析

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术进行交易的证券投资方式。配对交易和多因子选股是典型的量化交易策略。配对交易是基于统计套利，利用两个资产的短暂价格偏离，进行风险对冲以获取两个资产的Alpha收益，其核心假设是配对资产的价差具有均值回复性。多因子选股则将多个具有逻辑背景的因子策略相结合，选取在各个因子上综合得分较高的股票构建投资组合，其核心是如何挖掘具有逻辑背景的因子。由于中美经济关联度很大，两国股市间存在着联动性。根据配对交易的思想构建美股-A股配对因子，利用该因子对A股进行选股，通过实证分析，发现配对因子对A股股票有较好的区分度，且与传统的选股因子存在较低的相关性。因此，根据配对交易思想构建的美股-A股配对因子可用于多因子模型进行选股。贡献在于提出了以往研究未提出的因子，通过实证研究证明了该因子的有效性。     

交易频率视角下我国股市量价关系研究

从理论上分析了指令驱动市场均衡价格的形成过程,发现了实时交易过程中交易频率对资产价格行为的直接影响,采用上海股市实时分笔交易数据对理论结论进行实证检验.实证结果支持了理论模型中交易频率是影响资产价格波动性的判断,并发现在实时交易过程中交易频率确实是一个市场信息流动表征信号.     

交易量与股价波动性:对中国市场的实证研究

以沪深股市的20只股票为样本，对条件方差方程中是否引入交易量分别建立的两组收益率GARCH模型进行分析．结果表明，引入交易量后，GARCH效应显著减小，大部分模型的GARCH效应不再显著，而所有模型交易量的系数估计量均显著为正．并以中国市场为实例，证明交易量具有序列相关的性质，支持了交易量作为信息到达数量的代理变量对股价波动持续性的解释作用．     

排污权交易与指令控制条件下寡头厂商的均衡分析

在排污权市场和产品市场存在交互影响时,产品市场上的寡头博弈行为会影响排污权交易的市场效率.在排污权市场是完全竞争,而产品市场是寡头垄断时,排污权交易会引起产品市场份额由治污高效厂商向治污低效厂商的转移.比较了指令控制和排污权交易2种机制下,寡头厂商的古诺博弈均衡结果及其对社会总福利的影响,研究表明,均衡结果会受到产品差异度的影响.     

基于跨期间排污权交易的寡头垄断市场均衡稳定性分析

跨期间排污权交易使得厂商可以更加灵活地选择削减污染的方式,在边际治理成本较小时,厂商可以更多的削减,以节约当期的排污权,并把它储存到将来使用.建立了一个以厂商产量和排污权交易量为决策变量,以厂商排污权存储量为状态变量,以厂商计划期内利润为目标函数的寡头垄断市场竞争博弈模型,并分析了跨期间排污权交易中寡头垄断市场的古诺均衡与斯坦克贝均衡的稳定性问题.     

上海股市日内波动性与成交量之间引导关系的实证分析

采用上海股市 2 0 0 1年 1月 2日至 2 0 0 1年 6月 2 9日期间的每 5分钟交易数据 ,用引导关系检验法对上海股市日内波动性与成交量变动率的关系进行了实证分析 ,结果表明 ,它们之间存在双向线性引导关系 ,这意味着可以利用成交量变动率的线性模型来预测日内波动性 ;但它们之间不存在非线性引导关系 ,这意味着在预测上海股市日内波动性时 ,不能得出支持非线性预测模型的结论 .