一种MIMO收发天线联合选择算法

在MIMO系统中天线选择可以增加系统容量,并能有效地降低MIMO系统的复杂度和射频电路成本。仿真实验表明天线在发送接收两端不同的分配方式影响信道容量,发现了一种信道容量角度的最佳天线分配方式。针对收发天线选择的需求,设计了一种可获得较大信道容量的简单算法。该算法没有矩阵运算,计算复杂度低。仿真实验表明该算法和最优算法非常贴近,优于只有接收天线选择时的最优算法。     

QoS动态变化的服务选择算法

由于现代战争的快节奏和异常激烈,在面向服务的军事综合电子信息系统中候选服务的服务质量往往随时间快速变化,有时还有服务的加入和退出,现有组合服务选择方法很难应对这种场景. 提出了一种基于危险理论的动态约束多目标免疫克隆算法（DCMOICADT）用于QoS动态变化的服务选择. 首先将基于QoS的军事信息服务选择问题建模为带QoS约束的动态多目标组合优化问题,接着采用基于危险理论的动态约束多目标免疫克隆算法同时优化多个目标函数,最终产生一组满足约束条件的Pareto最优解服务组合集. 对比实验结果表明,DCMOICADT设计了环境感知因式用于描述QoS动态变化,使用Pareto-占优集和有益不可行解协同的免疫进化方案,能根据当前环境的变化快速且自适应地调整各免疫操作,所得最优解集具有较好的多样性和较强的逼近性,能有效解决QoS 动态变化的军事信息服务选择问题.     

战略联盟伙伴选择的契约机制研究

研究了盟主在缺乏盟友的实际业务能力、服务成本等方面信息的情况下，利用博弈论显示原理设计不同的报酬合同来让盟友选择，从而根据盟友选择结果来判断其真实的能力或类型，避免了盟友逆向选择与道德风险问题的发生，通过分析，得出了最优报酬机制是由努力补偿金、风险补偿金和信息租金三部分组成。最优报酬机制的灵敏度与期望补偿正相关，与固定补偿负相关，有效的盟友比无效盟友工作更加努力，更乐于选择高强度激励、低固定补偿的合同和选用风险较小的项目。     

基于高频夏普指数的组合证券投资模型

资产选择与最优组合权重的设置是构建投资组合的两个关键步骤,利用日内高频数据构建一个夏普指数序列来进行资产选择,同时考虑多种组合策略.以沪市A股市场数据进行样本外实证分析。结果表明,不论市场处于下行还是上行行情,基于高频夏普指数选股方法构建的组合都能得到较高的风险调整收益,并具有较小的风险,同时在最优风险组合下,能得到可观的超额收益.     

求解多项目组合选择问题的奔德斯分解算法

随着我国经济的快速发展,项目组合选择问题所面临的待选项目集日益膨胀.而项目组合选择模型通常表示为整数规划或混合整数规划的形式,过多的待选项目会对项目组合选择模型的高效求解带来巨大的挑战.针对这一问题,本文研究了多项目组合选择模型的奔德斯分解算法.将原问题分解成仅考虑从待选项目集中选出最优组合的主问题与对已选项目进行排序的子问题,通过主子问题间的迭代逐步逼近最优解.通过算法性能分析,发现直接使用奔德斯分解算法存在着收敛速度慢,子问题不可行的缺点.为了加速算法的收敛速度,对主问题进行了修正,提出了一种利用潜在的最优项目及有效不等式改进主问题的新思路.最后,通过算例分析,对比了直接使用分支定界法与使用奔德斯分解算法两类求解方法的求解效率,验证了本文所提出方法的有效性与合理性.     

无源侦察动态系统仿真研究

提出了一种利用脉冲重复周期变化的规律性进行信号分选、匹配的方法,通过模拟雷达脉冲信号的产生和无源侦察系统的信号处理,对无源侦察系统进行了仿真研究。本系统使用内存拷贝技术对显示信号进行动态刷新,使仿真过程更接近侦察系统的信号实时分析。该系统仿真过程和结果显示皆具有良好的可视性,为侦察设备的终端显示提供了一种新的模式。     

连续型保险契约的混合模型设计

针对信息不对称条件下保险市场上普遍存在的逆向选择和道德风险问题,假定风险类型和努力水平均连续的情形下基于委托代理理论分别建立了纯逆向选择模型、纯道德风险模型,并在二者的基础上给出了连续型保险契约的混合模型,研究了各模型所对应的保险契约的性质和所达到的保险程度.研究指出:当仅存在逆向选择时,随着代理人风险的提高,最优保险契约要求其交纳的保险费率严格单调递增,委托人需要赔偿的比例也是严格单调递增的;当仅存在道德风险时,最优保险契约要求代理人所受的实际损失是意外事件造成损失的递增函数,而最优保费小于损失的期望值;当同时存在逆向选择和道德风险时,最优保险契约要求部分保险,与单独存在道德风险时相比,代理人的努力水平严格减少,所得效用严格降低.     

铁路线路设计方案综合优选决策系统的研究

介绍了基于多目标模糊综合优选模型的铁路线路设计方案综合优选决策系统软件的研制与开发过程，给出了其应用算例，较好地解决了方法在各方案定量与定性指标出现交叉时难于评优的问题。     

飞机顶层设计方案优选决策的灰色关联分析法

在研究当前方案优选决策方法的基础上，针对飞机顶层设计方案优选的特点，应用灰色关联分析理论研究了一种含有方案评价指标体系和考虑指标权重的飞机方案优选多层次决策方法．这种方法利用指标权重将评价指标联系在一起，采用灰色关联度为测度评价备选方案与理想方案的关联程度，以此实现方案优选．最后以一个短距／垂直起降(V／STOL)飞机设计实例证实此方法的有效性与可行性．     

含交易成本和机会成本的极小极大多期投资组合选择模型

本文考虑了摩擦市场下的多期证券投资组合选择问题,利用极小极大原理,建立了在含有机会成本和交易成本的多期极小极大投资组合选择模型.利用非线性规划相关理论, 证明了该模型最优解的存在性,并利用凸规划相关理论与Kuhn-Tucker条件给出了求解该模型的一种方法,最后通过实例对结论进行了说明.     

基于PSO的SVR参数优化选择方法研究

支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,因此提出了基于粒子群(PSO)算法的SVR参数优化选择方法;并以不同噪声影响下的sinc函数和实际发酵过程产物浓度的SVR模型为对象,将提出的PSO优化参数方法与现有的交叉验证法、留一法进行比较。仿真结果表明:该PSO优化SVR参数方法可行、有效,由此得到的SVR模型具有更好的学习精度和推广能力。     

奈特不确定下考虑逆向选择的最优动态契约设计

现实世界中不确定可以分成概率不确定和奈特（Knight）不确定.本文从奈特不确定框架研究连续时间下面临道德风险的委托-代理问题，试图分析低道德水平代理人逆向选择对高道德水平代理人延续价值和动态最优契约执行过程的影响.首先，基于非线性期望理论，利用G-布朗运动刻画契约项目盈利的动力学方程，进而定义了委托人和代理人的期望效用.其次，用带G-布朗运动驱动的随机微方程刻画了高道德水平代理人和低道德水平代理人价值过程.并且，利用次线性期望下的最优性原理，推导出高道德水平代理人预期效用值函数所满足的哈密尔顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程，在低道德水平代理人逆向选择下给出高道德水平代理人获得的最优报酬，同时得到低道德水平与高道德水平两类代理人最优努力水平的隐式表达式.最后，通过Matlab数值模拟，阐释了奈特不确定对委托人和不同类型代理人的策略影响.模拟分析结果表明，低道德水平代理人的逆向选择将会直接影响高道德水平代理人的契约支付，进而会影响契约有效性；而作为造成低道德水平代理人逆向选择的重要原因，奈特不确定也使得委托代理双方的决策更加谨慎.     

一个基于模糊决策理论的投资组合模型

对清晰和模糊两种情况下的组合投资问题进行了研究 ,提出了相应的模型和求解方法 .模型以绝对偏差和代替方差 ,假定交易费用函数为 V-型函数 ,给出了将目标函数中含有非线性项或含有非线性约束的优化模型转化为线性规划问题的一个简便方法 ,不仅大大地简化了模型的计算 ,更重要的是使得在线解决大型组合投资问题成为可能 .投资者的主观意见反映在模糊情况的组合投资模型之中 .最后通过一个例子来说明本文所提出的方法 ,并对文中两个模型进行了对比分析     

财富约束条件下损失厌恶投资者的动态投资组合选择

在完全市场框架下, 假定投资者是损失厌恶的, 研究了财富非负和带有基准下限约束条件下一般情形的动态投资组合选择模型. 利用鞅方法,分别获得了投资者的最优期末财富水平, 证明了相应的拉格朗日乘子的存在唯一性. 分析了这些解的性质, 并且和传统风险厌恶投资者的最优解进行了比较. 最后讨论了一个具体例子, 给出了最优财富过程和最优投资策略的解析表达式. 通过理论的结果和图形的显示, 可以发现损失厌恶投资者的最优财富随着市场状态的变化会出现突变, 如果考虑基准下限约束, 则其投资策略相对保守, 可以避免由于突变所造成的大的损失.     

基于自适应差分演化的特征选择算法在石油储层识别中的应用

近年来我国石油产量跟不上需求,供需矛盾进一步凸显,导致石油的对外依存度已经连续几年超过警戒线,为了缓解供需矛盾,石油的增储上产是一种有效措施,但精确地识别石油储层成为增储上产的一大难题,而特征选择是精确识别石油储层的有效保障.本文提出了一种增强型自适应差分演化算法,即ESADE算法,在算法中使用了双种群的概念,构造了一个简单的双层差分演化,并且在算法的选择操作中加入模拟退火的思想;接着将ESADE算法作为特征选择的搜索策略,将ReliefF算法、BIF算法、FCBF算法及随机抽选特征算法作为评价准则库,SOM神经网络算法、模糊C均值算法、K均值算法和K近邻算法作为分类器库,得到了一种基于ESADE的特征选择算法.然后将此算法应用于某油田oil81、oil82、oil83、oil84和oil85五口井的测井数据集上进行石油储层的油层、差油层、水层和干层的分类识别,并与未进行特征选择直接进行分类的结果进行比较及相同分类正确率下不同分类算法组合及不同属性选择的比较.实验结果表明与SOM神经网络算法、模糊C均值算法、K均值算法及K近邻算法这四种分类算法相比,基于ESADE的特征选择算法能在利用较少属性的同时提高分类准确率,并能够提供不同的属性和分类算法的最优组合方案.     

Novel antenna selection algorithm based on Tanimoto similarity

A new antenna selection algorithm for multiple input multiple output （MIMO） wireless systems is proposed. The modified Tanimoto coefficient is used to compare the similarity of the rows/columns of the channel matrix. Based on the calculated similarity, the proposed algorithm chooses the antenna subset, which has the maximum product of dissimilarity and Frobenius norm. The proposed algorithm requires low computational complexity as to the optimal selection but with comparative outage capacity and average signal to noise ratio （SNR） performance. It can improve both the outage capacity and the average SNR as compared to random selection. The simulation results are shown to validate our algorithm.     

虚拟企业伙伴选择过程及方法研究

在虚拟企业的组建过程中 ,合作伙伴的选择是一个非常重要而且复杂的环节 .能否选择出有竞争力和相容的合作伙伴 ,关系到虚拟企业的成败 .本文分析了虚拟企业伙伴选择过程中应考虑的因素及应遵循的原则 ,在此基础上给出了伙伴选择过程的三阶段模型及其实现方法 .     

带有通胀风险的退休后期最优投资管理

考虑通货膨胀的影响,研究了一个确定缴费养老计划退休后期最优投资决策问题.自退休时刻开始,退休者定期从账户里抽取一定的金额维持日常支出,然后将剩余的财富投资于一个无风险资产、一个股票指数和一个通胀指数债券,直到强制购买年金的时刻.为保障退休后的正常生活,退休者在每个时刻设定投资的目标值,采取二次效用函数衡量投资财富水平和目标值的差距,并选择最优的投资策略以最小化平均累计差距.运用动态规划和随机控制方法,得到了没有上方惩罚的目标值、最优投资策略、最优值函数、破产概率以及终端财富与目标值差距的分布函数等指标的显式表达式.运用数学分析和数值分析手段,得到了每个时刻目标值的性质,分析了终端目标值和消费金额对破产概率的影响,研究了物价指数的瞬间变化率和波动率对财富值与目标值的差距、各时刻财富均值以及破产概率的影响.     

考虑消防联动与效益的消防站多目标选址方法

为提升城市消防应急能力、降低消防响应成本,针对消防站选址决策问题,在消防资源有限的前提下,同时考虑消防站均衡性和消防效益,利用消防责任区覆盖率和消防响应损失成本分别描述均衡性与消防效益,并考虑城市重特大火灾事故处置的联动消防情景,构建消防站选址的多目标选址覆盖模型.通过经典的多目标优化算法SPEA2算法对模型进行求解,得到该多目标选址问题的Pareto最优解集,利用模糊集理论从Pareto最优解集中选取折中解.最后,以上海市外环以内市区为例,验证模型的可行性与有效性,为消防站科学选址提供决策依据.     

新型遗传算法在防空指挥系统目标分配中的应用

鉴于防空作战指挥系统目标分配问题的一般数学模型及分配原则,提出一种融合了小生境技术和跨世代精英选择策略的新型遗传算法。给出了应用新型遗传算法实现目标分配优化问题的具体实现描述。实验结果表明,该算法收敛速率快,寻优能力强,为指挥员提供了实时有效若干可行的分配方案。