基于实物期权的ERP不确定性投资分析

企业资源规划系统(ERP)项目投资具有很大的风险和不确定性,投资决策一直是困扰决策者的难题.ERP项目投资决策是一个带有潜在随机过程和约束条件的多阶段投资决策问题,包含大量内在关联的投资机会.多段随机规划方法可以较好地解决带有潜在随机过程和约束条件的多阶段决策问题,克服了二项式方法和有限微分方法难以求解多段关联复合期权的弊端.运用多段随机整数规划方法结合ERP系统的投资特点建立了基于实物期权的ERP项目投资决策分析模型,设计了合理的模型求解算法.模型很好地考虑了项目投资过程中未来收益和投入成本的不确定性,相对于传统决策评价方法更加适合于ERP投资决策.     

基于马尔科夫过程的风险资本多阶段投资决策

分段投资是风险投资家进行风险投资的基本运作方式，科学地做出投资决策对于风险投资家乃至我国风险投资业的发展具有重要的意义。本文在总结有关分段投资研究的基础上，针对阶段性投资的安全性问题，运用马尔科夫过程的有关理论，给出了风险资本多阶段投资的决策方法，为风险投资家做出最优的投资决策提供理论依据。     

装备渐进式采办投资时机决策模型

从优化国防经费投资决策的角度, 结合“渐进式采办”的思想和实物期权的理论, 构建了装备采办最优投资决策模型, 分装备研发和装备应用两个阶段对军方最佳的投资时机进行了深入的研究, 给出了求解的思路和计算公式, 并分析了影响投资决策的因素以及军方的最优投资策略.     

基于实物期权理论的RFID技术投资评价方法

RFID技术和以此为基础的"物联网"已经成为业界和理论界最为关注的物流与供应链管理技术, 但是许多企业在进行RFID投资决策时却踌躇不前. 将RFID在企业的投资过程分为试点、企业内部应用、供应链应用三个阶段; 基于实物期权理论建立了RFID投资决策模型, 并研究了模型的求解过程; 将该模型和求解方法应用到A企业的实例中, 模型的求解结果与A企业的投资决策一致, 验证了模型和求解方法的有效性, 并对企业的RFID投资决策行为进行了很好的解释.     

非立即变质品的订购、定价与保鲜投资决策

考虑了一个非立即变质品的订购、定价与保鲜技术投资联合决策问题,其中产品的需求依赖于销售价格,变质率随时间变化,系统不允许缺货.此外,产品的时变变质率和保鲜期可以通过保鲜技术的投资得到控制,并采用一般形式的资本投资回报率构建模型.目的是决定最优的补货、定价和保鲜技术投资策略(包括是否投资和投资多少)以最大化系统的平均利润.证明了对于给定的定价和保鲜技术投资策略,最优补货策略唯一存在.在此基础上给出了一个寻找模型最优解的多阶段迭代求解算法.最后通过数值算例展示了模型和算法的应用,进一步采用数值方法对模型的数学性质进行了探讨,并对参数的灵敏度进行了分析.结果显示:当订购成本和产品购买成本较小或库存持有成本和产品初始保鲜期较大时,最优保鲜技术投资将为零,即不投资保鲜技术对系统最优.     

不确定环境下多阶段多目标决策模型

在贝叶斯网络的基础上进行扩展,提出了一种不确定多阶段多目标(Uncertainty,multistageand multi-object,UMM)决策模型来求解不确定环境下的多阶段多目标决策问题.首先描述了不确定环境下多目标多阶段决策问题的数学描述,然后给出了决策模型的定义,详述了其构建方法及求解算法.采用此模型求解决策问题时,决策者只需考虑某节点与其父节点之间的依赖关系,降低了思考的复杂程度,适用于大规模的复杂问题求解.实际案例分析表明基于贝叶斯网络的决策模型描述、建模及求解方法对不确定环境下的多阶段多目标决策问题是有效的.     

一种高效的实时交通信号灯控制算法

针对交通信号灯实时控制问题,设计了一种以最小化车辆等待时间为目标的数学模型,并给出了一种能求解该模型最优解的启发式搜索算法.仿真结果显示启发式搜索算法存在求解时间长,求解效率不稳定等问题.因此在原算法基础上加入了多阶段决策优化方法,并且在各个阶段中采用了限时搜索,使得算法能在固定时间内得到结果,保证了算法的稳定性和实时性.通过实际数据仿真显示,优化后的算法对比固定周期算法减少了车辆的等待时间;对比原始的启发式搜索算法,提高了求解效率,满足了实时控制的要求.     

特定多任务下飞机航迹规划研究

为了更好地完成航空特定任务，提出了特定多任务下飞机航迹规划模型。采用栅格法建立战场环境模型，根据复杂、真实战场环境以及作战要求，提出了距离、油耗、任务完成度、地对空威胁和空对空威胁5个目标航迹规划的模型。根据特定任务的要求，分析了满足任务的各种需求，给出了评估任务完成度指标。根据该问题的特点，提出一种两阶段的航迹规划求解算法。第一个阶段用简化二维路径规划模型计算多任务顺序，第二阶段根据多任务顺序使用改进A*算法求解多目标栅格优化问题，解决了A*算法不能处理时变优化问题情况。仿真结果表明该方法能很好地解决多任务、多目标航迹规划问题，比目前的算法更高效。     

模糊状态概率下的组合投资决策

针对决策者在进行项目选择投资时各种自然状态发生概率的不确定性,提出并讨论了模糊状态概率下的组合投资决策问题。通过对状态集合上模糊概率评价的一致性进行分析,运用与模糊概率评价相对应的一个有效概率分布,给出了模糊状态概率下组合投资策略的期望收益率和风险的表示方法,在此基础上建立了组合投资的多目标决策模型,并给出了其求解过程。最后,给出了一个数值例子,结果表明:方法合理、有效,易于实现。     

证券组合投资决策:系统思考和实验设计

以证券组合投资决策问题为背景,引入二次曲线型效用函数,给出期望效用最大化数学模型,目标是保证证券中得到收益的期望值尽量大且方差尽量小.进一步从系统结构和功能角度,解释了马科威茨证券组合投资决策模型的不足,指出从复杂系统理论角度探讨才有可能解决本质问题.最后,应用配方均匀设计工具给出了组合投资问题实验设计方法.该方法可用于优化阶段求解,同样也可用于金融产品的设计阶段.     

一种基于非线性多目标群决策的防洪投资分配方法

通过分析防洪投资分配决策中的不满意度影响因素 ,给出了不满意度的非线性显函数形式 ;运用非线性多目标群决策理论 ,建立了非线性多目标群决策防洪投资分配模型 ,提出了一种交互式多目标加权解法 .经实例研究 ,结果满意     

求解多目标规划问题的Pareto多目标遗传算法

针对传统的多目标优化方法的局限性，提出用于多目标规划问题求解的Pareto多目标遗传算法。实验结果表明，该算法是可行有效的，而且能为决策者提供满意解。     

决策分析中一类极大熵问题的求解算法与应用

提出了决策分析中一类极大熵问题的求解算法。与求解极大熵问题常采用的Lagrange数乘法相比, 此算法更加简便、省时, 不仅适用于决策分析, 而且对非线性规划中的基准点测试也有一定的参考价值。文章最后应用此算法对一个投资决策问题进行了求解。     

基于目标偏离容忍水平的多目标交互式决策方法

提出了一种基于目标偏离容忍水平的多目标决策新方法．该方法充分考虑到了实际决策过程具有的目标多样性、主客观互动性等特点,根据目标希望水平和目标偏离容忍水平在原多目标问题的基础上构造辅助模型,通过求解辅助模型得到原问题的非劣解,并经过与决策者的反复交互将不同的目标偏离容忍水平整合入模型当中,最终得到满意解．本文的方法具有结构清晰、求解方便快捷、易于反映决策者偏好结构等优点．     

对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法研究

研究了这样一类多属性决策问题 :①决策者对方案有偏好 ;②属性值以三角模糊数形式给出 ;③属性的权重信息不能完全确知。提出了一种基于相似度的对方案有偏好的三角模糊数型多属性决策方法 ,该方法首先建立一个线性规划模型 ,通过求解该模型获得属性权重。然后 ,基于三角模糊数两两比较的可能度公式及互补判断矩阵的排序公式 ,对决策方案进行排序和择优。最后进行了算例分析。     

多机空战仿真分布式智能决策支持系统设计

在对现代空战领域存在的非结构决策问题分析的基础上,按照飞行员空战的决策机理,将多Agent概念引入多机空战决策领域.运用分布式人工智能的建模方法,按决策的内容初步设计了情报决策Agent、单机自主战术决策Agent和协同决策Agent,并对多机空战仿真分布式智能决策支持系统的分布结构、运行过程以及通讯方式进行了概念性探讨.     

基于支持向量机的智能决策方法

分析多属性决策问题及现有方法,提出了基于支持向量机的智能多属性决策方法.首先,介绍了支持向量回归估计的学习算法.其次,探讨了基于支持向量机的智能决策原理.然后,提出了多属性决策支持向量机方法的实现算法.最后给出了一个算例.     

Ｅ—Ｓh风险下的证券组合投资多目标决策模型

从Ｅ－Ｓh风险的角度建立并研究了允许卖空与不允许卖空情形下的证券组合投资多目标决策模型,同时给出了计算最优投资比例系统的方法。     

多种资源受限多项目排序问题的两层决策方法

分析了多种资源受限多项目排序问题的性质和特点 ,提出用两层决策方法建立这类问题的数学模型 .将基于直接搜索法的随机全局优化方法用于求解该问题的全局最优解 ,给出了具体的算法步骤 .计算示例表明 ,本文建立的模型和给出的算法能有效地求解多种资源受限多项目排序问题.     

多执行模式资源受限工程调度问题的优化算法

近几年来,模拟退火（ＳＡ）和遗传算法（ＧＡ）等智能优化方法在求解组俣最优化问题显示出了较强的能力,许多文献报告了它们在这类问题上的应用,有些文献则报告了一些它们的混合算法,然而,定些算法对问题的求解效果因问题的结构不同而有限大差异,它们的成功必须充分结合问题本身的特点,本文针对多执行模式资源受限工程调度问题的特点,设计了一种ＳＡ／ＧＡ混合算法,利用被普遍应用的标准问题对该算法进行了测试,取得了令人满意的结果。