非独立准则的MCDM问题权重确定方法

在很多多准则决策(MCDM)问题中,准则之间都是存在关联的.由于准则的替代和互补关系,综合评价时不仅要确定准则的权重还要确定准则间的相互关系,因此给决策者的工作带来很大困难.文章在分析了准则间非独立的MCDM问题的性质的基础上,提出了利用已知的样本数据以及专家事先给定的部分偏好权重信息情况下确定相关联准集权重的方法,并在最后给出算例.     

基于过程挖掘的服务治理平台研究

针对设计时服务治理不能很好适应服务运行时的动态调整以及运行时服务治理缺乏对服务间关系的监控管理等问题,论文基于过程挖掘技术提出了融合业务需求、业务过程及服务运行信息的服务治理平台. 首先,论文建立了覆盖过程挖掘处理全过程、业务数据的服务治理元模型,包括日志记录、过程挖掘处理、服务治理反馈子模型;然后,论文建立了包含过程挖掘实例视图和控制视图的服务治理方法,以生成包含业务及服务运行信息的服务治理策略;最后,结合某交通物流云服务平台进行了应用验证. 结果表明,本平台提供了有效的综合业务与服务运行时分析的持续治理方式.     

信息物理融合系统可信软件形式化建模与分析

从多Agent系统的角度,以Petri网和π演算为语义基础,建立了一种信息物理融合系统（cyber-physical systems,CPS）可信软件形式化模型（high-confidence software formal model,HCSFM）. HCSFM以Petri网形象地描述CPS可信软件静态结构模型及动态行为,用Petri网分析方法和支持工具对模型进行分析和验证; 利用π演算刻画CPS可信软件中Agent的加入、退出、更新和体系结构重配置等动态演化机制,并研究Agent的演化策略及演化后CPS的一致性,确保动态演化后CPS软件能正常交互,从而为CPS软件设计提供可信保障. 通过HCSFM在无人驾驶车辆编队CPS中的应用,表明HCSFM可以有效地对CPS可信软件进行建模和分析.     

半参数STAR模型的估计及应用

文中首次提出了一个新的STAR模型,在保留了转换函数的前提下,让转换变量以非参数的形式进入转换函数,从而有效减少了模型误设的风险,提高了样本内拟合和样本外预测的能力. 蒙特卡罗实验的结果显示半参数STAR模型的有限样本拟合结果令人满意. 利用1994年1月到2012年7月的人民币实际有效汇率月度数据,将半参数STAR模型和随机游走模型、自回归模型、门限自回归模型、平滑转换自回归模型和人工神经网络模型的样本外预测能力进行比较,结果显示半参数STAR模型在样本外预测能力上具有显著优势.     

基于复杂行为响应的传染病爆发问题的研究

在小世界网络拓扑结构上,研究信息影响力、接种比例和个体间信息传播概率的变化,对传染病传播的影响。研究发现小世界强度减弱时,信息影响力对传染病爆发概率和爆发规模的影响作用发生了逆转;在个体间信息传播速率增加的过程中,传染病的爆发概率和爆发规模呈现上升的趋势。     

基于BEMD-Copula-GARCH模型的股票投资组合VaR风险度量研究

鉴于股票波动具有显著的多尺度特征,本文引入二元经验模态分解(EMD)与二元CopulaGARCH算法,提出一种新的VaR风险度量模型,即BEMD-Copula-GARCH模型.具体地,新BEMD-Copula-GARCH模型可分为三个主要步骤:数据分析,分风险估计和总风险集成.首先,基于二元EMD模型,将复杂且相互作用的股票对分解为若干组较为简单且相互独立的分量,以降低建模难度.其次,引入二元Copula-GARCH模型,刻画各组分量间的相互关系,以度量股票投资组合在不同尺度上的分VaR值.最后,集成各分VaR值以得出最终VaR风险度量结果.实证研究以恒生指数与上证综指为数据样本构造投资组合,结果表明:本文所构建的新模型能有效度量投资组合风险,其估计精度显著优于DCC-GARCH和Copula-GARCH等现有模型.     

基于正交遗传算法和灵敏度分析的体系仿真优化方法

体系对抗已成为当今战争的主要形式,因而急需对体系优化问题进行深入细致地研究.鉴于此,提出了一种基于正交遗传算法和灵敏度分析的体系仿真优化方法.该方法采用正交遗传算法在可行域内快速地搜索一些较优方案(解);利用灵敏度分析方法从已评估方案中得到待研究体系输入、输出之间的灵敏度关系;应用这种灵敏度关系来指导正交遗传算法的后续搜索.最后采用一些数据实例来验证该方法,实验结果表明,该方法是可行的、正确的和有效的.该方法能在较少次数的仿真后,得到待研究体系的满意解或最优解;同时,该方法可推广到其它复杂优化问题的求解中.     

采矿岩体动态稳定性CA模型的建立与系统分析

运用元胞自动机的演化建模方法构建深部采矿岩体的动态稳定性演化模型.定义岩体的工作状态变化概率和岩体完整性影响系数,创建了一种实现采矿岩体的动力学仿真模型.通过数字模拟实验,分析了岩体中不同状态下的元胞相互作用的关系,得到了以离散度作为岩体动态稳定性的度量指标.     

流程型企业主生产计划优化的ARMA-BP模型

为了解决流程型企业主生产计划(MPS)时段中计划参数与实际参数的不一致性问题,提出了自回归滑动平均模型(ARMA)与反向传播(BP)人工神经网络(ANN)的集成优化模型。基于主生产计划时段长度与产量之间的映射关系,利用平均时段长度折合产量法(OCM-ATS),该模型可用于分别逼近和预测主生产计划时段的长度时序和产量时序。给出的例子表明,该模型预测主生产计划时段的参数(计划参数)与实际参数的相对误差不超过3%。     

Markov跳变系统的单步约束预测控制

针对离散Markov跳变系统,研究带输出约束的单步预测控制问题。首先设计基于模态的单步预测控制器,驱动系统状态到达相应的终端不变集内,以此保证约束预测控制系统的稳定性,接着进一步讨论了系统存在峰值有界噪声输入情形。其中终端不变集是通过在预测时域外寻求一个虚拟的带约束的状态反馈控制器以保证系统的随机稳定性来获得,为计算方便,控制器的优化问题转化为SDP问题,并得到以LMI描述的优化问题。最后对Markov跳变系统描述的经济学动力系统的仿真结果说明了本控制器设计方法能够在峰值有界噪声输入下保证系统的稳定性,并且使控制变量满足给定的约束条件。