最小二乘支持向量机的预优共轭梯度法

针对Suyken等人提出的最小二乘支持向量机的共轭梯度法在输入样本的个数较大时,需要求解高阶线性方程组这一缺陷,提出了一种新算法。该算法利用分块矩阵的思想将该高阶线性方程组系数矩阵降阶,为了提高收敛速度,克服数值的不稳定性,采用条件预优共轭梯度法求解低阶的线性方程组。通过仿真试验证明用本文方法训练最小二乘支持向量机比共轭梯度法的训练速度提高了将近一倍。     

基于停车诱导行为调查的停车诱导显示屏选址优化

为了缓解都市＂停车难＂现象,为停车者实时地提供动态的停车相关信息,部分城市建立了停车诱导系统,但目前停车诱导显示屏的设置均以主观经验为主,缺乏深入的理论论证.本文以上海市徐家汇地区停车诱导系统的建设为背景,在大量实况调查的基础上,以诱导信息量为目标函数,以诱导显示屏的总数、每个进口道上最多对3个停车场（库）设置诱导显示屏、诱导系统内的每个停车场（库）都必须对停车者进行诱导为约束条件,本着经济、高效的原则建立优化模型,并用遗传算法求解确定了停车诱导显示屏的规模和选址方案,结果表明具有一定的实用价值.     

车辆可重复利用VRPTW问题的模型和改进蚁群算法

提出车辆可重复利用的VRPTW问题,建立多目标整数规划模型;基于蚁群系统（ACS）,按优先访问服务开始时间较早、服务时间较短和关窗时间较早的原则,设计启发式因子和蚂蚁状态转移规则;借鉴MMAS和ASrank的优点设计信息素更新策略,既加强对每次迭代最好解的利用,又避免陷入局优;根据客户服务结束时间较早优先原则构造初始解.实验结果表明,可以大幅度减少所需车辆数并节省车辆的总运行时间,具有较快的收敛速度,本文的模型和算法是有效的.     

吸收能力与竞争企业研发投资及方式选择

竞争企业间的R＆D联盟已经成为企业技术创新的重要策略.为了揭示联盟内竞争企业在吸收能力、研发方式、研发投资之间的关系,提出了一个三阶段博弈模型.首先企业选择R＆D方式;然后,企业决定他们的R＆D支出;最后,企业在市场上进行古诺产量竞争.分析了竞争企业间吸收能力与企业R＆D方式、R＆D投资之间的交互作用,以及这种交互作用对企业利润的影响.结果表明,竞争的企业倾向于采用某种非专有的R＆D方式以实现企业之间知识的流动,这种知识的流动有助于竞争企业双方利润的提高.企业通过R＆D方式专有性的选择,使企业摆脱过分投资和投资不足的囚徒困境.     

零售商自有品牌商品生产的委托代理

随着零售商在与制造商的博弈中不断成长以及零售行业竞争的激化,现代零售商逐渐加强了对自有品牌的经营管理力度.零售商甄选自有品牌制造商并与其形成委托代理关系,然而,该委托代理关系的建立和控制过程中存在广泛的信息不对称.本文探讨从契约签订前、后两方面来规避信息不对称带来的风险;综合运用较主观的层次分析法和较客观的人工智能神经网络方法,提出在信息不对称情况下零售商选择委托代理制造商的评价模型和指标以及委托制造商选择后的风险规避方法.     

基于时间与支出预算的交通模式划分模型

交通模式划分是交通政策与规划研究中的重要内容。基于时间与支出预算的概念,建立宏观交通模式划分实用模型,并利用中国的数据,区分城市交通与城间交通,农村与城市居民进行了模型模拟。结果表明,模型具有较好的适应性与预测能力。     

基于图示评审技术的风险投资组合模型

运用系统论和GERT网络理论的思想及其原理,揭示了组合中各项目之间的组合规律,提出了风险投资组合的串联、并联和混联这3种不同的组合模式,构建了其风险与周期评估的组合GERT网络模型,为更加深入地理解与正确客观地把握风险投资状态提供了算法模型和理论依据。     

项目进度中的离散时间-费用决策问题研究

离散时间-费用权衡问题(DTCTP)是项目进度文献中被研究最多的双目标优化问题,它通常以三种形式出现:1)P1:截止日期问题;2)P2:预算问题;3)P3:工期-费用曲线问题.然而,对问题研究都集中在P1上,P2被关注较少.首先建立了与一般项目网络对应的P2的数学模型,在分析模型特征基础上,设计求解模型的遗传算法.最后,通过3个数值实例,验证模型的正确性和算法的有效性.     

动态输出反馈网络控制系统鲁棒控制器设计

研究了具有不确定时延的动态输出反馈网络控制系统鲁棒控制器设计问题.考虑小于等于一个采样周期的不确定时延,将动态输出反馈网络控制系统建模为含有不确定性的离散时变系统.利用Lyapunov理论和矩阵不等式方法,推导出系统鲁棒控制律存在的条件,并转化为矩阵不等式表示的可行性问题,从而可利用Matlab LMI工具箱来求解,以便构造鲁棒控制律.Matlab仿真算例说明分析方法和结果是有效可行的.     

不确定需求下的电力竞价贝叶斯博弈模型

电力竞价是一个不完全信息的博弈过程.假定竞争对手的报价服从已知区间上的某种分布,分别构建了确定需求与不确定需求条件下的二发电商电力竞价博弈模型,并给出这2个模型的贝叶斯纳什均衡解,即发电商在不同条件下的均衡报价.最后假定竞争对手的报价服从均匀分布,对构建的模型进行了分析,分析结论表明:在确定电力需求情况下,发电商的均衡报价一般在报价上,下限附近波动;而在不确定电力需求下,发电商的报价在报价下限与报价区间中点之间波动:当竞争对手的最大可供电量很少时,选择报价区间中点,而当发电成本很少时,很可能选择报价下限.