贝叶斯网络推理的一种高精度仿真算法

简要分析了贝叶斯网络推理算法的现状,提出了基于马氏链随机拟蒙特卡罗算法(MCRQMC)的推理方法.在给出高精度推理结果的同时,该推理算法亦能给出推理结果的标准偏差.从理论上对MCRQMC算法与现有的算法进行了比较分析,并采用随机Halton序列、Sobol序列和普通随机序列进行了推理实验.结果表明MCRQMC算法在同样样本数量的情况下,推理精度显著优于现有算法.     

基于排队论的一个物流模型

利用排队论研究了一个物流模型. 货物到达货运站形成一复合泊松过程.每辆货车每次装载货物数量必须刚好为$N$.求得了系统稳态存在的充分必要条件,利用补充变量法求得了任意时刻货运站内的平均货物量以及货车刚到达货运站时货运站内待运的平均货物量.最后给出了一个数值实例.     

能源约束下的我国全要素生产率增长比较——基于技术可变的面板随机前沿生产模型

工业化过程伴随着巨大的能源消耗.本文将能源、资本和劳动力视为重要的生产要素投入,利用技术可变的面板随机前沿生产模型,估算了1995～2004年我国省级的全要素生产增长率(TFPG).进一步将TFPG分解为技术进步、技术效率和规模效率增长.结论显示:(1)样本期内能源的产出弹性显著为正,且从2002年起其产出弹性大于劳动力产出弹性.(2)我国东中西部三个地区TFPG依次递减.(3)技术进步增长是TFPG主要推动力,其次是规模效率,而技术效率对TFPG起到负的影响,且增长逐年递减.     

基于随机分析的公交站点乘客等车时间

分析了公交站点乘客等车过程的随机特性,在公共汽车和秉客均随机到站的条件下,确定了描述乘客在公交站点等车过程中关键状态的一系列随机变量,用图示的方法予以说明.从两个角度研究了公交站点乘客的累积等车时间,并根据随机过程理论推导出其均值的计算公式.结果表明有效控制顺次相邻两公共汽车离开公交站点的间隔时间并尽可能减少其波动可以缩短公交站点乘客的累积等车时间.     

基于BSDE的开放式基金赎回风险控制模型

目前我国开放式基金发展迅速,并已经成为基金业发展的重心,但与此同时却经常面临着大规模的赎回问题.通过借鉴国内外经验,针对开放式基金本身的管理和运作特点,综合运用系统工程、倒向随机微分方程(BSDE)的方法,以更好地配备投资组合为目标,来解决开放式基金的现金预留比例问题,从而为基金管理人规避这种由巨额赎回引起的波动性风险提供了又一种方法.最后,用现实中的数据进行了具体的算例分析.     

一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法

提出了一种结合形状上下文分析的Laplace谱匹配算法.工作主要侧重于如何提高Laplace谱匹配算法对点的位置随机抖动的鲁棒性.首先,使用Laplace矩阵的特征向量和特征值以及双随机矩阵的方法计算初始匹配概率.然后,借助于概率松弛算法,将用形状上下文表示的局部相似性融入Laplace谱匹配算法以优化谱匹配的结果.对真实和合成数据的实验表明该方法具有比较高的精度.     

可跨工位操作的随机混流装配线平衡问题研究

装配线平衡问题是在满足一定约束的条件下,将一系列任务单元分配到各个工位上,使其工作强度与利用率相适应.研究了带有跨工位操作,且任务单元完成时间为随机量的一类特殊装配线平衡问题,目标是缩短整个生产过程中的总任务超载时间;参考机会约束规划的思想,建立了α任务超载时间最小化模型;结合随机模拟和遗传算法设计了混合遗传算法以求解,并通过实例仿真验证了算法的有效性.     

面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法

信息物理系统(cyber-physical system, CPS)是支撑信息化和工业化深度融合的综合技术体系,传统的建模与仿真方法难以满足其应用需求。因此,提出面向数字孪生的动态数据驱动建模与仿真方法,通过随机有限集对CPS中的物理实体和传感器进行数据驱动建模,并使用基于贝叶斯推理的预测与校正过程支持数据驱动的仿真模型运行。该方法能够很好地实现数字孪生机制下虚实结合的仿真运行,并实现数据驱动的CPS仿真模型解算,通过以实利虚的方式有效提高了仿真结果的准确性和可信性。最后,通过水面舰艇作战应用案例,验证了该方法的可行性和有效性。     

随机能力规划的Scenario模型及其决策风险分析

为研究随机环境下的生产能力扩张问题,采用Scenario方法,建立了市场需求量和产品价格为随机变量的多计划期能力规划决策模型.其中考虑了两种情况：一是能力投资方案不随市场需求的随机实现而变化的预报型模型,二是投资方案可以跟踪市场需求随机实现的适应型模型. 算例研究比较了这两种模型的决策效果.进一步,使用下方风险分析,探讨了随机能力扩张的投资决策风险,建立了考虑期望收益风险的预报型能力规划决策模型.该模型在随机规划中加入了一个期望下方风险约束,以反映决策者的风险偏好,基于算例讨论了考虑风险和不考虑风险时的决策差异.     

具有随机需求的供应链网络均衡应对突发事件

建立了零售商处面临随机需求的供应链网络均衡模型,设计了具有抗突发事件性的数量折扣契约,并指出由于突发事件的发生使得需求规模突然变化时,供应链网络中各成员的决策就不再是最优的. 算例证明,在制造商和零售商交易之前,建立关于二次订购数量折扣契约可以协调供应链网络,增强供应链网络的抗突发事件性.