FORWARD-BACKWARD STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS, LINEAR QUADRATIC STOCHASTIC OPTIMAL CONTROL AND NONZERO SUM DIFFERENTIAL GAMES

In this paper, we use the solutions of forward-backward stochastic differential equations to get the explicit form of the optimal control for linear quadratic stochastic optimal control problem and the open-loop Nash equilibrium point for nonzero sum differential games problem. We also discuss the solvability of the generalized Riccati equation system and give the linear feedback regulator for the optimal control problem using the solution of this kind of Riccati equation system.     

H∞ control for stochastic systems with time-delay

The H∞-control problem of stochastic systems with time-delay is considered. The sufficient conditions are obtained, under which there are always state-feedback control and dynamic output-feedback control so that the resulting closed-loop system is internaly stable and L2 input-output stable in the sense of expectation. Furthermore, the explicit formulas of both kinds of controls are derived. An example is included to illustrate the correctness of theoretic results.     

无限重复流速与拥塞控制博弈实例的应用

在讨论了一次博弈模型和流速均衡解析解的基础上,对基于无限重复博弈模型的流速与拥塞控制行为进行了研究.提出了重复和无限重复流速与拥塞控制博弈模型,论证了重复博弈NEP的存在性和最优性,讨论了重复博弈中贴现因子的意义;通过2个无限重复流速控制博弈的实例(2个端系统和N个端系统),介绍了在非合作的流速与拥塞控制中规范(约束)端系统的行为方法,以维护和实现整个流速与拥塞控制系统效用的最优.     

基于unity局域网同步与多角色玩家的设计与实现

通过Unity 2017的Unet模块,使用三维游戏引擎Unity的NetworkManager、NetworkIdentefier、NetworkTransform等组件,设计并实现局域网同步与多玩家角色场景;通过分析NetworkMessage、NetworkServer,用C#程序脚本完整地实现多角色玩家的选择功能;最后于文章结尾处提出了解决网络延迟的初步方法。     

二值响应数据贝叶斯中位数估计

中位数回归是一种稳健的估计方法,在实践中有着广泛应用.基于贝叶斯方法研究二值响应数据的中位数估计问题,通过引入合适的潜在变量得到了贝叶斯层次模型,进而得到易于后验抽样的吉布斯抽样程序.为验证新方法估计的稳健性,通过大量数据模拟,并与已有方法进行比较,得到了满意的结果.最后实例数据分析进一步证明了所提方法的有效性.     

基于知识融合的汽车覆盖件模具设计方法研究

针对产品设计过程中,分散异构知识融合不足导致知识检索准确性不高、知识重用效率低等问题,提出一种知识融合模型.利用知识需求模型传递知识需求信息,采用知识元对各类异构知识进行统一表示,通过概念本体对语义概念进行有序组织,与知识元之间形成映射关系.通过语义距离计算获取候选知识元集,并采用基于贝叶斯和遗传算法的知识融合方法将分散的关联知识元融合成知识单元,实现知识重用.以覆盖件模具结构设计为案例验证了所提出方法的可行性和有效性.     

基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型

针对物联网流量预测困难的问题,提出了一种基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型.该模型首先根据物联网流量传输波动影响链路变化等因果关系,深入刻画物联网流量局部特征,并利用薛定谔方程优化识别模型,同时结合贝叶斯拟合因果关系联合岭回归方法建立预测模型.最后,通过仿真实验研究了该模型与其他方法之间的性能状况,结果表明该模型在平均队列、阻塞率和延迟率等方面具有较大优势.     

回收渠道竞争下制造商的战略联盟策略选择

考虑由制造商、零售商和第三方回收商构成的闭环供应链,制造商与第三方同时参与废旧产品的回收.根据制造商不同的联盟策略建立了以下四种决策模型:无联盟(模型D)、制造商与零售商联盟(模型MR)、制造商与第三方联盟(模型MC)、制造商与零售商和第三方同时联盟(模型MRC),分析了回收渠道竞争对制造商最优联盟策略选择的影响.研究表明:1)与第三方独立回收决策情形相比,当回收市场竞争强度分别低于一定的阈值时,模型D和模型MR中制造商进入回收市场对第三方有利,模型MC中制造商进入回收市场对零售商有利.其次,任何联盟形式下选择进入回收市场始终是制造商的占优策略.2)考虑回收竞争的背景下,闭环供应链系统利润并不一定在MRC联盟策略下最优,其比较的结果取决于回收市场的竞争强度.3)从制造商最优联盟策略选择的角度分析,当回收竞争强度小于1/2时,MRC联盟策略对制造商最有利;当回收竞争强度大于1/2时,MR联盟策略是制造商的占优策略.最后,利用算例分析了参数对闭环供应链均衡和制造商最优联盟策略选择的影响.     

跳跃自激发与非对称交叉回馈机制下的期权定价研究

跳跃集聚和波动率非对称回馈是股票价格运动过程中不可忽视的重要特征.基于动态跳-扩散半鞅随机过程,本文提出了具有时变跳跃到达率和波动率的双因子交叉回馈机制的期权定价模型,推导了跳-扩散交叉回馈模型的一般化风险中性变换关系;同时借助序贯贝叶斯方法对模型和跳跃风险溢价进行校准,并对道琼斯工业平均指数(DJX)、标普500指数(SPX)、苹果(APL)、IBM、JP摩根(JPM)股票进行实证研究,研究发现,它们的跳跃达到率和波动率都呈现集聚性和非对称回馈效应,且跳跃到达率具有更强的持续性和更大的杠杆系数;跳跃风险溢价在定价中占主要地位.期权定价的实证研究还表明,双因子交叉回馈模型具有最小的期权定价误差,定价能力明显优于单向回馈的跳-扩散模型.     

基于贝叶斯理论的多模型结构识别的试验研究

基于贝叶斯理论的抽样方法,对结构的多模型结构识别问题进行试验研究.采用基于贝叶斯理论的多模型结构识别的概念与基本框架,以及马尔科夫链-蒙特卡洛模拟(MCMC),建立了有限元模型库.针对MCMC在参数维度较高时不易收敛和计算效率低下等问题,提出了一种改进的MCMC抽样方法来进行多模型结构识别.利用Matlab-Strand7的交互访问技术(API)能够进行大型结构有限元模型的参数自动修正,在获得校验后的有限元模型库后,能基于有限元模型的后验概率分布进行预测.为了验证该理论的可行性和有效性,针对一根简支梁的数值算例和一座实际大跨钢管混凝土桁架系杆拱桥进行了基于贝叶斯理论的结构识别研究与响应评估,并使用传统的单模型结构识别方法——遗传算法(GA)进行对比分析,结果表明本文提出的基于贝叶斯理论的多模型结构识别方法能够更好地进行结构响应预测.