卫星观测联合调度问题的VRP与JSP模型

针对一类具有车辆路线和加工调度混合特征的卫星观测联合调度问题，对车辆路线和加工调度两类常见的优化问题模型及其求解技术进行了比较研究，探讨了两类模型的相互转化形式及模型特征与求解技术问的相互关系，在此基础上，给出了一种可行的卫星观测联合调度问题的建模方式，并利用约束规划工具软件进行了实现。与其它形式模型的比较表明，所建模型的求解效率和质量更适合大规模卫星调度问题的实际应用需求。     

企业终极所有者"掏空"行为的影响因素

运用我国2001-2005民营上市公司的非平衡面板数据，考察了民营金字塔结构下终极所有者掏空底层公司的影响因素。研究发现：在保证控制权的情况下，终极所有者所持有的现金流权越小，其对企业的掏空越严重；处于金字塔底层的公司资产利润率越低，终极所有者越倾向于对其进行掏空；投资者保护越差，越有利于终极所有者的掏空行为。相反，在投资者保护较好的企业，即使终极所有者的现金流权较小，即使其资产收益率较低，也不会发生严重的掏空行为。     

约伯和伊凡——从《圣经》视野解读西方文学系列论文之四

《圣经》的约伯和《卡拉马佐夫兄弟》的伊凡以震撼人心的力量追究好人为什么落难以及上帝是怎么回事一类问题。从约伯、伊凡两个人 ,我们看到《圣经》基督教对无辜者受难的态度、对上帝的态度 ,还在这种态度背后发现《圣经》基督教传统中人与上帝之间的意味深长的关系。     

遗传算法求解JSP的核心问题

遗传算法（GA）作为全局搜索算法广泛应用于各种寻优操作中，并已成为求解车间作业调度问题（JSP）的主要方法，给出了JSP问题的数学模型和遗传算法的框架，提出遗传算法求解JSP问题要解决的两大核心问题；编码问题和处理不是可行调度问题，并探讨了其相应的解决方法。     

求解一次不定方程的Petri网方法(Ⅲ)——Frobenius问题研究

本文分别从Ⅰ型一次不定方程网的可达性和活性出发,导出当 m≤(sum from i=2 to n)a_i(d_i-1)/d_i-(sum from i=1 to n)a_i时,不定方程a_1x_1+a_2x_2+…+a_nx_n=m有非负整数解的两个不同的充分必要条件;并根据充分必要条件的不同提法,给出求n元线性型最大不可表数的两个算法。     

影子价格的应用

本文讨论影子价格在资源最佳分配、资源上、下限决定、对增加新产品的决策和对排斥在最优解以外产品分析中的应用。     

用混合遗传算法求解N皇后问题

N皇后问题是NP难题,一般求解的方法为回溯法.当问题规模较小时用回溯法能有效求解,但当问题规模较大时其求解时间耗费非常巨大.该文提出用局部搜索与简单遗传算法(SGA)相结合的混合遗传算法(HGA)来求解N皇后问题,用N皇后的约束条件作为遗传算法的适应值函数.设计了高效的染色体编码、初始化种群方法、遗传算子以及局部搜索算子,使它们符合求解问题的需要.通过与回溯法和相关的遗传算法比较,实验证实了用混合遗传算法求解N皇后的有效性.     

Multiple QoS modeling and algorithm in computational grid

Multiple QoS modeling and algorithm in grid system is considered. Grid QoS requirements can be formulated as a utility function for each task as a weighted sum of its each dimensional QoS utility functions. Multiple QoS constraint resource scheduling optimization in computational grid is distributed to two subproblems: optimization of grid user and grid resource provider. Grid QoS scheduling can be achieved by solving sub problems via an iterative algorithm.     

浅谈关于公司投资问题

本文主要解决的是公司如何合理安排投资取得最大经济效益的非线性规划问题进行了模型讨论,评价了模型的优缺点和现实性意义,对公司的投资问题有一定的借鉴意义。     

线性判别分析与主成分分析及其相关研究评述

线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）都在各个领域有着重要的作用。他们各自抓住样本在特征空间的不同特征,一般情况下更趋向于使用LDA,因为LDA直接处理类间的分析问题,而PCA则没有突出类的结构。然而实验证明PCA在某些问题上又明显优于LDA。于是,改进或结合使用LDA与PCA成了非常必要的课题。现阶段在这个领域上已经有许多优秀的研究成果,本文简单的介绍了其中几种效果较好的相关分析方法,其中又以混合判别分析（HDA）最优。HDA不仅同时抓住了样本的判别信息和描述信息,使PCA与LDA在各种情况下达到平衡,而且在二维参数空间中提供了一系列的分析方法,更有利于解决小样本问题和高维问题。Boosted HDA的提出通过用迭代的方法改进弱分类器,避免了HDA复杂的参数搜索,并得到一种统一计算HDA的方法。文章将在第三部分引用一些已有的实验结果来验证HDA的优越性。