生鲜食品多阶段动态定价模型及算法

考虑消费者购买行为,建立生鲜食品多阶段动态定价模型,力图使零售价格能够动态地反映生鲜食品的价值波动,采用基于正负反馈机制的改进蚁群算法求解模型。通过不同算例仿真分析,表明该模型优于传统模型;同时将本文算法与其他3种算法进行对比,从收敛性能和运行时间方面证实本文算法更优。     

需求稀少情况下随机动态装卸混合问题研究

针对随机动态装卸混合问题中存在的排队现象,运用排队论推导出需求稀少情况下随机动态装卸混合问题期望系统时间的下界;提出了一种实时优化策略——多车场随机队列中位策略;推导出需求稀少情况下,多车场随机队列中位策略和实际应用中广泛采用的随机队列中位策略的期望系统时间,并分析了期望系统时间的渐近性.模拟计算结果表明,需求稀少情况下,多车场随机队列中位策略明显优于随机队列中位策略;当服务强度趋于零时,多车场随机队列中位策略近似为最优策略.     

利用极小割计算随机流网络可靠度的一种算法

对随机流网络可靠度的计算问题进行了研究.提出了网络元件(边和结点)容量下确界的概念,在求基于每个极小割集的每个元件的容量向量时,对其满足的约束条件进行了改进,使其可行解集合大大减小.同时给出了两个引理,根据这两个引理,使得求基于极小割集的所有d-上界点变得非常简单,从而得到了一个计算随机流网络最大流量不少于给定需求流量d+1的可靠度的有效算法.最后,通过实例验证了该方法的有效性.     

基于区间数的预警机作战效能评估

建立了预警机作战效能评估的指标体系,提出了区间数的幂运算法则。采用区间数特征向量法确定了指标体系中定性指标的权重,采用区间数特征向量法和信息熵法相结合的组合赋权法确定了指标体系中定量指标的权重。给出了指标体系中定量指标和定性指标的规范化方法,提出了用区间数形式的加权和与加权积关系进行指标聚合的方法。最后通过算例对该方法的有效性进行了检验。     

基于改进的圆投影向量的背景补偿方法

针对传统运动背景补偿算法难以适应大角度旋转的应用场合,提出了一种改进的圆投影向量的背景补偿方法。该算法首先利用图像熵自动选择合适的图像参考块,以增强算法的实用性;其次对传统的圆投影向量进行了改进,增加了相位向量以获取背景的旋转参量,并采用核函数定义各像素点的距离权值,从而可以获得更加准确的结果。最后给出了算法步骤,并利用实测数据进行验证。通过仿真实验证明了该算法在各种场景、各种运动情况下的有效性以及对噪声、光照等因素具有鲁棒性。     

基于活动重叠的随机活动网络时间费用模型仿真研究

活动重叠是压缩项目工期的手段之一,也是并行工程思想的重要体现。针对活动重叠模式特性进行了深入分析,在重叠机理研究的基础上,运用仿真工具分析了活动重叠条件下的时间费用模型。通过对仿真结果的分析,将活动重叠时的时间费用交换问题与活动压缩时的时间费用交换问题统一起来。     

基于粗糙熵的时序数据属性约简及规则提取研究

分析了近似质量在提取非确定性规则方面的不足,并基于粗糙熵的预测成功度概念,结合时序数据特点,提出一种属性约简及规则提取策略．该策略在对时序数据进行属性约简时,采用粗糙熵与时间距离相结合的方法,使得最终得到的约简在时序方面是较优的,最后使用UCI数据库进行仿真实验,效果良好．该策略在工程领域处理时序数据方面有一定的应用价值．     

均值-方差模型下DC型养老金的随机最优控制

从DB型养老金转向DC型养老金已被越来越多的国家所考虑. 以均值-方差为目标研究 风险资产符合CEV模型的DC型养老金最优投资问题. 利用随机控制建立了养老金最优投资的HJB方程, 通过Legendre变换和对偶理论求得养老金的最优投资策略, 最后推导出均值-方差下 DC型养老金最优投资的有效前沿.     

基于振幅压缩的随机振荡序列预测模型

以提高灰色系统预测模型对随机振荡序列的预测精度为目的, 提出了一种通过平滑性算子压缩随机振荡序列振幅, 提高序列光滑度的算法, 并在此基础上推导及建立随机振荡序列的灰色预测模型; 将该模型应用于多组随机振荡序列的模拟, 并与其他模型的模拟精度进行了比较, 结果表明, 新模型能显著提高随机振荡序列的模拟精度.     

随机波动和跳跃下的短期利率动态

在短期利率模型中引入随机波动和跳跃两种因素,利用序贯参数更新思想和粒子滤波方法实现模型的估计,并对中国银行间短期利率进行实证分析. 研究结果显示短期利率存在显著的随机波动和跳跃特征,表明CIR-SV-J模型在描述短期利率动态中拟合效果最优,而且忽视随机波动或跳跃因素会使拟合变差,影响对利率均值回复特征的描述,并证明了随机波动因素在模拟中比跳跃因素起着更为重要的作用.