储备偏好影响下中国与欧盟天然气进口博弈

中国目前是世界第一大天然气进口国,但与欧盟相比,其天然气储备水平很低。为了应对各种不确定性以保障天然气的稳定供应,中国天然气储备水平未来将会有明显提升。天然气储备水平的变化将引起天然气进口需求的变化,进而通过中俄管道天然气的贯通影响欧盟天然气的进口策略。旨在从理论上分析中国天然气储备偏好变化对不同信息结构下天然气进口博弈的潜在影响。研究表明,当只有中国调整储备偏好时,中国在同时博弈中所获得的利润可以达到在主从博弈中主者的利润水平,此时欧盟的利益会受到损害;而当中国和欧盟均可以调整储备偏好时,中国和欧盟的均衡利润可能因为过度储备反而降低,俄罗斯则可能因此而获得更多的生产者剩余。本文还对天然气进口均衡价格、均衡进口量、利润水平等进行了定量分析,同时,利用天然气市场相关数据检验了本文结论的有效性和稳定性。     

基于广义梯形模糊数相似度的交叉效率集结

在不确定环境下,针对模糊数据的多样性和复杂性,本文结合广义梯形模糊数相似度理论将广义梯形模糊数的交叉效率矩阵转换为交叉互评相似度矩阵,并根据模糊信息检索系统中的布尔模型,以能最大程度还原信息本身为准则,构建满足"正相容性"的有序几何平均集结函数对交叉互评相似度矩阵进行集结,从而得到关于每个决策单元的同行评价综合相似度.根据决策单元的同行评价综合相似度,建立反映决策者偏好的模糊一致性偏好矩阵,并对决策单元进行集结权重的分配,根据分配结果计算决策单元的全局交叉效率值.本文的集结方法可以解决不确定环境下,交叉效率矩阵数据多样性的问题,有较高的适用性;并且其集结结果具有较高的一致性和稳定性.最后本文以梯形模糊数的交叉效率矩阵为算例,来说明该方法的合理性和适用性.     

An efficient algorithm to generate candidates in discovering frequent episodes

0 IntroductionData mining is widely used in many research fieldssuch as decision supporting systems[1], bio-informationanalysis[2]and knowledge engineering[3-5]. Most data col-lected from scientific experiments or telecommunicationnetworks have inherent sequential nature inthemand canthus be abstractly viewed as a sequence of events . Onebasic problemin miningsuchevent sequencesis discoveryof recurrent combinations of events , which are calledepisodes. Once frequent episodes are discovered,rul…     

零售商公平偏好对代发货模式下双渠道供应链决策的影响

以零售商代发货的双渠道供应链为背景,分析零售商的公平偏好对批发价+代发货服务费契约下各决策主体行为的影响。研究发现：零售商公平偏好将带来批发价格的降低,而两个渠道下的零售价格和销量并无变化;同时发现,供应链总利润与零售商公平偏好无关,零售商公平偏好将导致零售商利润的提高和制造商利润的降低。零售商合理投资物流设施设备、提高物流管理水平等,能够带来供应链的双赢。     

有序分位加权集结算子及在激励评价中的应用

为在信息集结过程中体现指标值的相对发展水平,提出了一种新的集结方法,即有序分位加权集结算子.该算子尤其适用于激励评价问题,其主要特征是用分位数表示指标值的相对发展水平,并且在信息集结过程中融入了决策者不同程度的激励偏好.通过性质分析,发现该算子具有置换不变性、界值性和条件单调性等特征.进一步,以算例的方式分析了该算子在激励评价中的应用问题,发现该算子在信息集结中通过权重加和不等于1的方式能够放大或缩小集结值,从而凸显被评价对象之间的差异,实现激励的目的.     

基于网络考试系统的UML建模

通过统一建模语言(UML)对网络考试系统进行了分析和建模,建立了系统用例图,并结合主要用例-学生考试模块,建立了类图、顺序图、活动图.描述了系统的功能需求、功能流程、类的结构与关系、对象之间的交互.最终采用面向对象语言实现在线考试系统.使用这种方法对系统进行建模,优化了开发过程,并有利于提高系统的稳定性、可维护性和可重用性.     

带有多属性偏好决策模型的应用

多属性决策方法是决策者在管理和项目选择中的重要辅助工具,在分析多属性决策问题的基础上,依据LINMAP法的基本思想,在给出群体一致度和非一致度的基础上,构造了一个估计正理想点和权重的线性规划模型,通过计算每个方案与正理想点之间的距离来确定最优方案.     

基于平方根UKF的多传感器融合跟踪

为了提高融合算法的精度,将UKF(Unscented Kalman Filter)算法与多传感器顺序滤波融合跟踪算法相结合,提出了基于UKF的多传感器序贯融合算法.UKF算法利用非线性方程自身的传播,估计系统状态,避免了对非线性方程线性化的过程.顺序滤波融合算法用同一时刻的量测依次更新状态,计算复杂性低.仿真结果表明,UKF顺序滤波融合跟踪算法比传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法有更高的跟踪性能,是一种有效的非线性融合算法.     

基于不同偏好信息集成的带钢质量评价方法

在研究多属性决策中常见偏好信息之间的相互转换关系基础上,将带钢质量评价抽象为研究多属性群决策问题.根据企业对产品质量各个影响因素评价的特点选用不同偏好信息决策方法,集成构造不同参数的评价矩阵,然后将不同偏好信息矩阵一致化,再利用矩阵排序的加权平均法对带钢质量状态排序,从而达到对一批带钢产品进行质量综合评价的目的.文中给出了实例对该方法进行验证.     

评估专家不完全模糊偏好信息的一种迭代估算方法

针对基于方案时比较的不完全模糊偏好信息的方案优选群决策问题,通过引入模糊偏好关系中的可加一致性概念,提出了一种估算评估专家缺失的偏好信息的迭代估算方法.该方法仅仅依赖专家在可加一致性和可加互补性基础上提供的信息,而不用考虑其他专家的信息,因而估算出来的偏好信息能够与专家原始偏好信息保持良好的一致性,从而提高了估算结果的可信度.最后给出了一个算倒.