跳跃扩散模型下美式回望期权定价方法

回望期权是一种严重路径依赖性期权,美式回望期权的价格尤其依赖于标的资产的价格路径;实际市场中其标的资产的价格过程存在跳跃现象。考虑到这两个事实,本文应用一种新方法总体最小二乘蒙特卡罗模拟为跳跃扩散模型下的美式回望期权定价。该方法改进Longstaff等提出的最小二乘蒙特卡罗方法,用来为美式回望期权定价,将其定价结果与构造二叉树图的计算结果进行比较发现,用总体最小二乘蒙特卡罗方法为美式回望期权定价是合理的,并且具有一定的优越性。     

双目标进化算法求解图着色问题

根据图着色问题的特征,提出了求解图着色问题的双目标模型;设计的有效、简洁的杂交算子和变异算子,均直接产生可行的后代个体;理论分析表明算法以概率1收敛到问题的最优解集.对标准算例进行了仿真实验,结果表明,双目标进化算法可以获得问题高质量的解,即对图进行着色所使用的颜色接近图的色数.     

基于GPU的加权Voronoi图计算

Voronoi图描述了一种对空间按照欧式距离进行的划分,是关于空间邻近关系的一种基础数据结构,在图像处理、城市规划以及地理信息系统等应用中有着重要的地位.顶点加权Voronoi图是Voronoi图的一种扩展,有着更为广泛的应用,但由于其实现的复杂性,相关算法一直比较少.为此,提出了一种基于GPU的加速算法.该算法利用GPU的高效计算特性,能够实时地生成离散的加权Voronoi图.与现有的算法相比,该方法易于实现,同时实验显示算法具有更好的计算性能.     

基于Image Quilting算法的纹理合成

基于样图的纹理合成方法是继纹理映射、过程纹理合成方法后发展起来的纹理拼接技术,用于解决传统方法中出现的缝隙、扭曲、变形和参数调整等问题.Image Quilting算法是简单易行的接缝消除方法,采用Image Quilting算法合成纹理并生成Wang Tile集,继而拼接大图像.实验表明,Image Quilting算法能够较好地保持纹理特征的连续性,但在接缝处可能破坏纹元特征.     

基于个体协同的子图结构发现混合进化算法

将进化算法与爬山算法的混合进化算法引入图数据挖掘,以克服贪婪式查找易陷入局部极值的问题.针对子图结构发现问题中实例易丢失的特点,提出了一种新的遗传操作--个体协同算子,使得代表同一子结构的不同个体能够以协同的方式进行查找.另外,还提出了一种基于年龄段和个体生成方式的多样性保持方案,以从种群的组成和个体的生成两个方面保持和提高种群的多样性,同时还有助于个体协同算子的执行.在进化过程中随时以新生成的单边子结构替换当前种群中没有潜力的个体的机制在缩小查找空间的同时还使得进化过程成为一个更为完全的查找过程.实验结果表明,以上措施增强了算法的寻优能力,能够获得更优的解.     

复杂网络确定性模型研究的最新进展

复杂网络的确定性模型在复杂网络建模领域起着不可或缺的作用。按照复杂网络经典模型发展的先后次序,依次对随机图、小世界网络、无标度网络以及加权网络确定性模型的研究现状进行较全面的综述,重点介绍了相关模型的构造及其主要性质,并对复杂网络确定性模型未来的部分发展方向进行了展望。     

公司多阶段财务危机动态预警研究

以上市公司的季度数据为研究样本,以指数加权移动平均控制图模型为研究方法,以被实施特别处理和暂停上市为两个财务危机演变状态,建立了一个多阶段动态财务危机预警模型;实证结果表明,该模型对上市财务危机公司具有较好的预测效果,有较大的应用价值.     

广义交叉乘积累加码

为设计具有线性编、译码复杂度及逼近香农限性能的信道编码结构,在并行级联的单奇偶校验码之间引入交叉结构以构成外码,以累加器为内码,提出了一种新的串行级联编码--广义交叉乘积累加码。以外信息转移图为工具对广义交叉乘积累加码进行设计,并给出一个广义交叉乘积累加码的设计示例。分析及仿真结果表明,该示例具有线性编、译码复杂度,其收敛门限距香农限仅有约0.32 dB的距离。     

最大速度恒定的连续Petri网(CCPN)的性质及判定方法

最大速度恒定的连续Ｐｅｔｒｉ网是由Ｄａｖｉｄ等最早提出的一类时延连续Ｐｅｔｒｉ网模型,但并未对其性质给出确切的定义及相应的判定方法。文「１」中给出了ＣＣＰＮ的演变图及其构造算法,本文在给出ＣＣＰＮ以对扬系统进行性能分析。