公平偏好下分阶段风险投资的最优激励合约

考虑风险投资家与企业家的努力水平,基于委托代理理论构建企业家具有公平偏好心理的分阶段风险投资模型,求模型的子博弈精炼均衡解。分析研究表明,投资家倾向于用分阶段投资来降低风险并增加收益;合约分享比例、企业家努力水平都是公平偏好系数的增函数;投资家努力水平、第二阶段投资资金在公平偏好系数的一个临界值附近的单调性相反;企业家和投资家的最优努力水平分别是合约分享比例的增函数、减函数。     

一种基于惩罚系数的BP神经网络预测能力

为提高BP神经网络训练的预测能力,采用有助于提高BP神经网络逼近精度的Metropolis准则来克服BP神经网络训练学习过程中容易陷入局部极小值的问题;考虑到两类误分的代价不同,利用两个惩罚系数C1和C2,对两类误分给予不同程度的惩罚;采用轮换法的策略来避免因样本不均衡分布带来的负面影响.研究结果表明:所构建的神经网络模型效果令人满意,是行之有效的做法.     

工作市场信号博弈混同均衡通式

提出双混同均衡的概念，作为对混同均衡的推广，基于该概率，给出了工作市场信号博弈混同均衡的一般形式，因而，普通的混同均衡都是它的特例。     

无线传感器/执行器网络SA协作分簇算法

针对现有分簇算法大多没有考虑监控区域内事件发生频率和执行任务能耗的因素,导致无法适应无线传感器/执行器网络的特点,提出一种基于SA协作模型的分簇算法（CASA）.算法从全网的能耗和时延影响的角度,建立基于SA协作的能耗模型,综合考虑时延和连通度等约束条件,以网络能量优化为目标,构造非线性优化函数,利用KKT条件求解网络理想执行器节点个数和传感器节点传输半径等网络分簇所需参数,并在此基础上完成节点的部署和成簇.该算法通信开销较小,网络平均时延和能耗等仿真结果表明：相比典型算法,能够在满足一定连通度的前提下,优化网络部署,增强网络实时性和能量均衡性.     

Hilbert空间中逼近广义均衡问题和有限族非扩张映射不动点集的公共解新的迭代方法

在Hilbert空间中引入一种新的迭代方法,以寻找广义均衡问题和有限族非扩张映射的不动点集的公共元素,并证明了给出的迭代强收敛于变分不等式的唯一解,同时也强收敛于最小值问题的最优解.     

Hilbert空间中均衡问题与非伸展映像不动点的强收敛定理

在Hilbert空间中引入了一种新的粘滞迭代算法,用以逼近均衡问题解集与非伸展映像不动点集的公共元,证明了一个强收敛定理.     

自适应均衡算法的研究进展

简述了能补偿或减小现代通信系统中的码间干扰问题的自适应均衡算法的基本原理及其特点．介绍了最小均方误差算法、递归最小二乘算法等几类主要的自适应均衡算法,并阐述了近年来出现的主要的自适应均衡算法的原理,对误码率、收敛速度、运算量及稳态误差等评价指标进行了分析．结合分析结果和自适应均衡算法的实际应用前景,探讨了这一领域需要进行进一步研究的问题,并对今后的研究进行了展望．     

条件阿基米德Copula在家庭联合寿险精算中的应用

在统一生命精算符号的前提下研究家庭联合寿险精算问题．在对利息力采用Wiener过程刻画,并用条件阿基米德Copula函数处理个体间相依性的假设前提下,计算家庭联合寿险的精算现值以及均衡年保费．     

东北亚问题的历史考察与启示

冷战结束后,东北亚问题不但没有得到较好的解决与控制,反而变得愈加错综复杂.在全球化和区域合作的推动下,东北亚国家应积极构建集体身份认同,改变零和博弈的生存发晨观,增加政治互信,调整国家战略利益,加强协调与合作,理性应对特殊的国际环境,促使东北亚问题向着缓和方向发展.     

基于QoS的改进Min–Min调度算法

针对经典Min–Min调度算法存在负载不均,资源利用率低,处理时间长等问题,提出了P–Min算法。该算法根据任务的优先级并结合贪心算法来实现调度。仿真结果表明:P–Min算法在负载均衡的资源利用率方面较Min–Min算法提高了17%,任务总体执行时间调高了8.03%。