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.     

成像卫星鲁棒性调度策略研究

针对不确定条件下的成像卫星调度问题,分析了鲁棒性调度要求,提出了鲁棒性调度策略,将成像卫星调度分为鲁棒性调度方案生成和鲁棒性调度方案动态调整两个阶段。在鲁棒性调度方案生成阶段,以调度方案收益和鲁棒性为优化目标,建立了成像卫星鲁棒性调度模型。在鲁棒性调度方案动态调整阶段,以调度方案收益和新老调度方案差异为优化目标,建立了成像卫星动态调度模型。仿真实例验证了成像卫星鲁棒性调度策略和模型的有效性。     

一种二元决策图底事件排序的新方法

故障树分析(Fault Tree Analysis, FTA)是对系统进行可靠性分析的一种有效方法.而在现在所有的故障树分析中,二元决策图(Binary Decision Diagram, BDD)又是其中最有效的方法之一.由于BDI)的节点数在很大程度上依赖于输入的底事件的排列次序,所以从故障树到BDD的转换过程中,需要先对底事件进行排序.而如何对底事件进行有效的排序则成为一个重要且未完全解决的课题.本文提出了一种新的底事件排序法--相邻底事件优先法.其基本思想是利用故障树的相邻关系来给其赋予不同的排序优先级.该排序方法所具备的特点包括:其底事件排序过程是静态的,但在BDD的构造过程中,能动态地对已经排序的底事件进行筛选,同时它还支持在BDD的不同分支采用不同的底事件排序方法.实验证明,与现有的最优方法相比,相邻底事件优先法可有效提高75%的故障树的BDD转化效率.     

服务驱动的制造网格系统

就服务在制造网格系统的应用层面上的行为特性展开研究,提出基于工艺信息的制造网格服务的静态结构和动态过程,分析了制造网格服务的服务请求与响应过程,以及制造网格服务的分裂和衍生过程,设计了相应的制造网格服务结构演算算子,并就制造网格系统服务响应流程与企业的实际业务处理之间的集成进行了描绘和实例说明.     

基于动态贝叶斯网的时变样本空间无监督学习

提出了针对概率分布参数时变的样本空间的参数估计问题,由于一般的聚类和EM算法等参数估计方法是针对概率分布时不变的样本空间的问题所采用的。因此,对于概率分布时变的样本空间而言,这些方法均不能有效、准确地估计实时变化的样本参数。通过构建动态贝叶斯网,利用先验和后验的知识进行预测和滤波,结合贝叶斯增量式学习方法并充分利用了其学习所获得的样本空间概率模型变化演进的规律,这样可以较准确、平滑地学习实时概率模型及其分布参数。     

动态投资组合风险控制策略

从股市上采集的大量股票收益率数据表明,前后相邻的股票收益率数据呈现出一定程度的依赖关系,即前期收益率呈现出大的波动幅度,紧接着后期收益率也呈现出大的波动幅度,这样的波动特点被称之为"波动聚集性","风险传染性",在金融计量上,通常用收益率的方差来定量刻画收益率的波动幅度的大小和相应收益率风险的大小,因此本文选用能准确拟合金融资产收益率方差的GARCH模型来刻画金融资产收益率的这种"风险传染性",在此基础上应用协同持续思想构建了投资组合的风险优化控制模型,并求得了相应最优投资组合权重.选取6支股票作了实证检验.检验结果表明,按该模型配王的投资组合收益率长期被控制在较小的风险范围,在统计上亦表现出较高的夏普比.     

基于GJR模型的EVT动态风险测度研究

通过运用ARMA-GJR模型捕获上证综指的损失序列的自相关、波动集聚性和杠杆效应特征,用极大似然估计(MLE)估计模型参数以求出条件均值和条件方差以及标准残差序列;然后假设沪市指数损失标准残差序列近似满足EVT条件,分别取175、105和35个极值数据并运用MLE来估计广义帕累托分布(generalized Pareto distribution,GPD)的参数,进而估计出q分位数对应的动态风险值VaR(value at risk)和ES(expected shortfall);最后对风险测度方法的估计效果进行分析.实证结果表明:标准残差序列的极值尾部近似服从GPD,ES是相对于VaR更保守的风险测度方法.     

含退出期权的动态联盟控制路径规划

股权控制与关系管理是联盟控制的主要方式.围绕联盟效益和稳定的平衡,根据博弈理论从动态视角研究联盟的控制决策.研究结果表明,在动态博弈框架下,联盟的控制特性及稳定性与企业退出期权的持有能力有关.持有退出期权的企业将在联盟中处于优势地位并倾向于运用单一的控制机制--股权控制.没有退出期权的企业则更加依赖关系管理,联盟的股权控制与关系管理呈现互补特征.随着联盟中持有退出期权的企业数目的增加,联盟关系趋向于不稳定.与此同时,未来联盟收益越高,关系管理的作用就越大,两种控制机制的互补性就越强.     

基于RAGA的灰色BP神经网络预测模型及其对三江平原地下水埋深的动态预测

三江平原是我国粮食主产区之一,近年来农业水资源出现危机.预测该地区地下水动态变化趋势,对于指导该地区合理开发利用地下水有着重大的理论和现实意义.建立了基于RAGA的灰色BP神经网络预测模型.该模型克服了传统GM(1,1)模型存在明显系统误差的缺点,既具有GM(1,1)模型对数据确定性方面把握的长处,也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势.通过两种途径进行检验,结果表明该模型具有相对较高的预测精度.运用该模型对三江平原地下水埋深进行动态预测,未来五年内,如果仍按目前的发展模式,该地区地下水埋深仍将持续下降,从2007年到2012年,该地区地下水平均每年下降0.3m.预测结果对有关部门的政策决策具有一定的指导意义.     

基于动态RCS的无人机航迹实时规划方法研究

为了提高无人机的生存能力,针对不确定飞行环境的无人机航迹规划问题展开研究,提出了一种基于RCS的无人机航迹实时规划方法,建立了相关计算模型,提出合理的代价函数,并采用多阶段分析博弈评估算法对航迹进行优化。仿真结果表明,基于动态RCS的无人机航迹实时规划方法能够比较好的解决无人机的航迹规划问题。