基于混合定价机制的高估价顾客购买策略

在传统市场和网络市场上销售具有价值易逝性的商品,研究顾客在卖方定价与买方定价这一混合定价机制下的购买行为.分析了顾客的最优出价策略,讨论了成交价和顾客获胜概率,得到高估价顾客的购买策略.     

基于进度优化的大型项目激励机制模型

在项目管理实践中,业主通常会设立激励机制以确保项目按期完成,而承包商则会根据业主设定的激励机制合理安排项目进度.本文讨论了大型项目的激励机制,研究了业主和承包商的决策问题,建立了以项目收益净现值最大化为目标函数的Stackelberg主从递阶决策模型.通过各子项目激励强度的设定对激励机制进行优化,协调业主和各承包商的利益关系,进而实现业主收益的最大化.     

基于元胞自动机的车间天车调度仿真模型

为了解决NP难问题的车间天车调度问题,基于元胞自动机方法建立了车间天车调度仿真模型.用工位、天车、物料、作业调度规则描述天车调度系统,将工位作为模型网络的固定节点、天车为移动节点、吊运的物料为运动粒子;根据车间生产的特点设定工位、天车和物料的属性,抽象出该模型的自组织演化机制.以攀钢板坯连铸车间天车调度为对象的仿真实验表明:根据微观动力学局域作用机制和自组织演化思想建立的天车调度仿真模型方法是可行的,能有效模拟车间天车运行情况.     

非对称信息下以制造商为核心的供应链协调模型

在假定关于销售商单位产品库存成本信息不对称及制造商生产率为有限值的前提下,建立了由单制造商单销售商所组成的供应链协调及最优价格折扣模型.分别制定了对称信息与不对称信息两种情形下供应链协调机制.在保证销售商利润不减的前提下,给出了求解使制造商利润达到最大的全单位量折扣算法,同时给出了相应情形下制造商的最优生产批量及销售商的最优订购批量.最后,利用数值实例说明了模型的求解过程.     

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.     

逆群协作粒群方法及在函数优化中的应用

为提高不同粒子群之间的协作性能,减小粒子群局部收敛现象,提出了一种逆群协作粒子群方法,利用不同动作特性的两个群之间的相互协作,来提高粒群算法的性能.在此方法中,一个粒子群追随较好的位置,另一个群是远离较差的位置,与传统的粒子协作方法不同,在粒子飞翔的过程中,两群不仅交换较好的信息,同时也交换较差的信息,通过充分利用这两种信息,两群共同完成任务的求解.在完成算法设计的基础上,对两个群的运动特性和算法的收敛性进行分析,通过函数的优化实验验证了方法的有效性.     

具有多种市场形态的多主体股市演化动力机制

股票市场呈现出的多种波动形态,对其内在机制的探讨备受学者和业界的关注.建立多主体股市演化模型,并抽象出一个常微分方程系统描述其核心动力机制.对该系统的定性分析和数值实验表明,受交易主体模仿学习倾向、价格追踪倾向和交易策略转移倾向等市场环境参数影响,模型呈现出基础价值均衡、非基础价值均衡、周期和混沌等市场形态.     

一种促进PSO全局收敛的参数调整策略

模拟鸟群捕食行为的粒子群算法存在早熟收敛问题。理论和实验都证明了粒子群算法参数确定局部搜索能力与全局搜索能力的比例关系,对算法的收敛能力影响极大。对现有的参数调整策略进行了分析,指出了存在的问题。借鉴免疫机制中的多样性和变异理论,提出一种新的参数调整策略,该策略基于抗体的亲和力和粒子的聚集程度来确定粒子的最优适应值变化率及算法参数值。对经典测试函数的实验结果表明,提出的参数调整策略使算法的全局收敛能力得到了显著提高,能有效避免粒子群优化算法中的早熟收敛问题。     

用于供应链运作的MAS分布式仿真平台建模研究

把HLA时间管理机制引入到MAS中构建了运用于供应链的基于多Agent的分布式仿真平台;利用智能代理开发工具JADE实现了平台系统,给出了一个仿真模型实例实际运行所实现的多agent分布式仿真平台的基础构件,最后对结果予以评价.     

论复杂性的基本根源——从系统科学的角度

从复杂性的一般性特征描述中分析出复杂性的产生根源：系统中多个子系统数目、子系统间的非线性相互作用、系统的进化机制、系统处于混沌的边缘、层级结构、自组织机制、适应性以及人类认识能力的局限性等。同时说明这些因素之间联系非常密切并不是彼此孤立的。