基于委托代理的高校教师学术寻租行为的博弈分析

高校和高校教师之间是一个标准的委托代理关系,由于学校与教师的信息不对称,当教师的行为不能被校方完全观察时,在自身利益最大化的驱使下,教师可以利用信息优势,产生机会主义行为的动机,将一部分精力用于学术腐败以达到学校规定的学术任务,我们称之为学术寻租行为.本文基于高校与教师的委托--代理关系,对教师的学术寻租行为建立博弈模型,并进行求解,提出治理高校教师学术寻租行为的政策建议.     

企业激励机制设计与代理成本分析

阐述企业激励机制的基本内涵 ,研究探讨了基于代理人的货币需求、闲暇需求和努力程度等因素的最优契约设计 ,分析对称信息与非对称信息条件下的契约差异和代理成本.     

委托人价值取向及委托-代理效应

本文设计一个委托-代理模型,分析委托人的价值取向对评价和选择代理人的影响以及由此产生的委托-代理效应.模型适用于解释当委托人不是产权所有人时出现的一些现象.     

基于水军信任惩罚的多维用户影响力度量模型

社交网络用户影响力度量是意见领袖识别的必要前提,然而目前的度量模型忽略了多维影响因素以及水军群体对度量模型真实性的影响.为此本文从网络结构、交互行为和交互信息三个维度来分析整合相关的影响因素,基于LeaderRank模型构建多维用户影响力度量-MUI模型,并在水军识别的基础上构建信任惩罚模型,以修正MUI模型建立MUISTP模型,实现社交网络用户影响力的真实性度量.以新浪微博平台大规模实际数据进行实验分析结果表明,与FBI,LeaderRank和Generative Graphical模型相比,MUI模型识别出的意见领袖更为准确,且可以实现更为有效的信息扩散.此外,经过水军信任惩罚后MUISTP模型较MUI能够实现更为有效的意见领袖识别.     

Margin optimization algorithm for digital subscriber lines based on particle swarm optimization*

The margin maximization problem in digital subscriber line (DSL) systems is investigated. The particle swarm optimization (PSO) theory is applied to the nonconvex margin optimization problem with the target power and rate constraints. PSO is a new evolution algorithm based on the social behavior of swarms, which can solve discontinuous, nonconvex and nonlinear problems efficiently. The proposed algorithm can converge to the global optimal solution, and numerical example demonstrates that the proposed algorithm can guarantee the fast convergence within a few iterations.     

基于组合权重的异构无线网络选择算法

针对异构网络环境下网络选择算法采用单一方法确定判决指标权重存在的片面性问题,提出了基于组合权重的异构无线网络选择算法.首先根据用户需求建立判决矩阵,并进行层次分析,得到各判决指标的主观权重,同时对判决指标进行熵值处理,得到其客观权重;然后对主客观权重进行博弈均衡,确定指标的组合权重;最后对备选网络进行灰色关联分析,并运用组合权重对关联系数进行加权排序,得到最优接入网络.仿真实验证明:该方法能综合考虑多种接入判决指标,提高了异构网络中多模终端选择网络的准确性.     

3G LTE上行多小区优化调度算法

上行多小区优化调度算法基于小区间干扰的理论分析结果,提出了一套整体的多小区优化的方案,与传统3GLTE(LongTerm Evolution)系统中的比例公平算法相比,该算法充分考虑了小区间干扰,使系统吞吐量和用户吞吐量公平性两方面性能都有了明显的改善.     

卫星数据中继天线的跟踪规律研究

用户星数据中继天线对中继卫星的跟踪规律研究是一个基本的、十分重要的问题.从工程应用角度研究了用户星数据中继天线对中继卫星的跟踪规律.首先对研究中涉及的坐标系进行了定义.基于开普勒轨道运动方程推导了一套数据中继天线跟踪中继卫星的角度及其变化角速度的数学模型.通过这套模型可以推算用户星跟踪数据中继卫星时中继天线转动的方位角和俯仰角的变化规律.最后通过仿真算例的结果分析验证了模型的正确性.     

过度自信委托代理人间的薪酬合同研究

委托-代理模型中,委托人委托代理人销售产品并付给代理人一定的报酬. 委托人和代理人对随机需求的均值或方差的估计存在误差,由此产生绝对过度自信和相对过度自信. 委托人可提供的薪酬合同有两种：线性合同和阈值合同. 在委托人和代理人持有的不同自信度组合中,分别给出了线性合同和阈值合同下的最优参数. 研究得出：对委托人而言,当且仅当其关于不确定性需求方差的信念较代理人悲观,并且对市场需求位于零点附近的可能性的估计较代理人小时,阈值合同优于线性合同;否则,在线性合同和阈值合同下,委托人的均衡期望收益相等.     

天然气工业用户峰谷分时定价Multi-Agent仿真

引入多智能体建模方法,构建了政府、用户、燃气公司、实时监控和人机交互等5类智能体,通过智能体的协助与交互模拟由于价格变化所引起的城市天然气管网需求与运营的动态变化过程。并且以某地区为例,将1天24小时划分为峰、平、谷3个时段,按照"量大价高"的原则实施分时定价政策,模拟该地区天然气管网的运行状态。结果表明:①实施天然气峰谷分时,定价能够在保证用户和燃气公司同时获益的情况下,有效降低峰谷负荷差;②在峰、平、谷价格比例逐渐增加的过程中,用户收益是单调递增的,而燃气公司的收益是先减少后增加的,当价格比例增加到一定程度后,燃气公司才开始获益。