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.     

不完全指标权重信息下的语言多指标决策方法

研究了不完全指标权重信息下且指标值为语言评价信息的多指标决策问题,给出了一种基于二元语义信息处理和TOPSIS的决策分析方法.首先将规范化的语言评价信息转化为二元语义形式,然后应用TOPSIS方法和二元语义集成算子建立并求解线性规划模型,得到未知的指标权重值,再通过二元语义加权平均算子计算得到各方案的综合评价值.最后通过算例说明了该方法的有效性和实用性.     

不确定条件下基于过度悲观和理性心理的企业人力资本投资对比分析

以企业作为研究的主体,从有限参与人力资本市场的现状出发,以当今投资过度悲观心理为立足点,通过建立模型,详细研究了不确定条件下基于过度悲观人力资本投资有限理性决策行为和基于理性的投资决策行为及其各自的投资决策空间、投资量、投资收益,从而得出以下结论:不确定条件下,悲观企业比理性企业有更大的投资决策空间;在其他条件相同的情况下,悲观企业投资人力资本的数量少于理性企业;不确定条件下,人力资本的投资收益大于确定条件下的人力资本的投资收益.基于上述结论,我们认为过度悲观是造成企业有限参与人力资本市场和阻碍人力资本市场繁荣的关键原因,从而最终为实现企业和人力资本市场的持续发展提供理论和实践依据.     

死亡强度服从Ornstein-Uhlenbeck跳过程的长寿债券定价模型

长寿风险不仅使寿险公司和社会保障部门不堪重负,而且对经济和社会的发展产生严重威胁.以对冲长寿风险为目的,根据我国国情设计一种长寿债券,与债券相关联的生存指数是通过Ornstein-Uhlenbeck跳(OUj)过程刻画的死亡强度得到的.考虑到我国利率市场和保险市场的特点,利用正双曲利率模型对债券进行贴现,并通过王氏变换给出不完全市场中的长寿债券定价模型.最后,依据我国生命表数据进行实证研究.     

k-冗余结构无线自组网广播算法研究

针对k-冗余连接路由算法的特点,对最优广播树的生成算法进行了研究。首先根据最优广播树的数学模型,证明了它是一个NP难题(NP-Complete)。然后针对网络拓扑的特点提出了启发式广播树生成算法。针对算法的特点,分析了算法复杂度和算法的效率。结合GlomoSim仿真平台,在无线网络环境下对算法的效率进行了仿真,将协议的性能与简单广播算法进行了比较。仿真结果表明,启发式广播算法能够减小网络开销和节点的转发次数,提高网络的传输效率。     

实现产业均衡的容量电价调整政策

在需求不确定假设前提下,利用实用期权理论,建立了寡头竞争市场结构下的短期投资模型和长期博弈均衡模型.通过比较不同容量电价政策的长期均衡效果,本文发现,单一制电价下,长期容量投资将严重不足;除非完全固定容量电价水平能够事先精确地确定,两部制电价总体上并不会自动地诱导出长期市场投资均衡;本文提出的相对固定容量电价调整政策不仅能够更快地诱导出电力市场的长期均衡,而且可以实现比完全固定容量电价政策更高的竞争效率.     

不完全市场下有违约风险的欧式期权定价

为了研究不完全市场对有违约风险欧式期权定价的影响,结合Klein的有违约风险期权处理方法和Cochrane与Saa-Requejo的不完全市场处理方法给有违约风险的欧式期权定价,得到不完全市场下有违约风险欧式期权的一般化定价公式.进一步推导出一些特定欧式期权的定价公式,并指出这些公式均为一般化定价公式的特例.结果表明定价公式结合了上述两个模型的优点,因此特别适合于给基于不可交易资产有违约风险期权定价.     

凸-凹生产函数条件下的动态投资策略

假定在完全竞争市场中,厂商的生产函数具有先凸后凹的性质,即：边际资本产出在前一阶段里递增,而在后一阶段里递减;厂商的成本是投资的凸函数, 厂商的目标是选择最优的投资策略,以使得动态约束下的总利润达到最大, 首先构造了在经济学上具有一定代表性并且在数学上易于处理的凸凹生产函数;然后证明了厂商在前后两个阶段均衡状态的存在性、唯一性、稳定性,并据此利用相平面勾勒出了满足最优性必要条件的轨线;最后对处于前后不同阶段中两个鞍点解的最优性进行了分析, 同时,将动态结果与已有的静态结果进行了比较,     

传感器网络中基于最小覆盖重叠的移动部署

为了优化随机部署的传感器网络的覆盖率,提出了基于最小覆盖重叠(MCO,Minimum Coverage Overlap)的分布式移动部署算法.算法执行时,每个节点根据获得的邻居节点位置信息,计算节点覆盖圆周上覆盖重叠的分布情况,并沿着最大程度减小覆盖重叠的方向移动.通过算法的迭代运行,使网络覆盖重叠程度尽量减小,从而最大限度的优化了网络的覆盖率.仿真结果表明,与基于Voronoi图的算法相比,MCO算法在覆盖率、移动效率、移动距离和部署时间等方面具有更高的性能.     

基于跳跃-扩散过程的一类亚式期权定价

在期权定价理论的研究中,一般都假设标的资产(设为股票)的价格服从几何布朗运动.然而在现实的金融市场上,当有重大信息到来时,便会对股票价格产生冲击,使其价格出现不连续的跳跃.考虑这一因素,在标的资产价格服从跳跃-扩散过程时,分别在完全市场与非完全市场上通过选择帐户折算变换与复制将一种亚式期权(考虑算术平均)定价问题进行简化为一种类似于欧式期权定价问题,然后运用Merton对冲风险方法得到原亚式期权的定价与套期保值策略.