SENSITIVITY ANALYSIS OF THE KNAPSACK PROBLEM： TIGHTER LOWER AND UPPER BOUND LIMITS

In this paper, we study the sensitivity of the optimum of the knapsack problem to the perturbation of the profit of a subset of items. We propose a polynomial heuristic in order to establish both lower and upper bound limits of the sensitivity interval. The aim is to stabilize any given optimal solution obtained by applying any exact algorithm. We then evaluate the effectiveness of the proposed solution procedure on an example and a set of randomly generated problem instances.     

基于广义(火用)的系统序结构与功能关系研究

对系统的功能进行量的规定、指出广义与系统功能的量的规定的同义性,论述了基于广义(火用)的系统序结构与功能之间的关系;并对上述结论在相关理论的阐释以及实际工程(如VE)中的运用加以研究.本文的工作,不但赋予了热力学中的抽象用概念以具体的功能涵义;而且,还引出了热力学对系统科学的又一大贡献,促进了系统研究工具的质的飞跃.     

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.     

基于双相移组合全相位法的FIR陷波器设计

提出新的双相移组合全相位设计FIR陷波器算法。根据单窗情况下全相位滤波的3个重要性质,利用两个互为对称的陷波频率向量用全相位方法设计出两个子滤波器,并构造两个互为共轭的相移向量分别对两个子滤波器进行相移,再将两者进行组合即可生成陷波器。通过理论证明:陷波器的设计可通过代入一简单公式来实现,计算复杂度非常低。实验表明:通过改变相移参数值,在任意频率点上陷波器的衰减值可达-330dB。     

GFMIMU/GPS组合导航系统信息融合技术研究

GFMIMU/GPS(Gyroscope Free Micro Inertial Measurement Unit/Global Positioning System)组合导航系统具有抗高g值冲击、低成本、长寿命、较高精度等优点,在低成本精确制导武器和微小型无人机具有广阔的应用前景。针对工程应用中信息融合的精度和实时性两方面的要求,运用基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波MEP-EKF(Extended Kalman Filter base on Model Error Predictive)方法,将MEMS(Micro Electromechanical Systems)加速度计的误差作为模型误差来考虑,对GFMIMU/GPS组合导航系统进行建模仿真,将其与EKF和UKF(Unscented Kalman Filter)方法进行了仿真比较,在方位误差角的估计上取得了比他们精度高的仿真结果,而且MEP-EKF所需时间是UKF的10%.     

品牌专卖三级供应链收益共享契约协调优化模型

研究了市场需求不确定且与零售价格相关条件下,品牌专卖三级供应链中的收益共享契约协调模型,并以使供应链达到利润最大化为目标对模型进行了优化,给出了最优解组合。通过分析得出要使得供应链达到协调,批发价格和收益共享比例需满足特定的线性关系式,制造商和分销商要保证货源充足。数值计算和仿真分析证明,契约参数变化对供应链及其成员利润是有影响的。     

具有不同到达时间的差异工件批调度问题的蚁群聚类算法

研究具有不同到达时间的差异工件在单机环境下的批调度问题.通过引入工件单元的概念并对分批约束进行松弛,提出了该问题的一个新的下界,证明了该下界的有效性.将蚁群算法和聚类算法相结合,提出了一种基于多阶段聚类的蚁群聚类算法ACC(Ant colony clustering).算法首先利用K-均值聚类将工件分簇,在簇内部通过蚁群算法搜索分批,最后提出一个全局优化算法对局部分批结果进行合成和优化.克服了蚁群算法随着工件规模增大求解时间过长的问题,适合于求解大规模算例.实验结果表明:与现有的启发式规则LPTBFF(Longest processing time batchfirst fit)和HGA(Hybrid Genetic algorithm)算法相比,该算法求解效果更好.     

基于四元数平方根UKF算法的SINS/GPS紧组合导航系统研究

在较大初始姿态误差角下,针对SINS/GPS紧组合导航系统扩展卡尔曼滤波（extenthed Kalman filter, EKF）算法定位精度下降的问题,提出了一种基于四元数的平方根无迹卡尔曼滤波（square root unscented Kalman filter, SRUKF）算法。为解决SRUKF算法中四元数正交规范化的限制,通过构造姿态矩阵代价函数将四元数预测均值问题转化为代价函数最小时的四元数向量求解问题,保证了均值四元数的规范化;利用乘性四元数误差表示四元数预测值与均值之间的距离,求取四元数的预测协方差矩阵,保证了算法的合理性。在此基础上,给出了SINS/GPS紧组合系统四元数平方根无迹卡尔曼滤波算法的具体步骤。在较大初始姿态误差角下的仿真实验结果表明,与EKF算法相比,该算法精度更高,稳定性更强。     

基于跳辨识-MCMC组合算法的人民币汇率跳扩散模型参数估计问题

针对人民币汇率收益率时间序列数据存在的跳变特征,采用跳扩散模型对其时间序列数据进行描述.为识别跳变规律并解决模型的参数估计问题,提出了基于跳辨识-MCMC的组合算法:即结合Lee-Mykland的跳辨识方法与MCMC(蒙特卡罗马尔可夫链)方法形成组合算法,利用仿真实验,通过误差分析得出组合算法在跳扩散模型参数估计方面效果明显优于单一MCMC方法.以人民币/美元日汇率数据为样本进行实证分析,结果表明组合算法不但能较为准确地识别出汇率收益率的跳变时刻及规律,而且其模型参数估计的有效性大大提高.     

组合聚类与最优核v-SVR融合方法在能源系统应用

针对能源复杂系统样本数量有限、变量维数高、偶合关系复杂等问题,提出了一种组合聚类算法和最优核v-支持向量回归机SVR融合的方法。该方法采用SOM自组织映射神经网络和K-means组合的聚类算法对初始样本集合进行聚类,构成不同核函数的子支持向量回归机SVR模型,再用均方误差标准（MSE）和小误差概率对其各核函数进行优选,得到最优核函数的v-支持向量回归机SVR模型。仿真结果表明,采用这种方法进行能源供需预测是有效的,其精度优于常规的支持向量回归建模方法。

Abstract：

A method of fusion strategy with Optimal Kernel v-SVR （Support Vector Regression） and assembled clustering algorithm was proposed,facing the issues of complex energy system like limited samples,high dimension,complex coupling.The assembled clustering algorithm was used to cluster the initial samples related to energy data to form sub-SVR models based on different Kernel functions,combining Self-Organizing Map （SOM） neural network with K-means algorithm.The Mean Square Error criterion （MSE） and small error probability were used to evaluate the Kernel functions to obtain the optimal Kernel v-SVR model.The simulation results demonstrate that the proposed method is valid for predicting energy supply/demand and its accuracy is superior to the conventional SVR method.