使用递增性延迟建立攻击连接链的关联

提出一个主动干扰跳板机连接中数据包间隔延迟的方法, 在攻击者所能干扰跳板机连接数据包延迟间隔允许范围之内, 使检测窗口内包间延迟的平均值循环递增. 通过分析两个连接链包间延迟平均值的递增性, 确定攻击连接链的关联. 这个方法可以有效地减少连接关联计算量, 提高跳板机检测的有效性.     

异构双腿机器人步态规划与控制实现

为了给智能仿生腿的开发提供一个理想的研究平台,提出了异构双腿行走机器人(BRHL)这一全新的类人机器人模式.首先阐述了BRHL的概念及研究意义,然后基于分割建模思想给出了BRHL的协调动力学模型.提出了修正的Sigmoid磁流变阻尼器建模方法并进行了实验建模.详细阐述了基于步态跟随的BRHL步态规划方法并进行了仿真.最后给出了BRHL的控制系统设计,利用Pro/E,ADAMS及MATLAB/Simulink对BRHL进行了虚拟样机联合控制仿真.仿真结果表明,基于MR阻尼器控制的仿生腿能够很好地实现对人工腿的步态跟随.     

基于马尔可夫决策过程的MES系统动态调度方法

针对以事件为驱动的网络化制造环境下生产系统的特征,扩展马尔可夫决策过程,根据生产制造的特点进行动态生产调度方法的研究.以面向用户标准为基础,用制造系统响应时间来评价调度算法在不同规则下具有的性能特点;根据分析结果分别确定各种调度规则在预期时间内能够达到生产优化调度或满意调度的可能程度.将调度规则与实际生产相结合,设计网络化制造环境下动态调度指令单管理系统,实现制造管理的信息化.本系统可以按照用户需求实时反映生产制造信息;根据企业情况确定调度规则,生成调度决策方案,最大程度保证企业利益.     

社会责任影响下研发创新与医药供应链协调决策

基于医药制造商和医疗机构同时关注消费者剩余视角,把研发创新和医保支付作为影响消费者效用的内生因素,刻画不同决策模型中社会责任对均衡结果的影响.研究表明:无论是医药供应链整体,还是医药制造商单独关注社会责任,都有利于提升研发创新能力;在非合作决策下,医药制造商积极履行社会责任可有效控制药品批发和零售价格,增加利益相关者的...     

Forecasting under model uncertainty: Non-homogeneous hidden Markov models with Pòlya-Gamma data augmentation

We consider finite state-space non-homogeneous hidden Markov models for forecasting univariate time series. Given a set of predictors, the time series are modeled via predictive regressions with state-dependent coefficients and time-varying transition probabilities that depend on the predictors via a logistic/multinomial function. In a hidden Markov setting, inference for logistic regression coefficients becomes complicated and in some cases impossible due to convergence issues. In this paper, we aim to address this problem utilizing the recently proposed Pólya-Gamma latent variable scheme. Also, we allow for model uncertainty regarding the predictors that affect the series both linearly — in the mean — and non-linearly — in the transition matrix. Predictor selection and inference on the model parameters are based on an automatic Markov chain Monte Carlo scheme with reversible jump steps. Hence the proposed methodology can be used as a black box for predicting time series. Using simulation experiments, we illustrate the performance of our algorithm in various setups, in terms of mixing properties, model selection and predictive ability. An empirical study on realized volatility data shows that our methodology gives improved forecasts compared to benchmark models.     

基于邻域搜索JADE的二维Otsu多阈值图像分割

为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。     

参照价格效应下的绿色供应链协调机制

在考虑消费者的参照价格效应下,研究绿色供应链的协调机制问题。构建了基于参照价格的分散决策模型、集中决策模型、成本分担契约和收益共享契约,给出了各优化模型下的最优均衡策略,并对其进行了比较分析。研究结果表明：成本分担契约和收益共享契约可以提高供应链系统的利润,却不能达到一体化下的最优利润;收益共享契约优于成本分担契约;随着参照价格效应的增加,产品绿色度、批发价格和零售价格减小,制造商和零售商的利润增加;考虑消费者的参照价格效应可以提高制造商和零售商的利润。     

需求推断差异下供应链成员的运营决策机制

供应链终端随机需求的分布不确定时,制造商和零售商将根据各自掌握信息推断需求分布。若零售商不与制造商分享历史需求数据,制造商将根据零售商的历史订单数据进行需求推断。分析了制造商是否有历史需求数据时的价格决策、零售商相应的订购决策,以及供应链成员之间需求数据分享决策。结论显示：制造商根据零售商订单数据推断的需求过高时,将制定较高的批发价格;零售商的期望利润将比与制造商分享需求数据时少,零售商与制造商共享终端需求数据的可能性较大。进一步分析了激励供应链成员分享需求信息并增加供应链利润的协调机制。     

不同主导力量下供应商减排投资的谎报与协调策略

在碳交易政策下的两级低碳供应链中,针对供应商可能利用私有成本信息增加自身利润损害零售商和供应链绩效的问题,探讨供应商投资减排后不同主导力量下供应商的成本信息谎报行为和供应链协调策略。研究发现,供应链主导力量对供应链利润在供应链成员间的分配、供应链的整体绩效和供应商的最优成本谎报策略均有影响。供应商主导型供应链中,供应商不会谎报其成本信息;零售商主导型供应链中,供应商在一定条件下会采取相应的谎报策略以使自身利润最大化,影响减排量、低碳产品零售价格以及零售商和供应链的绩效等。因此,设计一种固定减排量下依赖于批发价格的线性补贴惩罚机制进行协调。在合适的契约参数设置下,此机制在激励供应商反馈真实成本信息的同时能够实现低碳供应链的完美协调,且能将供应链利润在零售商和供应商之间进行自由划分。最后,通过数值分析对结论进行验证并探讨了谎报因子与零售商和供应商利润的关系。     

考虑零售商策略性库存的双渠道供应链定价及协调

针对双渠道供应链环境下,零售商将前期采购的部分产品作为策略性库存用于后期销售的情形,建立了制造商为主方的两周期Stackelberg动态博弈模型,分析了零售商持有策略性库存对双渠道供应链成员定价决策的影响。研究结果表明,零售商可以通过持有策略性库存影响制造商的批发价格决策,进而影响传统零售渠道和电子直销渠道之间的零售价格竞争。特别地,当单位库存持有成本较小时,持有策略性库存能够增加零售商利润。同时,为了缓解渠道冲突和双重边际化问题,构造了基于电子渠道直销价格的批发价格折扣和固定转移支付的组合契约。最后,通过数值分析,验证了此种组合契约同时协调零售商策略性库存决策和双渠道供应链成员两周期定价决策的有效性。