铁路运输动态车流组织的策略优化模型研究

基于我国铁路网络规模大、列车组织形式多样化以及按图行车的特点,设计了与物理时空网络有所区别的服务时空网络.时空网是研究铁路动态车流组织的一种有效方法.借助于服务时空网,构建了我国铁路运输动态车流组织的策略优化模型,该模型将重空车运输联合考虑,并兼顾站点装卸能力、解编能力、输送能力以及政策性运输任务等对优化目标的影响.基于模型的特点,设计了能解决大规模网络问题的基于整数编码的改进遗传算法.最后以实例显示了该算法的有效性.     

A situation calculus based approach to dynamic management of e-business services

In the era of e-businesses, the traditional business services are greatly challenged by the ever-increasing demands from customers with various backgrounds and personalities. Large numbers of new e-businesses are driven by the needs of customers. The existing dynamics inherent in the customer needs require the corresponding dynamic management of services. Attempting to respond to customers in a rapid and intelligent way, this paper proposes a situation calculus based approach for dynamically managing e-Business services in the ubiquitous environment. By employing the formalism of the situation calculus to enable intelligence and automation, the approach can implement. the functions of service automatic composition and model verification. These functions will improve the degree of customer-orientation and enable fast responsiveness in the emerging e-service systems.     

基于经济增加值的上市公司自愿性信息披露

以经济增加值作为自愿性信息披露的决策指标,综合考虑产品市场和资本市场,构建成本收益框架下的上市公司自愿性信息披露模型,分析竞争劣势成本和投资者信息解读能力对上市公司自愿性信息披露水平的影响.研究发现,引入资本市场收益后自愿性披露临界水平低于仅仅考虑产品市场的情况;竞争劣势成本的存在使自愿性披露临界水平提高;投资者信息解读能力越高,自愿性披露临界水平越低,披露的概率也增大.最后对上述理论研究结论进行了实证检验.     

一种基于新的条件信息量的属性约简算法

为了获得决策系统中更好的相对约简,讨论了属性约简与条件信息量的关系,提出了新的条件信息量,由此定义新的属性重要性。统一了一致决策表和不一致决策表属性约简方法,以新的属性重要性为启发信息,给出了计算新的条件信息量的高效算法。理论分析和实验结果表明,与现有的基于条件信息量的约简算法相比,该算法时间复杂度较低,同时约简后的属性数目更少。     

基于实物期权方法的信息不对称下资产剥离决策研究

利用实物期权方法分析了信息不对称的委托代理框架下企业资产剥离决策.研究了委托人和代理人之间的信息不对称对执行资产剥离期权的影响,得到了最优激励合同并进行了算例分析.研究显示,与对称信息情况下相比,不对称信息使得执行资产剥离期权的资产临界价值降低,并且给委托人带来包括支付信息租金和效率损失等两方面损失.     

XML模式的结构规范化研究

关于可扩展标识语言XML的模式规范化研究主要是针对其语义方面,但在实际应用中存在另一类问题:结构规范化。在分析了XML模式设计中结构上存在的两类问题后,提出了XML模式规范化在结构层面上的结构有效性和结构良好性规范。模式的结构有效性确保了XML模式能够被实例化,模式的结构良好性确保了模式定义中的所有元素定义是有意义的,即元素定义都能被实例化。最后,利用元素关系图探讨了结构有效性和结构良好性的判定定理和方法。XML模式的结构规范化是对现有XML模式规范化问题一个有益的补充。     

基于信息流的C2组织结构仿真评价研究

建立了C2(Command and Control)组织的信息流描述图模型与矩阵模型。从决策agent在知识、能力上的宽度与深度两个角度分析了决策agent之间进行信息交换、指挥控制命令传递的特点,在此基础上建立了C2组织中决策agent的功能模型,并定性地分析了多agent之间协同决策在决策质量、时间上的影响因素。最后针对一个简单的作战任务,从信息流的角度应用仿真方法对8种典型的C2组织结构进行了评价,仿真结果反映了C2组织结构的发展趋势。     

不完全信息下的群体多属性决策方法

针对群体多属性决策问题,提出一种新的不完全信息下的群体多属性决策方法。该方法假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。计算各方案与理想方案的相似度,并以此对方案进行优劣排序。通过实例说明所提方法的可行性。     

MIMO系统的发射天线选择及自适应链路实现

针对多输入多输出(MIMO)系统信道低秩引起信道容量下降的问题,提出了一种依据信道状态信息进行发射天线选择的算法,并给出了以此算法为基础的VBLAST自适应链路的实现方法。发射天线的选择依据权系数的范数大小进行,该方法可以有效降低天线选择的运算量。仿真结果表明,该方法的选择效果逼近最大容量法的选择效果。自适应链路实现方法将发射天线数的确定和天线选择并行进行,保证了在所处通信环境下达到最大的空间复用系数。     

最小二乘支持向量机分类器的高稀疏化及应用

为减少训练完毕之后的最小二乘支持向量机的分类计算量,借鉴神经网络的快速剪枝策略,提出了一种新的稀疏化算法:HS-LSSVM。它在主成分分析基础上,筛选出样本子集作为支持向量,它们既包含较多核函数矩阵信息,又相互独立性强,具有较好的代表性。算法将其余个体的信息转移至支持向量上,在实现高度稀疏化的同时,良好地保持了LSSVM的分类性能,并能适用于多类问题。对多个分类问题的测试表明,HS-LSS-VM具有稀疏率高,分类性能强,且稀疏化速度较快等优点。