多阶段资产配置模型及其在投资基金中的应用

在多阶段资产配置模型基础上,以我国经济背景为依托,用向量自回归模型生成了未来经济发展环境的情景,以安信基金为对象进行了实证研究,并与安信基金实际资产配置进行了比较.可以看出模型的最优期初资产持有结构与安信基金的实际持有结构不同,存款比例增加而风险较大的股票比例减少;由多阶段资产配置模型得到的期望资产价值更高,期望损失成本更小,承担的风险更少.由于模型中考虑了未来各项资产收益、工资变动及物价变动的不确定性,得到了可靠性较高的结果.研究结果证明了此模型在我国基金资产配置中是有效的.     

一种动态联盟企业风险概率识别方法

根据动态联盟企业信息具有不确定性的特点,应用贝叶斯网络对企业的风险概率进行识别.通过对贝叶斯网络的构建与分析方法的探讨,用贝叶斯网络描述企业信息变量间的依赖关系,从而识别不同风险发生的概率.仿真结果表明,贝叶斯网络可以有效地描述动态联盟企业不确定信息变量之间的依赖关系,是进行风险概率识别的一种有效方法.     

改进的遗传算法在优化设计中的应用

针对实际机械优化设计中大量的非线性规划问题,提出一种改进的遗传算法.在对单纯形搜索与算术交叉思想进行分析的基础上,将二者相结合,提出了改进的交叉算子以提高遗传算法的局部寻优能力,将种群逐步向极值点引导,实现算法的快速寻优.同时,为了更好地引导非可行个体趋近可行域,改善解的可行性,将惩罚策略与修复策略相结合提出修复算子,对不可行解进行修复操作,加快个体趋近可行域的速度,提高算法搜索效率以及对非线性约束的处理能力,从而达到改善算法整体性能的目的.实际机械工程优化设计问题的应用研究验证了这种方法的有效性.     

解整数规划问题的目标收敛法

提出基于目标收敛法的整数规划求解方法．该求解方法从整系数目标函数值一定为整数这一性质出发,对目标函数值进行逐步约束,使得每一步迭代均在上一步问题的可行域中割去一块不包含原规划问题整数可行解的区域,从而使可行域逐步缩小最终得到整数最优解．目标收敛法还可与割平面法、分枝估界等方法结合起来使用,从而加速求解过程．     

企业信息网络平台搭建与规划

阐述了建设统一、综合的企业信息网络平台的必要条件,详细论述对网络技术的选用原则,提出搭建企业信息网络平台的规划思路,按照“统一规划、统一平台、统一管理”的原则,搭建企业信息网络平台,规划建设应根据”高起点、高标准、高集成”以及先进性和实用性相结合的指导思想。     

对爱因斯坦与玻尔围绕测不准关系争论的哲学思考

爱因斯坦和玻尔针对量子力学中的测不准关系:玻尔采取量子力学范式中的"悬搁""本体实在",仅从主体、客体相互作用的表观层次来理解;爱因斯坦则坚持从经典物理范式中的"本体实在"的角度去质疑.但玻尔也有极其深刻的本体论思想;爱因斯坦也突破过经典物理学范式而推动量子力学发展.争论正是在这种经典物理学范式与量子力学范式相互缠绕的语境中展开的,从中也反映出本体论思维方式既影响深远,又存在缺陷.因此,如何建构反映时代精神的本体论是一值得探讨的问题.     

含山县土地利用结构优化研究

在分析含山县土地利用现状的基础上,结合该县社会经济发展需求和有关规划控制指标,运用灰色线性规划模型求解2010年高、中、低经济效益目标下土地利用结构优化方案,共获得三个供选方案,并运用AHP法分析每个方案的耦合效益,最后选择耦合效益最大者作为2010年土地利用结构优化推荐方案.     

多随从二层优化问题一个新的解概念及性质

文中讨论了多随从双层规划问题。根据对策论中Nash均衡点的思想和多目标决策中极大模理想点技术,给出了极大Nash理想点的定义,并对多随从双层规划问题引入了极大Nash最优解的概念。最优解概念不仅有效地解决了随从响应不唯一所带来的解的不确定性,而且利用变换可以将对应的问题转化为求解过程比较容易的数学模型。用不动点定理证明了极大Nash最优解的存在性,并证明了解集的闭性。     

基于PEST的地下水模型参数优化及不确定性分析

由于地下水系统中相关参数的时空变异性,利用地下水模型得到的计算值与真实值之间通常会出现一定的差异。介绍了参数优化(parameter estimation,PEST)程序的基本原理,并以建立的某地浸采铀单元井场地下水流动模型作为研究实例。结果表明,以水头实测值作为校准数据,PEST能够对渗透系数和贮水率取得很好的优化效果;目标函数的变化趋势总体是下降的,但并不总是不断减小的;参数的灵敏度在优化过程中总体处于较低水平;参数优化幅度与参数不确定性之间呈正相关关系。研究结果可为地下水模拟不确定性分析提供参考。     

基于凸半定规划的RSS测距的合作式定位方案

无线传感网中的多类应用均需要准确的定位算法。为了降低定位成本,减少能量消耗,常采用基于接收信号强度RSS(Received Signal Strength)测距,再利用最大似然ML (Maximum likelihood)估计法求解节点的位置。然而,ML估计为非线性、非凸性,难以获取全局最优解。为此,提出凸半定规划SDP(Semidefinite Programming)的合作式定位方案,利用凸半定规划策略将ML估计转换成凸优问题。同时,该方案考虑两类场景：源节点发射功率已知、未知。针对第一类场景,利用半凸松驰策略,并结合最小化最小二乘法,建立凸优表达式,最后利用CVX求解;针对第二类场景,先建立联合ML估计函数,再利用SDP估计,并结合起来简单的三步骤方案进行位置估计。仿真结果表明,提出的SDP算法的定位精度比SD/SOCP-1、SDPRSS平均提高了近15%至20%。此外,提出的SDP算法在所有场景的误差小于3m的出现概率占0.8,而SD/SOCP-1、SDPRSS算法小于0.5。