Knight不确定环境下供应商的乐观度对定价决策的影响

针对供应商的可变成本和产品市场价的双重Knight不确定性,本文运用α-maxmin多先验期望效用和纳什讨价还价模型研究了供应商的定价问题,涉及固定价格、成本加成和参考市场价三种合同,剖析了供应商的乐观度和含糊度对这些定价决策的影响。结论表明,固定价格随着供应商对成本的乐观度的提高而降低,随着市场价的乐观度的提高而提高.成本(市场价)的乐观度决定着成本(市场价)的含糊度与定价结果的关系.参考市场价合同下,供应商的定价权威不影响目标价格与成本的乐观度的关系,但影响目标价格与市场价的乐观度之间的关系。上述研究为分析不确定环境下供应商的定价行为提供理论支持。     

考虑多重不确定性的托管药房物流调度优化

为有效控制药房托管的药品物流运营成本,本文首先结合时空网络架构,将托管药房的药品物流调度过程描绘成一种多层时空网络,继而将研究问题构建为优化领域中的多重货物网络流问题.在此基础上,综合考虑药品物流调度过程中的需求不确定性、配送服务时间不确定性以及药品供应成本的可变性,建立基于药房托管模式的药品物流调度随机优化模型并设计具有挑选规则的混合遗传算法进行求解.参数测试表明,当挑选判断系数设为0.6时,求解算法可以收敛到比较理想的解;算例分析表明,本文所设计的随机优化模型在各决策回合的解与完全信息模型解之间的逼近程度不一,但总误差仅为0.56%;敏感性分析则发现药房最低安全库设置存在一个最优均衡点.     

基于两个不确定参数乘积的鲁棒设施选址模型

传统设施选址往往被看作为确定问题,但实际存在需求、成本、风险等不确定因素,这些不确定因素增加了决策的困难.本文在考虑设施选址中单一不确定因素基础上,同时考虑需求和运输成本两个独立参数的不确定性,且在模型中两者为乘积形式,引入两个budget不确定集合刻画不确定性,建立一个新颖的鲁棒设施选址模型,并将非线性问题转化为易求解的鲁棒等价模型,然后通过CPLEX和MATLAB编程求解.最后,以四川西北部的汶川等13个县市的应急物资临时供应点的选址为例,确定最优的选址分配布局.结果表明,较之运输成本的不确定性,需求的不确定性影响更显著,且需求扰动对选址总成本和选址分配方案有明显的影响.决策者可根据其风险偏好程度,选择恰当的不确定水平参数组合,以获得最优的总成本和选址分配方案.     

基于Kriging模型与重要性抽样的可靠性灵敏度分析

针对因无法获得功能函数的梯度信息而不能使用解析方法的情形,提出了进行可靠性灵敏度分析的高效的仿真方法,首先基于Kriging模型和重要性抽样去计算失效概率,然后通过记分函数(score function)方法求出失效概率对各个参数的偏导数。在计算失效概率时采用反问题(inversion problems)中的不确定性逐步减少(stepwise uncertainty reduction)准则来更新功能函数的Kriging模型,继而在重要性抽样的框架下将失效概率表示成一个"增大"的失效概率与修正项的乘积;而记分函数方法只是对前面抽样方法的一个简单后处理,不需要计算额外的功能函数值.对所提方法使用算例验证表明:当功能函数为昂贵的计算模型或对系统(非单个构件)进行灵敏度分析时,该方法具有较高的计算效率和精度。     

剩余型直觉模糊推理的三I方法

要本文研究了由左连续三角模所生成的直觉三角模的性质,给出了与直觉三角模相伴随的剩余型直觉蕴涵算子的等价刻画,揭示了直觉模糊蕴涵算子和模糊蕴涵算子的关系．结合模糊推理的三I方法,针对剩余型直觉蕴涵算子,提出直觉模糊推理IFMP问题的三I方法和分解方法,给出两种方法的求解公式,并讨论了它们的还原性,证明了三I方法和分解方法具有良好的还原性．最后提出了IFMP问题的a-三I方法．并给出相应的算例分析．     

Varieties of noise: Analogical reasoning in synthetic biology

The picture of synthetic biology as a kind of engineering science has largely created the public understanding of this novel field, covering both its promises and risks. In this paper, we will argue that the actual situation is more nuanced and complex. Synthetic biology is a highly interdisciplinary field of research located at the interface of physics, chemistry, biology, and computational science. All of these fields provide concepts, metaphors, mathematical tools, and models, which are typically utilized by synthetic biologists by drawing analogies between the different fields of inquiry. We will study analogical reasoning in synthetic biology through the emergence of the functional meaning of noise, which marks an important shift in how engineering concepts are employed in this field. The notion of noise serves also to highlight the differences between the two branches of synthetic biology: the basic science-oriented branch and the engineering-oriented branch, which differ from each other in the way they draw analogies to various other fields of study. Moreover, we show that fixing the mapping between a source domain and the target domain seems not to be the goal of analogical reasoning in actual scientific practice.     

Forecast Combination and Bayesian Model Averaging: A Prior Sensitivity Analysis

In this study we evaluate the forecast performance of model‐averaged forecasts based on the predictive likelihood carrying out a prior sensitivity analysis regarding Zellner's g prior. The main results are fourfold. First, the predictive likelihood does always better than the traditionally employed ‘marginal’ likelihood in settings where the true model is not part of the model space. Secondly, forecast accuracy as measured by the root mean square error (RMSE) is maximized for the median probability model. On the other hand, model averaging excels in predicting direction of changes. Lastly, g should be set according to Laud and Ibrahim (1995: Predictive model selection. Journal of the Royal Statistical Society B 57 : 247–262) with a hold‐out sample size of 25% to minimize the RMSE (median model) and 75% to optimize direction of change forecasts (model averaging). We finally apply the aforementioned recommendations to forecast the monthly industrial production output of six countries, beating for almost all countries the AR(1) benchmark model. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

不确定条件下纵向研发合作的投资决策研究

针对一个存在两个上游企业和两个下游企业的双层市场结构,对上下游企业实施纵向研发合作策略下的产量和利润进行了研究。并考虑了研发固有的不确定性和溢出效应的影响,从企业是否进行研发以及进行多大程度的研发两个方面,研究上下游企业实施纵向研发合作的投资决策。并在此基础上,探讨了企业研发成本分担比例和违约赔偿。     

一类参数不确定系统的鲁棒控制及仿真

考虑具有大运行范围飞控系统的鲁棒控制问题.基于最佳拟合的方法,建立了适合大运行范围的飞行控制系统模型,从而将其转化为一类与摄动参数呈多项式函数关系的不确定性模型.对某模型飞机控制系统,采用文中鲁棒控制方法,对其进行了鲁棒镇定控制设计,仿真结果表明了文中方法的可行性.     

高校大型仪器设备关口管理的探索

结合工作实际,在高校大型仪器设备的投资预测、决策中的立项论证、审核招标、采购实施几个环节方面进行探讨,并在此基础上提出大型仪器设备关口管理的基本思路,以期规范购置的前期管理程序,避免科技资源浪费,更合理使用资金和符合建设节约型社会的需要.