用弱优超的概念改造NTU对策中的核心

在NTU对策中推广了弱优超与弱稳定集的概念，对核心中的支付进行了精炼，并讨论了所有不能被弱优超的支付的全体所组成的集合、核心与弱稳定集三者的关系。     

应用级联神经网络预测供热锅炉次日小时热负荷的初步研究

通过对供热锅炉房热负荷的分析，建立了基于两个BP网络的级联神经网络(CNN)。相关性分析表明，可将时间序列负荷数据作纵横向分离，横向相关系列负荷可作为CNN前一BP子网络的输入数据，纵向相关系列负荷可作为CNN后一BP子网络的输入数据。前一BP子网络用于小时负荷的初始预测，其预测结果加入后一BP子网络的输入系列，实现对负荷的精确预测。按照此模型，建立了某一印染厂锅炉房次日小时蒸汽负荷的CNN预测模型。程序运行结果表明该模型在预测时足够准确可靠。     

谈改善锅炉燃烧条件降低烟气中的氮氧化物

燃煤锅炉的主要污染物包括粉尘、硫氧化物、氮氧化物和二氧化碳。本文对太原第一热电厂通过改造锅炉喷燃器,改善燃烧条件以降低烟气中氮氧化物含量的过程进行介绍。主要从设备简介、改造原理、具体方案等方面作了说明。     

无限重复流速与拥塞控制博弈实例的应用

在讨论了一次博弈模型和流速均衡解析解的基础上,对基于无限重复博弈模型的流速与拥塞控制行为进行了研究.提出了重复和无限重复流速与拥塞控制博弈模型,论证了重复博弈NEP的存在性和最优性,讨论了重复博弈中贴现因子的意义;通过2个无限重复流速控制博弈的实例(2个端系统和N个端系统),介绍了在非合作的流速与拥塞控制中规范(约束)端系统的行为方法,以维护和实现整个流速与拥塞控制系统效用的最优.     

基于非期望效用函数的随机经济增长模型

采用非期望效用偏好结构，引入生产性政府花费，建立了连续时间随机经济增长模型，利用随机最优化方法，确定了宏观均衡解，在模型中讨论了产出的波动、税后资本平均回报率以及收入税对经济的宏观影响，得出了最优收入税税率的表达式r^*=1α。     

基于多主体建模的社会化养老形成分析

在国家大力推进社会化养老服务体系不断发展的背景下,研究了社会化养老的形成.根据效用最大化原则,利用多主体建模方法,构建了一个包含政府、养老机构、家庭三大类主体的社会化养老仿真模型,模拟了社会化养老行为这一宏观社会经济现象的形成.仿真结果表明:就业率和工资水平对社会化养老的形成有显著影响;政府补贴对社会化养老有效需求的产生影响不显著,而对服务供给产生较大影响;而老年人的财富水平、对父母的关爱水平、对下一代资金投入和对下一代关爱水平对社会化养老的形成影响不显著.     

可交易通行权和鼓励合乘政策下的通勤选择

基于通勤个体易于接受的视角,借助常数替代弹性(constant elasticity of substitution,CES)效用函数,在通勤预算约束中引入管理部门对拼车通勤行为的支持系数,构建了基于可交易电子通行权及鼓励合乘组合政策的刚性通勤需求模型,在此基础上分析了通勤个体的通勤方式选择问题.研究结果显示,该组合政策可以有效引导通勤个体从单人驾驶转向合乘出行,通勤个体能够在降低原有出行预算的基础上保证自身的刚性出行需求,但对小汽车偏好较大的通勤个体预算降低幅度相对较小.此外,存在一个调整因子和合乘支持系数的取值可行域,对于不同的合乘支持系数,调整因子存在一个对应的下界.在设定调整因子和合乘支持系数后,通行权价格由市场唯一确定,且这一价格随着合乘支持系数的增加而增加,调整因子的增加而降低.     

定制公交居民出行方式选择的影响因素

掌握影响定制公交选择概率的因素,对于定制公交的运营管理具有重要作用。结合广义Logit回归模型和条件Logit回归模型的混合模型,将居民个人属性与出行方案属性同时考虑进出行方式效用函数中。根据定制公交的在旅途距离及服务水平的设置定位,选取定制公交、出租车与常规公交作为出行选择集。运用问卷调查数据进行模型参数拟合,得到不同影响因素对于出行方式的边际效用和分布概率的影响。通过拟合结果,得到出行价格变量的系数在常规公交及定制公交1的效用函数中绝对值较大,分别为0.195 4和0.117 3,而在定制公交2和出租车的效用函数中绝对值较小,分别为0.156 1和0.057 1。行程时间变量在定制公交2和出租车效用函数中的绝对值较大,分别为0.073 5和0.080 7,在常规公交和定制公交1的效用函数中绝对值较小,分别为0.020 4和0.015 0。说明定制公交的服务需根据潜在乘客的出行价格及出行时间敏感度进行设置,研究结果对设置定制公交运营策略具有重要参考意义。     

考虑退货需求转移的在线渠道决策与协调

通过借鉴现实中的在线渠道运营模式,建立了由一个加盟商和一个在线零售商组成的在线渠道模型,其中在线零售商为主导者,加盟商为跟随者,两参与者销售的是相互间完全替代的产品,并且,将消费者退货的那部分需求在两渠道间转移的情况引入到模型中.分别分析了分散决策和集中决策下的最优决策情况,并对两类决策下的收益情况进行了对比.结果发现,集中决策在一定情况下能够实现渠道总收益的增加.结果还表明,位于约束边界和不在约束边界下的最优决策随各参数的变化情况差异很大.最后,通过激励相容契约和借鉴Nash的议价模型来协调在线渠道.     

库存积压风险对回购激励的影响及其对策

针对决策过程中决策者在考察期望收益的同时通常也会考虑获得该期望收益的不确定性这一实际情况,基于"效用"的角度考虑了供应链回购激励机制的目标函数,提出用库存积压风险规避因子来描述决策者的风险偏好,建立了相应的基于Stackelberg主从博弈的回购激励模型,并通过对比风险中性情形的决策过程得出了关于零售商库存积压风险规避态度影响的定量结论:对于库存积压风险规避的零售商,供应商将需要给出更大的激励力度,即零售商将得到风险溢金.设计了基于批发价的目标回购激励机制作为应对策略,并证明了其有效性.