区域经济合作的博弈论分析

用合作博弈论的方法分析了区域经济合作现象的内在本质,指出成功的区域经济合作与合作博弈的解——核心是一致的,并计算了引致合作成功的效用转移量。     

基于改进关键链方法的MRCPSP的鲁棒性优化

针对鲁棒性项目调度理论研究集中在单模式领域这一现状,通过对关键链方法的改进,构建了多模式资源受限项目调度鲁棒性优化模型.其中,对关键链方法的两个核心问题进行了改进:提出了非关键链识别的准则,采用不同的影响系数对缓冲区间的设置进行了修正.同时,在综合考虑了关键链方法特点,任务的多种模式以及资源消耗稳定性需求基础上设计了鲁棒性指标,并构建了基于鲁棒性目标的关键链多模式资源受限项目调度模型.通过多组算例验证显示调度计划的鲁棒性显著提高,证明了模型的有效性.     

不同支付条件银行授信约束折现流项目调度

支付条件对于项目现金流分布并进而对承包商的项目收益会产生重要影响.本文基于这一现实情况,研究不同支付条件下的银行授信额度约束折现流项目调度问题.作者首先综述该问题的研究现状;然后对所研究问题进行界定,进而构建项目调度优化模型;针对问题的NP-hard属性,设计模拟退火启发式算法;在随机生成的标准算例集合上,对算法的绩效进行对比测试及验证;最后用一个算例对研究进行说明,并分析项目收益对关键参数的敏感性,得到如下结论:项目净现值随银行授信额度和截止日期的增加而边际效应递减地上升,随支付比例的增加而线性单调上升,随折现率的增加以负指数形式下降.本文的研究可以为承包商安排项目进度并优化现金流量提供决策支持.     

神经网络输出优化在质量控制中的应用

讨论了BP（Back Propagation)神经网络的输出优化问题,并提出了一种新的优化算法。利用这种算法,对于由一组工业生产线产品质量数据所建立的神经网络质量模型,进行10000步迭代,求出了能使神经网络 输出优化的输入向量,其相应的神经网络输出值优于热轧产品质量数据中质量指标的最优值,因此起到了神经网络输出优化的作用。     

动态规划的一类解法及其应用

针对Turbo译码这类特殊的多阶段决策问题,即每阶段的决策总数和状态总数相等,评述了其4种算法的优劣性;设计了一种新的动态规划算法,编制了算法程序,应用于Turbo译码中.结果显示,该算法的误码率性能相对提高了28%,并与传统Turbo译码算法进行比较,运算时间只有原来的1/21,较好地避免了传统的Turbo译码算法需要进行指数运算,以及其随着迭代次数的增加容易数据溢出的问题.     

基于元分析的移动医疗持续使用意愿影响因素

基于30篇中外文献,以信息系统持续使用模型（ECM-IS）为基础,构建了包含个体感知因素与个体特征的综合研究框架。同时,采用元分析方法,探讨了用户持续使用意愿影响因素并分析了国家经济发展水平的调节效应。结果表明：信息系统持续使用模型各变量关系在移动医疗服务领域解释用户持续使用意图方面均得到了验证;个体感知因素与个人特征因素对用户满意度及持续使用意愿均有正向影响;除感知有用性与满意度、感知服务质量与满意度的关系而外,国家经济发展水平均显著调节模型中相关变量关系。所得结论一方面可以为后续研究提供理论参考,另一方面可以协助移动医疗服务提供商进一步了解用户行为,增强用户粘性,促进移动医疗服务持续发展。     

现金流平衡约束下的Max-npv项目调度

首先对现金流平衡约束下的Max-npv项目调度问题进行界定,分析其不同于一般资源约束型Max-npv项目调度问题的基本特征, 提炼研究的假设条件;随后构建问题的非线性整数规划优化模型,借助现金流平衡约束将项目费用、支付与融资联系起来,实现现金流出与流入的平衡; 鉴于问题的特点及模型的组合属性,设计专门的模拟退火启发式算法对其进行求解;在随机生成的29160个标准算例上对算法进行测试, 结果满意：算法可以在平均8.90秒求解所有算例,满意解与其上界的平均相对偏差为9.79%, 平均变异系数为0.0024;最后通过一个算例对研究成果进行说明, 分析影响项目收益的各种参数,得到如下结论: 承包商项目净现值与融资费用率和质量保证金比例负线性相关,与支付比例和预付款比例正线性相关, 与质量保证期和折现率负指数相关.     

基于随机活动工期的资源约束项目鲁棒性调度优化

项目进度计划的鲁棒性对于不确定条件下项目的顺利实施具有重要影响. 作者研究具有随机活动工期的资源约束项目鲁棒性调度问题, 目标是在可更新资源和项目工期约束下安排活动的开始时间, 以实现项目进度计划鲁棒性的最大化. 首先对所研究问题进行界定并用一个示例对其进行说明. 随后构建问题的优化模型, 设计禁忌搜索、多重迭代和随机生成三种启发式算法. 最后在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试, 分析项目活动数、 项目工期和资源强度等参数对算法绩效的影响, 并用一个算例对研究进行说明, 得到如下结论: 禁忌搜索的满意解质量明显高于其他两种算法; 当资源强度或项目工期增大时, 平均目标函数值上升, 禁忌搜索的求解优势增强. 研究结果可为不确定条件下项目进度计划的制定提供决策支持.     

基于业主视角的多模式项目支付进度问题及其启发式算法

从业主的视角研究了活动具有多种执行模式的项目支付进度问题.首先对所研究问题进行界定并定义文中所用到的符号;随后构建业主视角多模式项目支付进度问题的优化模型,通过将其转化为离散时间/费用权衡问题的子问题P_C|T,证明该问题为强NP-hard;基于这一结果,针对问题特征设计启发式求解算法,通过在两个模块之间的模拟退火搜索迭代,获得其满意解;在40个随机生成的标准算例上对算法进行测试,得到如下结论：算法可以在24.63秒内求解所有的算例,满意解对应的目标函数值与其上界的相对偏差不超过8.24%;随着支付次数、折现率、承包商可接受最低利润率及支付比例的上升,业主的项目净现值下降.     

基于不同支付规则的MPPSP及其模拟退火与禁忌搜索算法

研究了基于不同支付规则的多模式项目支付进度问题.首先对所研究问题进行界定;在此基础上构建不同支付规则下的多模式项目支付进度优化模型,证明问题的强NP-hard属性;随后设计模拟退火及禁忌搜索两种启发式求解算法;在随机生成的标准算例集合上对算法进行比较测试,分析关键参数对目标函数的影响.结果表明:该文所开发的模拟退火启发式算法的求解质量要优于禁忌搜索启发式算法,而且这种优势随算例规模的增大而增加;此外,承包商收益随着支付次数与支付比例的增加而增加,随着折现率的提高而减小;基于时间、进展和费用支付规则下的满意解的目标函数值不超过基本支付规则下的对应值.