带有习惯形成的最优消费 投资与闲暇选择问题

研究了在带有习惯形成,随机机会集,随机工资和劳动供给弹性的生命周期模型下的消费 投资和闲暇选择问题.在股票支付红利情形下,利用随机微分方程,建立了带有红利情形的证券市场模型.在投资者偏好由不可分离的冯诺依曼·摩根斯坦指数刻画下,给出了投资者最优消费 投资与闲暇选择策略的显式表达式.     

基于模糊偏好的多目标粒子群算法在库存控制中的应用

针对多目标库存控制中决策者对目标偏好的不确定性问题,定义了模糊偏好的效用函数,提出了一种基于模糊偏好的多目标粒子群优化算法的求解方法.该方法在改进的双极偏好粒子群优化算法基础上,引入模糊隶属度函数,给出了模糊偏好效用函数的计算方法;利用该函数对得到的非支配解集进行效用评价,以效用评价值作为选取优化方案的依据.针对连续盘点(r,Q)多目标库存控制模型,仿真实验表明:该方法有效地解决了决策者对库存总成本、年平均缺货率和年平均缺货量目标偏好的不确定性问题,为决策者提供了优化的库存控制方案.     

一种消除传感网路由布雷斯悖论现象的算法：DBPX

基于博弈论的传感网路由协议中存在布雷斯悖论现象使路由选择不能达到全局最优效果,而现有的路由协议忽视了对这一问题的研究。分析了布雷斯悖论对传感网路由协议的影响;提出了一种消除传感网路由协议中布雷斯悖论现象的算法DBPX（Delete Braess ParadoX）,包括定义了布雷斯拓扑模型,最小博弈单元的概念,以及如何在路由协议执行过程中发现和消除布雷斯悖论的过程。算法以迭代的方式从网络中的各个最小博弈单元开始执行,最终扩展至整个网络。仿真结果表明该算法可以有效的消除布雷斯悖论现象,提高基于博弈论的传感网路由协议的效率。     

基于多属性判决的网络选择算法

异构网络中,针对如何根据不同业务的特性选择合适的判决参数并利用这些参数来选择最适合的网络以及通过网络负载均衡来减少切换次数和切换失败可能性等问题,提出了一种基于多属性判决的网络选择算法——TAU-MADM算法.考虑到网络客观属性和用户偏好,进行两次判决:第一次判决采用TOPSIS算法,仅考虑网络客观属性,当备选网络方案相当接近时进行第二次判决;第二次判决采用AHP算法计算权重,并采用ANP网络分析法消除属性之间的依赖性,之后构造效用函数,根据每个网络的效用函数值进行网络选择.仿真结果表明,该算法考虑了网络负载均衡,有效地降低了平均切换率和平均切换阻塞卒.     

基于竞争环境的截流设施选址与车辆路径问题

研究竞争环境下截流设施选址与带时间窗的多中心车辆路径问题。首先,在考虑设施覆盖范围衰退的情况下,利用阶梯型效用函数和偏离距离描述消费者的选择行为,并确定截流设施的需求量;然后,采用基于聚集度的启发式算法对门店进行分类,借助双层规划法,建立门店选址与车辆路径安排的多目标整数规划模型;最后,采用改进的蚁群算法进行求解。通过分析对比实验结果,验证了模型的有效性和可行性。     

特征背离和风险偏好分析的股价态势预测方法

由于股价走势与技术指标走势存在不一致性,基于技术特征的股价态势预测算法效果不佳。从特征背离角度提出了一种股价态势预测算法(Deviated Characterisitics Predict Algorithm,DCPA),该算法首先进行背离特征的提取,并计算特征的背离程度,然后根据特征的背离程度值和股票的收盘价利用BP网络进行股价态势预测。由于当市场风险偏好高时特征背离与股价态势之间相关性很弱,因此在DCPA算法的基础上提出了一种风险偏好的股价态势预测算法(Risk Preference Based Deviated Characterisitics predict Algorithm,RPDCA)。首先提取与风险偏好相关的特征,利用风险偏好计算模型获得当前的市场风险偏好类型;进而利用贝叶斯网络学习风险偏好、背离特征与股价走势之间的关系,并利用结点非对称信息熵分析风险偏好与背离特征之间的依赖关系;最后根据风险偏好与背离特征之间关系的变化,自适应性地利用BP网络预测股价态势。在实际数据上的实验比较与分析结果表明,RPDCA算法在股市短期预测中具有更高的预测精度。     

基于语言OWA算子的潜艇研制立项风险评估

针对在潜艇研制中存在风险的问题,运用基于语言OW A算子和效用函数来评估潜艇研制中的风险,从而将每名专家对风险评估的意见综合为专家组的一致意见,实现了潜艇研制立项风险的粗评估。最后,通过实例说明该方法的有效性。     

基于风险态度可变的投机行为研究

本文通过分析不同风险条件下人们对待风险持不同态度这一观测事实，建立了一个新的风险态度描述模型，该模型可以解释当前我国危害性投机行为广泛存在这一现象．在认识风险态度的基础上，分析投机行为的实质和诱导因素，并据此给出关于防范危害性投机行为及鼓励风险承担的创新行为的对策思考．     

一种基于案例的多准则排序方法

针对带有间接偏好信息的多准则决策问题, 首先利用加性效用函数理论提出一种排序方法, 该方法通过构建一个简单的优化模型, 得到与间接偏好信息相容的各评价值的效用; 然后, 利用线性插值方法计算出剩下方案各评价值的效用, 进而得到所有方案的综合效用及排序; 最后, 通过实例验证了该方法的有效性和可行性.

     

评价中的加权平均法辨析

章首先分析了传统评价法中的加权平均法的局限性,用效用函数的理论指出加权平均法是一种线性模型,并对其使用条件进行了说明。最后指出几种常用的非线性评价模型。