碳税政策下分销网络选址—路径问题的鲁棒优化

为了促进节能减排,提出碳税政策下分销网络设计中的多容量等级选址—路径鲁棒优化问题.通过引入bo x不确定集合与两类不确定水平参数来描述单位运费的不确定性.采用混合整数非线性规划对问题进行数学描述,进而基于强对偶理论将非线性模型转化为线性化的鲁棒等价模型.采用GUROBI软件进行了数值计算和分析.数值分析表明:碳税政策具有减排效应;随着碳税率的增大,碳排放量呈"阶梯式"下降趋势;单位运费的不确定波动会对企业的最优决策产生影响;在一定范围内启用更多的车辆数可以减少碳排放.政府应该根据市场规模与结构来设置合理的碳税率;企业可以根据决策偏好选择鲁棒控制参数,并考虑碳税影响来制定和调整最优决策方案.     

白化权函数已知的区间灰数预测模型

针对传统灰色预测模型无法进行灰数序列预测的缺陷,在白化权函数已知的情况下,通过计算中间层、起(止)点过渡层的面积以及中间层中位线中点的坐标,将区间灰数序列中所蕴含的信息完整地转换成实数序列;然后构建了一种新的区间灰数预测模型.应用分析验证了新模型的有效性及实用性.     

基于不确定数据指数型产品贮存可靠性的置信下限

研究了产品具有不确定试验数据下指数型产品贮存可靠性的置信下限。基于产品的不确定数据，首先给出指数型产品贮存可靠性的极大似然估计，然后通过把产品各检测时刻的试验数据折合成某一时刻下产品的伪成败型试验数据，给出了产品贮存可靠性的近似置信下限的计算公式，给出了数字例，并对近似方法进行了模拟计算，结果表明效果较好。     

联网审计绩效的动态评价方法:基于AHP和GM(1,1)的组合应用

针对联网审计绩效动态评价的需要,提出了一种基于AHP和GM(1,1)组合应用的联网审计绩效动态评价方法:首先通过建立针对联网审计绩效评价的AHP层次结构模型,构造AHP判断矩阵,计算各评价指标的权重,评价已实施阶段联网审计项目的绩效;然后,采用GM(1,1)模型预测联网审计项目的潜在绩效值;最后,对联网审计绩效进行动态评价。为动态评价联网审计的绩效提供了一种有效的方法。     

基于核和灰度的区间灰数多属性决策方法

针对属性值为区间灰数且部分权重信息已知的多属性决策问题, 提出一种基于区间灰数的核和灰度的决策方法. 根据专家评价值的取值范围设置区间灰数的取值论域, 给出了区间灰数的基于核和灰度的简化形式, 建立了普通区间灰数到标准区间灰数的转化方法, 分别基于标准灰数的核和灰度分别求取属性的权重, 进而得到属性的综合权重, 并提出了一种基于标准区间灰数相对核的排序方法对方案进行排序. 最后通过一个算例验证了所提出方法的有效性和可行性.

     

基于面板数据的灰色四面体网格关联分析模型及应用

针对现有面板数据关联分析模型中指标的排列顺序变换引起灰色关联序不一致以及面板数据三角曲面构造的不足,提出一种基于面板数据的灰色四面体网格关联分析模型.首先,基于数列的组合原理将样本矩阵分解为二元指标子矩阵;其次,将二元指标子矩阵投射为空间四面体网格,并给出四面体的有向体积;然后,基于有向体积构造二元指标的关联系数,最终得到灰色四面体网格关联分析模型,并对模型的对称性、规范性、平移不变性等性质进行证明;最后,将模型应用到山东省沿海城市的空气质量评价,验证模型的合理性和有效性,并分析了灰色四面体网格关联分析模型不受指标排列顺序变化的影响.     

基于不动点的新弱化缓冲算子的研究

在灰色系统理论缓冲算子公理体系下,基于反函数与广义时间序列的平均发展速度,构造了一类新的弱化缓冲算子,并研究其一些特性和内在联系,有效解决了冲击扰动数据序列在建模预测过程中经常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题．实例分析结果表明了该类算子的有效性和实用性．     

基于交叉评价和竞争视野优化的多属性决策方法

借鉴数据包络分析（ＤＥＡ）的交叉评价思想,首先,建立了评价对象以“自身优势最大化”为一致目标时基于交叉评价的多属性决策模型;然后,在重新定义“竞争区间”的概念基础上,用竞争视野优化准则对模型进行修正;最后,通过具体算例表明,该方法公平地体现了评价对象在决策过程中的“发言权”和“能动性”,保证了决策的公正性．     

基于反向累积法的强化缓冲算子序列的研究

在灰色系统理论缓冲算子公理体系下,利用反向累积和的概念,构造了l 阶反向累积和算术平均强化缓冲算子及l 阶反向累积和几何平均强化缓冲算子.给出并证明了其强化缓冲算子的性质和算子作用后序列之间的大小关系.该类算子具有普适性,当阶数等于1时即为党氏强化缓冲算子.最后通过一个实例验证了该算子的有效性.

     

基于单调函数的新弱化缓冲算子研究

在灰色系统缓冲算子公理体系下,构造了2类新弱化缓冲算子,并将其与党氏弱化缓冲算子进行比较,论证了党氏弱化缓冲算子为新算子的特例,从而大大地拓广了弱化缓冲算子的应用范围.对序列前一部分增长(衰减)速度过快,而后一部分增长(衰减)速度过慢的冲击扰动系统数据序列,在建模预测过程中常常出现的定量预测结果与定性分析结论不符的问题,提供了多种解决方案,首次将缓冲算子的构造与函数联系起来,从而为缓冲算子的构造开辟了新方向.