基于区间数和灰色关联分析的承包商资格预审方法

招标方在对承包商的资格预审过程中,需要对承包商的财务状况、技术能力、管理能力、施工经验等方面进行评审,以确定有资格参加投标的承包商.而在资格预审过程中,由于客观情况的复杂多变性和主观思维的不确定性,业主对承包商的各个属性的评价往往不能用确定的实数表示,而是给出一个范围,同时又由于业主的需求各不相同,导致业主对承包商也有一定的主观偏好.本文针对承包商评价指标的权重已知,业主对各个指标的评价以及对承包商的偏好不确定的情况,运用区间数多属性决策和灰色关联分析来解决承包商选择问题,通过引入区间数距离,得出区间数的灰色关联系数,最终对各个承包商进行排序.此方法的最大特点是能够处理不确定的决策信息和业主对承包商有偏好的决策问题,最后通过算例验证了本方法的可行性和有效性.     

基于直觉模糊数的承包商资格预审模型

业主在招标过程中需要对承包商进行资格预审评价,其本质是一个多指标群决策问题。然而由于客观情况的复杂多变性和主观思维的不确定性,专家在决策过程中存在犹豫度,基于此,本文采用直觉模糊数理论建立承包商资格预审模型,运用模糊熵方法计算评价指标的最优权重,在此基础上,采用直觉模糊加权平均算子集结决策者的评价意见,进而对各个承包商综合评价结果进行排序,选出最优承包商,解决传统模糊集不能完整表达所研究问题的全部信息问题,最后通过算例验证该模型的有效性。     

基于二元语义的建筑承包商信用评价模型

承包商信用评价是一个多指标群决策问题。本文针对建筑市场承包商信用缺失问题,在对国内外相关文献进行梳理的基础上,构建了承包商信用评价指标体系,即:基本情况、财务能力、管理能力、技术能力、信用记录。同时针对决策者对于承包商信用的评价多采用自然语言定性评价的特点,提出了基于二元语义及其相关算子的承包商信用评价模型,并给出了算法步骤,最后通过算例验证了该模型的有效性。实践证明,此模型能够让评语在集结过程中更完整地保留信息,使评价值更合理、客观。     

工程项目主体在风险管理合作中的演化博弈分析

运用演化博弈分析方法,以业主及承包商在项目风险管理中的合作为例,建立项目主体在风险管理中合作的演化博弈模型,通过模型分析了模型中各参数对演变系统的影响、业主及承包商合作策略的演变规律,指出影响工程项目各方实现风险管理合作的主要影响因素是风险管理合作的成本及风险损失或收益的分配机制.     

基于Partnering模式下承包商选择与合作项目绩效的关系研究

本文构建了Partnering模式下建筑项目的承包商选择、合作伙伴关系与合作项目绩效之间关系的理论模型。以辽宁地区建筑企业为调查对象,利用结构方程模型对研究假设进行了验证。实证结果表明:Partnering模式下,建筑项目中恰当的承包商选择对合作项目绩效有显著的促进作用;良好的合作伙伴关系对合作项目绩效有积极的促进作用;并在承包商选择与合作项目绩效之间的关系中起到部分中介作用。此外,项目的合作伙伴关系对于战略的合作伙伴关系也有显著的促进作用。     

基于不同奖惩机制项目支付进度优化:双重视角

奖惩机制会对合同双方的收益产生重大影响,本文基于承包商和业主的双重视角,对不同奖惩机制下项目支付进度优化问题进行了研究。首先对所研究问题进行界定,并分别基于承包商和业主视角构建了不同奖惩机制下的优化模型;基于模型的属性设计了模拟退火启发式算法;最后通过一个实例对比了承包商和业主在四种不同奖惩机制下收益的优化结果,并对其中的关键参数进行了敏感性分析。结果显示:不同的奖惩机制对承包商和业主的收益有较大影响;不同的奖惩强度也会影响承包商和业主的收益。通过对奖惩机制类型及强度的分析,可以为项目中奖惩机制的设置提供定量化决策支持。     

基于AHP和动量BP神经网络的工程项目承包商选择模型

运用BP神经网络技术,采用动量BP算法,构建了基于动量BP神经网络的工程项目承包商选择模型,并将AHP的评价结果作为学习样本,对BP神经网络模型进行训练和测试.结果表明,基于AHP和动量BP神经网络的工程项目承包商选择模型是可行的,该模型具有较高的自组织、自适应和自学习能力以及较强的容错功能,能够为一般的工程项目承包商选择活动提供有效的参考和依据.     

CMM中SQA评审改进模型及在ERP实施中的应用

CMM中SQA评审项只有通过和不通过两种选择,且不同子项权重相同,很难服务于标杆管理.因此,提出了基于模糊评价集的SQA评审改进模型,通过专家打分和综合评判,让评审结果更加客观.通过将改进模型应用于ERP实施过程,说明其可操作性,且能有效地提高ERP实施的质量.     

模式识别的Fuzzy统计方法及应用

运用模糊数学的概念和方法对具有模糊性的观测结果进行处理和识别 ,构成了模糊模式识别的基本内容 .利用 Fuzzy统计的方法建立了模式识别的数学模型 ,并编出模型的计算机程序 .按照科技部、教育部关于科研评价的“目标导向、分类实施、客观公正、注重实效”的要求 ,将上述程序应用于科研项目的评审中 ,克服了以往评审过程单一化、主观化的缺点 ,使评审客观、公正、合理 ,易于操作 .     

银行授信约束多模式工期最小化项目进度问题研究

本文研究银行授信额度约束下活动具有多种执行模式的工期最小化项目进度问题。首先对所研究问题进行界定;随后采用基于事件的研究方法构建了问题的整数规划优化模型;鉴于问题的NP-hard属性,设计了双层模拟退火搜索嵌套的启发式求解算法;最后对一个算例进行了求解分析,讨论了银行授信额度对项目进度安排及完成时间的影响。结果表明:随着银行授信额度的提高,承包商安排项目进度的可用资金随之增加,使得项目可以在较短的时间内完成;然而,如果在此过程中业主对承包商的支付总量保持不变,那么承包商的项目收益会随完成时间的提前而下降。     

基于群决策模糊聚类和模糊神经网络的建筑分包商选择研究

把建筑分包商的选择分为两个阶段,包括预选择阶段和决策选择阶段,并分别建立了两个阶段的评价准则体系.然后,基于群决策模糊聚类、群决策模糊神经网络两种模型和方法,给出了建筑分包商预选择和决策选择的具体实施步骤.最后的实证分析表明,对于建筑分包商的选择,该选择过程是实用和有效的.     

Pricing catastrophe options with counterparty credit risk in a reduced form model

In this paper, we study the price of catastrophe options with counterparty credit risk in a reduced form model. We assume that the loss process is generated by a doubly stochastic Poisson process, the share price process is modeled through a jump-diffusion process which is correlated to the loss process, the interest rate process and the default intensity process are modeled through the Vasicek model. We derive the closed form formulae for pricing catastrophe options in a reduced form model. Furthermore, we make some numerical analysis on the explicit formulae.     

Recursive parameter identification for fermentation processes with the multiple model technique

This paper considers parameter identification problems for a fermentation process. Since the fermentation process is nonlinear, it is difficult to use a single-model for describing such a process and thus we use the multiple model technique to study the identification methods. The basic idea is to establish the model of the fermentation process at each operation point by means of the least squares principle, to obtain multiple models with different points, and then use the weighting functions or interpolation methods to compute the total model or the global model. Finally, a numerical example is provided to test the effectiveness of the proposed algorithm.     

基于PLSR的多级制造过程关键质量特性识别方法

为解决多级制造过程关键质量特性识别中多质量特性之间的相关性问题,将偏最小二乘回归方法(Partial Least Squares Regression, PLSR)引入模型构建与分析中。首先应用状态空间方法建立多级制造过程关键质量特性识别模型,进而利用PLSR方法解决质量特性间的多重共线性问题并进行模型分析,识别关键质量特性,最后以卷烟生产过程为例介绍了该方法的应用。实例表明,该方法不仅可以有效识别多级制造过程关键质量特性,而且能够建立各级过程的输出质量对最终产品质量的影响及其质量特性之间相互关系的模型,反映多级生产过程的结构特征和各级过程质量特性之间的因果关系,为多级制造过程质量分析与控制提供依据。     

基于卷积神经网络的智能制造过程质量异常诊断

针对现有方法在智能制造过程中诊断能力有限和识别精度不高的问题,提出了一种与智能制造过程相适应的基于卷积神经网络的质量异常诊断模型。首先建立基于实时数据的过程质量图谱,以精准表达制造过程运行状态。其次,构建用于识别质量图谱的卷积神经网络诊断模型。最后,利用滑动窗口取值的方式对当前过程运行状态进行动态诊断,并通过某球磨过程验证了所提方法的有效性与实用性。结果表明,所提方法优于传统浅层模型,能够有效的对过程异常状态进行识别与诊断。     

马氏风险过程

研究了一般马氏风险过程,它是经典风险过程的拓广．具有大额索赔的风险过程用此马氏风险模型来描述是适合的．在此模型中,索赔到达过程由一点过程来描述,该点过程是一马氏跳过程从0到t时间段内的跳跃次数．主要研究了此风险模型的破产概率,得到了破产概率满足的积分方程,并应用本文引入的广更新方法,得到了破产概率的收敛速度上界．     

A new uncertain insurance model with variational lower limit

Uncertainty theory provides a new tool to deal with uncertainty. The paper employs it to propose a new uncertain insurance model with variational lower limit, and gives a ruin index and uncertainty distribution for the uncertain insurance risk process that claim process is a renewal reward process. The model extends and improves uncertain insurance model presented by Liu. Finally, it also provides examples to illustrate the effectiveness of the model.     

Economic selection of process mean for single-vendor single-buyer supply chain

Process mean selection for a container-filling process is an important decision in a single-vendor single-buyer supply chain. Since the process mean determines the vendor’s conforming and yield rates, it influences the vendor–buyer decisions regarding the production lot size and number of shipments delivered from the vendor to buyer. It follows, therefore, that these decisions should be determined simultaneously in order to control the supply chain total cost. In this paper, we develop a model that integrates the single-vendor single-buyer problem with the process mean selection problem. This integrated model allows the vendor to deliver the produced lot to buyer in number of unequal-sized shipments. Moreover, every outgoing item is inspected, and each item failing to meet a lower specification limit is reprocessed. Further, in order to study the benefits of using this integrated model, two baseline cases are developed. The first of which considers a hierarchical model where the vendor determines the process mean and schedules of production and shipment separately. This hierarchical model is used to show the impact of integrating the process mean selection with production/inventory decisions. The other baseline case is studied in the sensitivity analysis where the optimal solution for a given process is compared to the optimal solution when the variation in the process output is negligible. The integrated model is expected to lead to reduction in reprocessing cost, minimal loss to customer due to the deviation from the optimum target value, and consequently, providing better products at reduced cost for customers. Also, a solution procedure is devised to find the optimal solution for the proposed model and sensitivity analysis is conducted to investigate the effect of the model key parameters on the optimal solution.     

基于倒箱移动路径的集装箱堆场提箱作业优化模型

集装箱堆场提箱作业优化的目标是通过对倒箱搬运过程的优化使总作业成本最小。本文分析了正面吊设备的提箱作业过程,对作业规则和约束建立数学模型,在分析倒箱移动路径的基础上,提出了提箱作业优化模型。该模型为两层嵌套的组合优化模型,外层子模型针对提箱订单实现倒箱策略优化;内层子模型针对每一步倒箱作业寻找使倒箱作业成本最小的移动路径。提出了求解该模型的算法流程。最后,通过数值算例验证了优化模型的有效性。与传统人工作业方式的比较结果表明:本优化模型能够明显降低提箱作业成本。     

Model Independent Parametric Decision Making

Accurate knowledge of the effect of parameter uncertainty on process design and operation is essential for optimal and feasible operation of a process plant. Existing approaches dealing with uncertainty in the design and process operations level assume the existence of a well defined model to represent process behavior and in almost all cases convexity of the involved equations. However, most of the realistic case studies cannot be described by well characterised models. Thus, a new approach is presented in this paper based on the idea of High Dimensional Model Reduction technique which utilize a reduced number of model runs to build an uncertainty propagation model that expresses process feasibility. Building on this idea a systematic iterative procedure is developed for design under uncertainty with a unique characteristic of providing parametric expression of the optimal objective with respect to uncertain parameters. The proposed approach treats the system as a black box since it does not rely on the nature of the mathematical model of the process, as is illustrated through a number of examples.