基于语言评价信息的知识资本要素识别方法

知识资本是组织创造价值和获取竞争优势的关键资源, 其要素通常具有复杂的关联性, 如何识别知识资本的核心要素、原因要素和结果要素,对于组织进行知识资本管理具有重要意义.本文在构建了知识资本要素识别体系的基础上,借鉴决策试验和评价实验室报告的思想提出了一种基于语言评价信息的知识资本要素识别方法,通过处理和集结专家针对知识资本要素关联给出的语言评价信息,对知识资本要素进行排序与归类.最后通过一个实例分析说明了该方法的应用, 并说明了如何根据识别结果制定相应的策略以便进行知识资本的投资和控制.     

需求率为斜坡型的一类变质性物品最优库存策略

本文在考虑需求率服从斜坡型分布的情况下,研究了允许缺货且缺货完全回补、变质率服从威布尔分布、补货率为无穷、有限计划期内的库存模型,证明了最优补货策略的存在性,并给出了求解最优补货策略的算法.     

一种惩罚机制下一次性n人囚徒困境的合作性

为解决一次性n人囚徒困境中局中人如何走出困境的问题,引进了背叛惩罚函数及其严厉度和参与人的背叛愿意度等概念,并用数学论证法证明了如下结果:(1)参与人的背叛愿意度都不超过1.(2)背叛愿意度越大,这个参与人越愿意背叛;(3)背叛愿意度为0零时,这个参与人是否背叛其赢得一样;(4)当背叛愿意度取负数时,其绝对值越大,参与人的合作积极性越大.得到博弈结果的判定法:(1)计算各参与人的背叛愿意度.(2)若至少有一个参与人愿意背叛,则全体参与人都背叛.(3)若全体参与人都愿意合作,则合作成功.例子表明,本结果在理论上可有效地解决中局中人如何走出困境和在给定惩罚机制下博弈结果的预测问题.     

广义活动网络ETI支付进度计划问题的研究

优化ETI支付进度安排是消除承包商和业主由于进度安排原因而产生经济纠纷,实现双赢的最有效方法.本文分析了活动间广义时序关系的类型,建立了广义时序关系下活动间的约束关系;在考虑承包商和业主双方联合收益要求的基础上,提出了双方的净现值按同比例减小的折衷原则,构建了广义活动网络在ETI支付方式下的支付进度计划模型;最后通过一个算例进行了分析,验证表明该优化模型具有较好的有效性和实用性.     

基于特殊路径的局内车辆路径问题混合策略研究

针对运输途中遇到的某一或一系列无法预知的堵塞事件对决策者路径选择策略的影响,考虑堵塞只发生在一条特殊路径上且可恢复的情况,采用局内竞争分析的思想,建立了局内车辆路径问题的数学模型,对车辆到达堵塞点时堵塞恢复时间未知这一情形下的路径选择问题,提出了两种混合策略,给出了相应的竞争比,并对其竞争性能进行了理论分析。     

对偶算法的进一步研究

The dual algorithm for minimax problems is further studied in this paper. The resulting theoretical analysis shows that the condition number of the corresponding Hessian of the smooth modified Lagrange function with changing parameter in the dual algorithm is proportional to the reciprocal of the parameter,which is very important for the efficiency of the dual algorithm. At last ,the numerical experiments are reported to validate the analysis results.     

与"求线性规划问题可行基的一种方法"的再商榷

再次说明文[1]提出的方法不能直接使用，仍须按文[2]的修正结果实行才是正确的。同时指出最近提出的某些算法的不实之处，以飨读者，避免误导。     

工程设计中约束规划熵方法的收敛性分析

极大熵方法在工程设计优化中得到成功的应用,但它的收敛性分析一直没有得到很好的解决．本文讨论了这个有意义的问题,在一般连续条件下解决了工程设计中的外点极大熵方法和内点极大熵方法的收敛性．     

模型集成误差与优化研究

将模型作为函数,模型的输入输出参数为变量,给出变量真值的定义。在此基础上,给出单一模型误差e,利用误差e求出模型输出变量真值的期望μ,用μ作为修正值以提高计算结果的精确度。通过给出模型集成误差λ的定义,详细推导了λ的计算方法,利用λ计算模型集成输出变量真值y的期望μy、方差σy2、σy2/vy2,μy作为最终计算结果的修正值,而σy2/vy2可作为模型集成选择的依据,对同一输出变量而言,σy2/vy2小的模型集成是较优的．     

一类随机图的演化

定义一随机图过程:如果图Gt-1不是完全图时,图Gt分别以概率p和q加一个点和一条有向边;如果图Gt-1是完全图时,则以概率1加一个点．研究图Gt顶点和边的概率分布以及当顶点数固定时,边数的期望界值估计．