艾拉姆咖分布参数变点的Bayes估计

研究了艾拉姆咖分布变点估计的非迭代抽样算法(IBF)和MCMC算法.在贝叶斯框架下,选取无信息先验分布,得到关于变点位置的后验分布和各参数的满条件分布,并且详细介绍了IBF算法和MCMC方法的实施步骤.最后进行随机模拟试验,结果表明两种算法都能够有效的估计变点位置,并且IBF算法的计算速度优于MCMC方法.     

泊松逆高斯回归模型的贝叶斯统计推断

本文研究泊松逆高斯回归模型的贝叶斯统计推断.基于应用Gibbs抽样,Metropolis-Hastings算法以及Multiple-Try Metropolis算法等MCMC统计方法计算模型未知参数和潜变量的联合贝叶斯估计,并引入两个拟合优度统计量来评价提出的泊松逆高斯回归模型的合理性.若干模拟研究与一个实证分析说明方法的可行性.     

线性权互补问题的新全牛顿步可行内点算法

基于一个连续可微函数,通过等价变换中心路径,给出求解线性权互补问题的一个新全牛顿步可行内点算法.该算法每步迭代只需求解一个线性方程组,且不需要进行线搜索.通过适当选取参数,分析了迭代点的严格可行性,并证明算法具有线性优化最好的多项式时间迭代复杂度.数值结果验证了算法的有效性.     

An Acceleration Technique for the Augmented IIM for 3D Elliptic Interface Problems

A new fast algorithm based on the augmented immersed interface method and a fast Poisson solver is proposed to solve three dimensional elliptic interface problems with a piecewise constant but discontinuous coefficient. In the new approach, an augmented variable along the interface, often the jump in the normal derivative along the interface is introduced so that a fast Poisson solver can be utilized. Thus, the solution of the Poisson equation depends on the augmented variable which should be chosen such that the original flux jump condition is satisfied. The discretization of the flux jump condition is done by a weighted least squares interpolation using the solution at the grid points, the jump conditions, and the governing PDEs in a neighborhood of control points on the interface. The interpolation scheme is the key to the success of the augmented IIM particularly. In this paper, the key new idea is to select interpolation points along the normal direction in line with the flux jump condition. Numerical experiments show that the method maintains second order accuracy of the solution and can reduce the CPU time by 20-50%. The number of the GMRES iterations is independent of the mesh size.     

解变分不等式的一种二次投影算法

该文研究一种新的解变分不等式的二次投影算法.通过构造一类新的严格分离当前迭代和变分不等式解集的超平面,进而建立了解决伪单调变分不等式投影算法的一种新的框架.通过改进已有结果的证明方法,证明了该算法生成的无穷序列是全局收敛的,并且在局部误差和Lipschitz条件下给出了收敛率分析.     

基于贝叶斯多元有序probit模型的休闲渔业游客满意度研究

游客满意度是休闲渔业景区制定管理决策的重要参考信息。通过探究游览过程中游客对各单一维度的满意程度与旅游总满意度之间的关系,管理者可以从中准确了解游客偏好、消费行为以及获取旅游产品设计等重要信息。据此,本文采取实地调研,获取11家全国休闲渔业示范基地1510份游客满意度信息,使用马尔科夫链蒙特卡洛法(Markov Chain Monte Carlo, MCMC),估算贝叶斯多元有序probit模型,并利用模型后验结果衡量休闲渔业游客7种分满意度对总体满意度的贡献。研究结果表明:渔憩体验满意度、景区环境满意度以及旅游餐饮满意度是对总体满意度影响程度最大的三种分满意度,所占比例分别为43.58%、24.67%、10.62%。     

考虑翻箱的场桥调度和提箱集卡数量的集成优化

在集装箱码头的进口箱堆场中,码头预约机制、待提箱的实时位置和场桥作业调度方案是制约堆场作业效率和堵塞情况的关键。为缓解进口箱堆场的拥塞情况并提高作业效率,在固定的预约时段内,考虑实时压箱量最少的翻箱规则,兼顾场桥间不可跨越和保持安全间距等现实约束,以场桥最长完工时间最小为目标,构建数学优化模型,设计了嵌入修复算子的改进遗传算法用于求解;通过算例实验验证了算法的有效性和方案的优越性,可为堆场实际作业提供决策参考。     

多集分裂等式问题的逐次松弛投影算法

多集分裂等式问题是分裂可行性问题的拓展问题,在图像重建、语言处理、地震探测等实际问题中具有广泛的应用。为了解决这个问题,提出了逐次松弛投影算法,设计了变化的步长,使其充分利用当前迭代点的信息且不需要算子范数的计算,证明了算法的弱收敛性。数值算例验证了算法在迭代次数与运行时间等方面的优越性。     

基于时间窗延迟的资源约束项目调度双层优化研究

本研究从业主—承包商交互的视角构建了一种RCPSP(resource-constrained project scheduling problem)双层优化模型,即在可更新资源约束条件下,项目双方如何进行交互决策达到双方NPV(Net present value)最大化的目标。首先对研究问题进行界定,构建资源约束下的max-NPV项目调度双层优化模型;然后利用延迟优先规则设计了一种基于时间窗延迟的嵌套式自适应遗传算法来求解该模型,以达到双方NPV最大化;最后用一个算例验证算法的有效性,同时通过PSPLIB数值实验说明算法的稳定性,并分析关键参数对项目双方收益的影响。研究结果为项目进程的安排以及奖励机制的设计提供依据,以提高双方利益。     

关于带运输的单机调度在线问题的研究

本文研究了带运输机的单机在线调度问题。问题假设工件实时在线到达,系统中有一台运输机,该运输机每次最多运输$k$个工件,每个工件需要先在单机上完成加工,然后再被运输机运往目的地,问题的优化目标为最小化完工时间,即所有工件被加工完并且运往目的地的时间最短。针对该问题,作者研究了工件满足一致性条件的模型,并且基于贪心思想给出了竞争比为$\frac{\sqrt{5}+1}{2}$的在线算法,并且证明该算法是最优在线算法。