多损失WCVaR模型的等价性定理

研究了多概率分布簇下的多损失下的WCVaR(Multi Worst Conditional Value-at-Risk)模型等价性定理, 根据概率分布簇的VaR测度值, 定义了多损失下的WCVaR风险测度值和对应的多目标优化模型(MWCVaR), 证明了多目标优化模型(MWCVaR)等价另一个多目标优化模型求解. 对于有限分布簇情形, 在一定条件下, 证明了用有限个分布簇就可以近似计算多损失(MWCVaR)优化模型.     

返利模式下风险厌恶型零售商供应链中的定价与协调策略

返利作为一种典型的拉式促销策略,已被越来越多的企业所采用.文章针对由一个返利制造商和一个风险厌恶零售商组成的供应链,考虑到消费者对返利的敏感程度不同,通过建立集中决策和两种分散决策模型,研究返利制造商和风险厌恶零售商的定价策略,并分析零售商风险厌恶程度、返利敏感系数及返利兑现率等对供应链决策和利润的影响.结果表明:集中...     

基于贝叶斯信息更新的风险规避库存策略研究

在贝叶斯库存控制研究中一个著名的结论是：当缺货需求不能被观测到时,最优贝叶斯库存水平总会高于短视策略库存水平,原因是决策者需要通过多订货来获取对需求分布的认识. 这是基于风险中性的研究,然后现实中决策者都期望规避风险. 基于贝叶斯信息更新研究了风险规避背景下需求部分可观测的多周期报童问题,决策者的周期内效用函数满足独立可加性公理. 通过引入非正规化概率,研究发现,对风险规避的决策者,当其效用函数具有不变绝对风险规避特征时,最优贝叶斯库存水平也会高于短视策略库存水平. 非正规化概率简化了动态规划方程与结果的证明.     

ICP-MS在水库水源地重金属污染健康风险评价中的应用

对辽河流域水库饮用水源地水样中重金属元素(Cr, As, Cd, Cu, Zn和Pb)浓度进行了调查研究,并采用美国环保署推荐的健康风险评价模型对水库中重金属污染做了初步的健康风险评价。结果表明,辽河流域5个水库中6种重金属元素Cr,Cu,Zn,As,Cd和Pb的平均浓度分别为3.36, 1.03, 2.70, 1.23, 0.02, 0.03 μg·L-1,均未超过国家生活饮用水卫生标准(GB 5749—2006)。健康风险评价结果表明,研究区域的金属致癌风险较高,致癌重金属的健康风险大小依次为Cr>As>Cd。其中,水库中Cr元素致癌风险最高,成人和儿童分别为4.50×10-5~7.53×10-5和6.29×10-5~1.05×10-4 a-1。非致癌重金属引起的健康风险值为10-13~10-10 a-1,均在国际辐射防护委员会(ICRP)所规定的可接受范围内,健康风险大小为Cu>Zn>Pb。重金属总健康风险成人为1.07×10-4~1.72×10-4 a-1,儿童为1.49×10-4~2.40×10-4 a-1,均超过ICRP推荐的5×10-5 a-1。辽河流域饮用水源地致癌重金属的风险明显高于非致癌重金属。     

卫星数传接收规划模型与算法研究

作为对地观测卫星任务执行的两个重要阶段之一,数传接收的规划任务是一个具有多时间窗口、多优化目标和多资源约束的NP-Hard优化问题。中继星的引入为数据全天候近实时传输提供可能,同时也为数传规划提出新的问题。本文主要完成两项工作:第一,建立风险控制的卫星数传接收规划模型;第二,阐述基于遗传禁忌的模型求解方法,进一步采用分布式并行求解策略,改善了求解算法的收敛速度和鲁棒性。最后,通过STK提供基础仿真数据,验证了本文规划模型和求解算法的有效性。     

基于累积前景理论的考虑群体参考点的多指标风险决策方法

针对考虑多个决策者给出不同的指标期望的多指标风险决策问题,提出一种基于累积前景理论的决策分析方法。在本文中,将决策者给出的指标期望视为参照点,通过构建基于参照点的价值矩阵和权重矩阵,进而构建前景决策矩阵,并基于前景决策矩阵来计算每个方案的综合前景值,然后依据综合前景值的大小对所有方案进行排序。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于质量控制的供应链计划问题研究

为了研究基于质量控制的供应链计划问题,采用了优化建模的方法,分析了易腐物品生命周期函数的选用及拟合原则,建立起了质量衰减成本与时间之间的关系,考虑了涉及交通及天气情况的运输风险,最终建立了优化模型,以实现供应链运行总成本最小。最后,提出了动态规划的求解方法,并通过仿真实验证明了算法的有效性。     

基于MIV-BP型网络实验的房地产项目风险识别研究

为了更准确更客观地识别房地产项目中的风险,为房地产项目投资决策提供科学依据和参考,有效地规避风险,本研究在BP神经网络 (Back-Propagation Neural Network)建模的基础上,采取MIV(Mean Impact Value)算法对BP神经网络模型进行变量筛选的网络优化和改良,从而形成新的优化后的MIV-BP(Mean Impact Value Back-Propagation Neural Network)神经网络,并以此用于评价房地产项目中的风险度以及各因素在风险度中的影响作用大小;同时选取目前相关的房地产项目数据进行仿真实证分析和验证。验证实验结果表明,MIV-BP型神经网络对于房地产项目风险度识别具有良好的适应性和准确性,实验结果客观,达到专家评价的要求,并在风险因素作用度分析上具有良好的应用价值。     

考虑破产风险约束的多项目投资组合决策模型

项目投资决策不导致破产事件的发生,是投资者获得预期收益的前提,故控制破产事件发生的概率至关重要。鉴于此,本文基于可信性测度理论,根据Roy的定义给出了未来现金流量隶属三角模糊变量的控制破产风险的数学表达式,并构建了项目投资过程中受到破产风险因素影响的具有破产风险约束的多项目投资组合决策模型。最后,运用遗传算法对模型进行求解,并给出算例演示本文模型的实用性和有效性。     

面向毒害有机物生态风险评价的（Q）SAR技术：进展与展望

有机物结构．活性关系（SAR）和定量结构一活性关系（QSAR）技术（合并简写为（Q）SAR技术）,在毒害有机物生态风险评价中,可以发挥弥补基础数据的缺失、降低昂贵的测试费用、减少动物实验、评估数据的不确定性等方面的作用．经过几十年的发展,（Q）SAR技术的发展,呈现出目标导向性和应用性、多学科集成性、智能性三个特点,并在发达国家,得到了深入的研究和广泛的应用．许多国家已经将该技术用于有机化学品的生态风险评价与管理工作中．本文总结了（Q）SAR的基本原理与方法,以及面向生态风险评价的（Q）SAR技术的最新进展,包括模型预测的环境指标的确定,实验数据的选择方法,建立简单透明、可移植性好并可进行机理解释的（Q）SAR模型的数学方法;重点总结了模型应用域的定义与界定、离群点的诊断,并从模型的拟合优度评价、稳定性分析和预测能力评估三方面介绍了模型性能评价方法．本文对于促进面向毒害有机物生态风险性评价的（Q）SAR技术的研究和发展,具有一定的指导意义．