基于GERT网络模型的课程实际度量值研究

运用系统论的思想和随机网络的基本理论,结合工科院校《概率论与数理统计》的课程结构和体系的特点,构建了该课程人才培养的GERT网络模型.利用信号流图中的梅森公式求解了该课程描述模型中的课程实际度量值,同时对课程完成寿命的周期问题和循环过程进行研究.结合模型参数的灵敏度分析,通过章节之间变化的相互关系获得该课程对人才培养的完成时间及相关的评价参数,并提出了培养应用创新型人才的课程研究决策建议.     

基于Lasserre松弛的紧约束多项式优化问题逼近界分析

本文研究了紧约束多项式优化问题(POP)的界.利用Lasserre提出的将原紧约束问题转化为多项式平方和(SOS)成立的条件,给出其条件推导SOS式子成立的证明.利用原有逼近界定理,将其进一步转化,获得了新的逼近界定理.新的逼近界定理较原有定理减少了参数,便于计算.     

基于混沌和填充函数的全局优化算法

本文把混沌优化算法和无参数填充函数有机结合起来,在提出一类无参数填充函数和证明其填充性质的基础上,构造出一种混合优化算法,该算法提高了全局最优解的精度和算法效率.按照理论分析设计了一个基于混沌的无参填充函数全局优化算法,理论分析和数值实验结果证明了算法的有效性和优越性.     

一种求解半定规划的邻近外梯度算法

本文提出了一种求解半定规划的邻近外梯度算法.通过转化半定规划的最优性条件为变分不等式,在变分不等式满足单调性和Lipschitz连续的前提下,构造包含原投影区域的半空间,产生邻近点序列来逼近变分不等式的解,简化了投影的求解过程.将该算法应用到教育测评问题中,数值实验结果表明,该方法是解大规模半定规划问题的一种可行方法.     

基于相对熵的区间Pythagorean模糊多属性AQM决策方法及其应用

针对决策信息为区间Pythagorean模糊数,属性权重不完全确定的多属性决策问题,提出了一种基于相对熵的AQM决策方法。首先,提出区间Pythagorean模糊数的相对熵,计算了各方案与区间Pythagorean模糊正理想方案和负理想方案间的相对熵,据此构建了基于方案相对满意度最大的非线性规划属性权重确定模型;其次,针对每个属性,利用新的区间Pythagorean模糊数得分函数计算方案的0-1优先关系矩阵,依据AQM方法对所有0-1优先关系矩阵进行融合得到合成0-1优先关系矩阵,并确定了方案的综合度,由此获得方案的排序。最后,以软件开发项目的选取为实例说明了该方法的可行性和有效性。     

对称锥互补问题的一类惩罚FB函数

利用欧几里德若当代数技术,在单调的条件下,用内积的方法证明了对称锥互补问题的一类FB互补函数相应的势函数的水平集有界性. 该方法在理论和应用上相较于以往用迹不等式证明势函数水平集有界性更具普适性和推广价值. 在设计算法求解势函数的无约束极小化问题时,水平集有界性是保证下降算法收敛的重要条件,因此,对算法的设计具有理论意义.     

交互式多目标方法在银行服务器决策中的应用

随着现在商业银行业务平台及数据的日益增加，软件的更新，更换合理的服务器已经成为银行业中的一个重大问题。本文提出了一种以主观权重和客观权重为基础，最小二乘法为工具，建立确定指标权重的优化模型的交互式多目标决策方法，将该方法应用于阜新市某银行服务器决策中，用以选择最优的服务器。     

基于Expectile和Realized GARCH模型的波动率预测

Realized GARCH模型是预测波动率的经典模型之一,最小化非对称二次损失函数的Expectile对收益率尾部分布更加敏感,我们在Realized GARCH模型的基础上引入Expectile提出Expectile-Realized GARCH模型。以沪深300指数的高频收益率为例建模分析,对比不同模型下的波动率预测效果,发现Expectile-Realized GARCH模型较Realized GARCH模型对波动率预测能力更好。其中,当风险水平为95%时,对应的Expectile-Realized GARCH波动率预测能力最好。     

考虑应急设施中断风险与防御的可靠性选址模型研究

为提高应急设施运行的可靠性和抵御中断风险的能力, 研究中断情境下的应急设施选址-分配决策问题。扩展传统无容量限制的固定费用选址模型, 从抵御设施中断的视角和提高服务质量的视角建立选址布局网络的双目标优化模型, 以应急设施的建立成本和抵御设施中断的加固成本最小为目标, 以最大化覆盖服务质量水平为目标, 在加固预算有限及最大最小容量限制约束下, 构建中断情境下应急设施的可靠性选址决策优化模型。针对所构建模型的特性利用非支配排序多目标遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该模型, 得到多目标的Pareto前沿解集。以不同的算例分析和验证模型和算法的可行性。在获得Pareto前沿的同时对不同中断概率进行灵敏度分析, 给出Pareto最优解集的分布及应急设施选址布局网络的拓扑结构。     

考虑共享不确定因素的应急设施最大覆盖选址模型

为提升应急设施的服务质量和抵御中断风险的能力,研究应急设施最大覆盖选址-分配决策问题。扩展无容量限制的固定费用的可靠性选址决策模型,建立考虑共享不确定因素的应急设施最大覆盖选址优化模型,通过在目标和约束中引入budget不确定集刻画共享不确定因素,基于Bertsimas和Sim鲁棒优化方法建立混合整数规划模型,并将非线性问题转化为易于求解的鲁棒等价模型,利用带混沌搜索策略的改进灰狼优化算法求解模型,并对不确定鲁棒水平和中断概率进行敏感性分析。最后通过案例及数据仿真结果的对比分析,验证了模型的合理性和有效性,并给出最优的选址分配布局。