多路径网络中联合拥塞控制和流量工程的优化模型研究

当前的因特网已经演变成为巨大的、复杂的系统,它由各种各样的终端用户、传输线路以及众多的路由器连接而成,承载运营着各种各样的应用,需要多种流量管理的方法才能保证它的健康运行.在网络效用最大化的模型的基础上研究了多路径网络联合拥塞控制和流量工程的跨层优化模型,基于拉格朗日对偶分解得到了分布式的求解方法,仿真结果验证了算法的收敛性,说明了算法可以有效优化网络的资源利用率.     

社会福利最大化与消费者效用最大化的关系研究

本文首先建立了消费者追求效用最大化的优化模型。然后通过 K- T条件将该模型与文 [1 ]的政府追求社会福利最大化的优化模型的解连接起来 ,证明了在国家宏观目标实现的同时消费者也实现了其微观目标 ,最后说明在一定条件下这一结果反之也成立     

基于均值和CVaR的效用最大化模型研究

本文利用CVaR方法代替方差或VaR来度量风险,建立了关于期望和CVaR的效用最大化模型,研究了n种风险资产的投资决策问题。在效用函数是凹的假设下,首先得到了无差异曲线的特征及均值-CVaR模型有效边界的性质,然后利用这些结论得到了效用最大值存在的条件及其最优解的性质特征,给出了求解的具体步骤和算法,并分析了最大效用点的经济含义.最后,一个基于中国股票市场真实数据的数值算例说明了本文的结论及应用。     

组合投资β调整与效用最大化的套期比的选择

为了针对市场风险对风险资产的组合投资进行套期保值，一般认为要选择将组合投资多头和期货合同空头结合起来的头寸方差最小化的套期保值比率，也就是要选择使某一特定函数的期望效用最大化的套期保值比率。但是本认为，由于种种原因，人们更倾向于选择对简单风险最小头寸的套期保值比率。     

基于需求的实时网络定价策略

价格作为一种网络拥塞控制管理与资源分配的机制不断地表现出较高的效率。基于对网络使用实际流量的信息，本提出了一种实时的网络定价策略——基于需求的实时网络定价策略。该定价策略由三部分构成：固定连接费、资源使用费及网络拥塞费。与传统的定价策略相比，基于需求的实时网络定价策略更能反映实际的需求情况，在网络拥塞控制管理与网络资源分配等方面有更高的效率。     

一类终端财富期望效用最大化问题: 通货膨胀情形

本文研究了一类受通货膨胀影响的终端财富期望效用最大化问题.对常数相对风险厌恶(CRRA) 情形的效用函数,用直接构造的方法得到了代理人的显式最优投资策略和最大期望效用,并给出其经济含义. 该思想来自线性二次最优控制问题中的完全平方技术.根据股票价格和通货膨胀率的历史数据,我们用SAS软件估计出模型中参数的近似值,并给出代理人的最优投资策略和最大期望效用.     

美式期权的效用最大化问题

本文考虑有限离散和连续的金融市场模型 ,且市场是有效的 ,研究不同效用函数 U(x)所产生的报酬序列 { U(Sn)(1 +r) n} ,报酬函数 U(St)ert 的最优停止问题即何时达到美式效用最大化问题 .其中 U(x)是由股票价格产生的效用 .     

随机需求收益最大化分销网络设计问题

研究随机需求的供应链分销网络设计问题。考虑供应商可以选择所服务的零售商,且供应商通过定价决策确定所服务的零售商。针对此问题,建立了一个非线性整数规划模型和一个等价的集合包裹模型,并利用列生成算法求解集合包裹模型,同时提出一种O（ n3 logn）时间的算法求解列生成算法中产生的子问题。数值计算表明,本文所提出的算法具有很好的最优性和可行性。     

CEV模型下最大化HARA效用的最优再保险与投资策略

在风险资产价格服从CEV模型时,考虑保险公司为最大化双曲绝对风险厌恶(HARA)效用的最优投资与再保险问题.假定保险公司的索赔过程为带漂移的布朗运动,且保险公司通过购买比例再保险来转移索赔风险,运用随机控制理论和Legendre变换方法得到了最优策略的显示表达式.     

基于ZigBee的工业控制网络模型

将无线传感器网络技术成功应用于工业自动化,建立了基于ZigBee的工业控制网络模型,并成功应用于生产线的工业控制中.     

个人投资与消费模型的期望效用最大化

研究了具有初始财富的投资者如何最大化终端资产和消费的期望效用,首先通过交易费用函数建立带交易费的连续时间投资与消费模型,然后运用鞅分析和对偶理论证明了：在有效市场中,如果投资者积极交易,则只会降低终端财富的期望值,并得到了最优投资消费组合过程和终端资产.     

基于期望效用理论的二行动线性决策问题研究

首先讨论了位置-尺度分布族条件下期望效用准则的一个等价条件,然盾利用等价条件研究了期望效用准则下二行动线性决策问题的解.研究发现,二行动线性决策问题的解在不同的决策准则下是不同的.这正是为什么人们在面对二行动决策问题时所采取不同行动的原因所在.     

Data Clustering Based on Maximization of Outlier Factor

There exist many data clustering algorithms, but they can not adequately handle the number of clusters or cluster shapes. Their performance mainly depends on a choice of algorithm parameters. Our approach to data clustering and algorithm does not require the parameter choice; it can be treated as a natural adaptation to the existing structure of distances between data points. The outlier factor introduced by the author specifies a degree of being an outlier for each data point. The outlier factor notion is based on the difference between the frequency distribution of interpoint distances in a given dataset and the corresponding distribution of uniformly distributed points. Then data clusters can be determined by maximizing the outlier factor function. The data points in dataset are divided into clusters according to the attractor regions of local optima. An experimental evaluation of the proposed algorithm shows that the proposed method can identify complex cluster shapes. Key advantages of the approach are: good clustering properties for datasets with comparatively large amount of noise (an additional data points), and an absence of important parameters which adequate choice determines the quality of results.     

基于改进节点重要度引力模型的航路网拥堵节点识别

航路网络存在一些关键航路点对系统整体具有重要控制作用,而有效辨识这些重要节点对缓解空中交通拥堵,提高航路运行效率具有极大意义.以复杂网络理论为基础,从网络视角结合中心度及节点服务能力通过改进传统引力模型进行节点重要度评估;然后基于改进节点重要度引力模型进行航路网络拥堵节点识别仿真,并将结果与传统介数法进行对比验证.研究表明:改进的引力模型识别的重要节点,不仅具有较大的中心度,且较多位于航路网络流量较大位置;基于引力模型识别航路网络节点重要度的准确率更高,在提高网络通行率基础上更及时地识别航路网络易拥堵节点,对预防节点失效、减少航路网络拥堵具有积极作用.     

大数据背景下基于5S的城市交通拥堵评价模型研究

近几年来,城市交通拥堵问题日益突出,极大制约了城市发展。在大数据背景下,为了准确掌握交通实时拥堵状况,改善城市交通,便利市民出行,本文深入挖掘城市交通拥堵的影响因素,构建了基于交通5S要素的城市拥堵理论模型,运用径向基函数神经网络方法工具,以上海静安寺、上海站、陆家嘴周围三大拥堵路段的交通数据集为例,验证了该模型的有效性。实验结果表明,由该模型获得的城市交通拥堵预测值与上海实际交通路况具有较好的拟合效果,表明交通5S模型与方法能够准确有效地评价城市交通拥堵。     

基于成本效用分析的电能替代实证研究

近年来的雾霾让人们逐渐意识到环境保护的重要性,国网公司基于我国“多煤、少气、贫油”的国情,提出了以电代煤的电能替代方案。本文以在电力和煤炭的使用过程中可获得的热值作为效用,以使用过程中所需要的年费用作为成本,建立了电能替代的成本效用模型,计算出实现电力和煤炭相互替代的排污费临界值,并通过一个算例进行了实证分析。分析结果表明:电价、单位电力排污量、燃煤设备寿命对排污费临界值有正向影响;煤价、单位燃煤排污量、电力设备寿命对其有负向影响。最后,在分析的基础上给出了电能替代的政策建议。     

基于CVaR的次优拥挤收费随机多目标模型

次优拥挤收费问题一般要考虑不同决策者的不同利益,因此,有必要考虑多个收费策略建立多目标模型来均衡不同决策者的利益.由于决策者常在信息不确定的情况下做决策,在出行需求不确定的条件下,为了确定次优拥挤收费的方案,建立了基于条件风险价值的随机多目标双层规划模型,上层规划的目标函数考虑了系统总阻抗和社会公平性,下层规划是UE用户均衡配流问题.利用基于随机模拟的遗传算法对模型进行求解,并通过数值算例对模型和算法进行分析,验证了模型的有效性.