矩阵算法在多目标投资决策中的应用

用于解决多目标决策的传统方法有线性加权法、理想点法、平方和加权法等方法,但采用不同的方法得到的结果并不完全相同。为了克服传统方法的不足之处,提出了基于估计相对位置的方案排队法来解决多目标决策问题。     

网络舆情的研究与发展—以涉警网络舆情为例

网络舆情传播速度快、波及范围广,同时具有很强的突发性、不确定性、难以控制等特点,对相关部门进行涉警网络舆情干预和引导带来巨大挑战。目前有关网络舆情引导、管控机制、应对策略研究等成果丰富、但是对网络舆情危机的演变和干预多停留在定性分析之上、定量分析研究相对欠缺。现有网络舆情研究多针对舆情发展某一阶段进行研究,未结合网络舆情发展的多阶段属性展开全生命周期研究,为数不多的网络舆情多阶段干预决策机制研究也比较粗略,缺乏一套科学、规范的干预决策机制作为支撑。因此,结合网络舆情的多阶段属性、应用定量分析方法,是未来网络舆情干预决策机制研究的方向之一。本文通过对网络舆情发展过程的描述,给出一定量的状态表述和行动刻画,构建一个分类多阶段决策模型框架。     

非常规突发事件及其社会影响分析——基于引致因素耦合协调度模型

非常规突发事件因其爆发性,演变不确定性,群体扩散性等特点备受学者们关注。随着技术的发展与互联网应用的普及,新兴媒体作为非常规突发事件信息传播的载体和平台,令非常规突发事件的相关信息传播更迅速,也使事件影响力更广泛。采用传统的应急管理方式难以有效应对此类事件。从微观视角出发,着重研究致使非常规突发事件发生的内在因素和外在因素,同时对内外在引致因素间的耦合度进行建模,通过案例研究寻找引致因素耦合度与事件影响力的关系。最终证明了非常规突发事件内外在引致因素间的耦合度越大,事件的社会影响力越大,为非常规突发事件决策者提供决策依据。     

房地产开发投资决策的熵权系数优化模型

针对具有广泛实际背景的混合型房地产开发投资项目的决策问题,提出对项目进行多准则综合评价的熵权系数优化模型,并将模型具体应用于一个实际的房地产开发项目     

二层次消费与投资决策优化动态规划模型

在动态多阶段情形,投资者面临的环境不仅只有投资环境,还包括消费环境.投资者关于投资与消费的决策具有层次性.因为消费事关人的生存需要,是优先要考虑的问题,且投资的最终目的还是为了消费,所以使消费最大化应是高一层次的目标,而使投资最大化则应是次一级的目标.因此,试图建立一个二层次消费与投资决策优化动态规划模型,以便更好地模拟现实世界的情况.讨论了该模型的动态决策过程和最优解的性质.     

油田开发规划多目标产量分配优化模型及其应用

利用功能模拟原理(微分模拟方法及神经网络方法)建立的油田开发指标关联关系，研究并建立了油田开发规划中的产量最大，成本最低。效益最好的多目标产量分配优化模型。这些优化模型成功地解决了油田的总产量及对应的工作量成本等其它开发指标最优地分配到各二级开采单位的产量最优分配问题，将模型应用于国内某中后期开发油田的开发规划中产生了较好的经济效益。     

企业发展的多目标决策模糊优化模型

企业多目标决策优化是企业生产管理以及发展的一项非常重要的工作 .企业生产管理以及发展受多种因素影响 ,而且企业的多目标决策优化问题具有模糊性 ,本文将针对其模糊性 ,运用模糊数学理论进行研究 ,并给出具体应用实例 ,其结果令人满意 ,且具有较强的可靠性和实用性     

城市公共设施事故应急资源配置优化模型

城市公共设施事故发生时,迅速调动应急资源,尽早展开救援,对促进社会发展和保持社会稳定具有重要意义。本文根据城市公共设施突发事故中资源配置问题的特点,运用多目标规划的思想,建立了应急资源配置的多目标规划模型,并通过实验模拟对模型进行了求解验证。此模型可以成功实现城市公共设施事故应急资源的有效配置,为相关部门的决策提供理论指导。     

基于模糊决策模型的高速公路环境风险评价

本文构建了非常规突发事件下的高速公路环境风险评价的目标体系,将模糊逻辑与多目标决策、层次分析法相结合,提出一种基于模糊多目标决策模型。它与传统的多目标决策模型相比,将输入参量转化为语言变量后,获得一个集专家知识、系统变量间关系为基础的优势得分排序规则,可对不确定环境下的多目标及其子目标进行决策评价。通过设计一个高速公路路段环境评价的算例,并对其目标及子目标进行敏感性分析,验证这种决策方法在评价高速公路环境风险上的科学性。     

搜索引擎综合评价模型研究

首先给出了搜索引擎评价指标体系及计算公式 ,然后讨论了各指标权重的确定方法 ,在此基础上 ,利用多目标决策理论建立起搜索引擎综合评价数学模型 ,并通过具体实例说明了模型的使用     

模糊错误集上的置换变换及其在投资决策中的应用

研究模糊错误集上的置换变换在错误的传递、转化与消除过程中的性质和规律 ,建立了避免投资决策错误的模糊数学模型 ,介绍了置换变换在消除投资决策错误中的应用方法 .     

房地产风险投资的多目标决策分析和应用

房地产风险投资决策是复杂的多目标决策问题 ,本文介绍采用模糊迭代方法对决策各参数指标数值进行处理 ,求出各指标值权重相应优属度数值 ,完成风险投资方案的排序择优 ,并结合应用介绍该模型的评价方法 .     

云环境下基于熵权TOPSIS法的企业IT投资决策

针对目前云环境下企业IT投资决策方面关于评价指标的不确定以及定量分析被忽视的问题,提出影响企业各业务信息系统进行投资决策的五个指标,并引入熵权TOPSIS评价方法对三种IT投资决策方案进行评价.最后以一个企业的IT投资决策为例,利用熵权TOPSIS法选出云环境下最适合企业信息系统进行投资决策的部署方案.     

一种基于不同风险偏好投资多目标决策模型及解法

建立了风险投资的多目标决策模型，分别采用线性加权法、TOPSIS法和密切值法，对不同风险偏好下备选方案进行排序，再用平均值法对上述排序进行综合排序，从而避免单一方法的片面性，较为全面科学地得出最优方案。最后，用一个算例说明了方法的可行性和有效性。     

页岩气区块优选的模糊动态多属性决策模型研究

页岩气作为目前最现实的可替代能源倍受各国政府和企业的高度关注。针对信息不确定下页岩气区块优选的动态多属性决策难题,在初步估测不同阶段地质资源禀赋、基础设施建设投资以及环境保护要求等不确定信息下,以优选具有商业化价值开发的页岩气目标区块为重点研究对象,从解决不同区块的投资优先次序入手,运用多属性决策、模糊优化决策和动态决策优化的方法理论,通过剖析页岩气区块优选决策过程及其复杂性特征,将页岩气区块投资优选和排序问题进行形式化描述,提出一种探索解决这种模糊动态多属性决策问题的方法,并应用到具体的页岩气区块优选问题中。本项研究不仅有助于深化不确定条件下动态多属性决策理论的研究,还为解决页岩气区块优选这一投资决策难题提供新的思路和方法。     

一种改进粒子群优化算法及其在投资规划中的应用

粒子群优化算法(PSO)是模拟生物群体智能的优化算法,具有良好的优化性能.但是群体收缩过快和群体多样性降低导致早熟收敛.本文引入了多样性指标和收敛因子模型来改进PSO算法,形成多样性收敛因子PSO算法(DCPSO),并且对现代资产投资的多目标规划问题进行了优化,简化了多目标规划的问题,并且表现出了比传统PSO算法更好性能.     

基于实物期权定价方法的林业碳汇项目投资决策仿真研究

文章针对林业碳汇项目投资决策的复杂性、动态性和不确定性过程,利用林业—碳汇共同经营决策模型计算林业碳汇项目在投资期内的期望价值,采用实物期权定价方法对不同阶段不同策略下的林业碳汇项目价值进行评估,同时提出了多主体仿真建模方法,利用NetLogo仿真软件对林业碳汇项目投资决策过程进行动态模拟。仿真系统中涉及到的主体有林地、CO₂和投资者,投资者主要是作为观察者的身份,在不同阶段会做出不同的投资策略。模拟仿真三种不同状态下投资者的决策变化:一是传统林业投资动态模拟,不包含碳汇和期权因素动态模拟;二是引入碳汇市场后的林业投资动态模拟;三是引入碳汇市场和期权后林业投资动态模拟。NetLogo仿真分析结果表明引入碳汇市场可以提高投资者的收益并改变投资者的经营策略,同时引入期权,不仅增加了投资者的积极性而进行扩张投资,还可以更好地发挥林木碳汇功能,体现林业的生态价值及经济价值。     

具有不确定偏好序信息的双边匹配决策问题研究

针对具有不确定偏好序信息的双边匹配决策问题,提出了一种决策方法。首先,给出了不确定偏好序和双边匹配决策问题的描述;接着,引入了满意度和支付的概念;在此基础上,考虑到匹配主体对之间的满意度要求及中介收益,构建了求解该双边匹配决策问题的多目标优化模型,采用基于隶属函数的加权和方法求解该模型获得双边匹配方案。最后,通过一个算例说明了该方法的可行性和有效性。     

主从递阶多目标风险决策模型构建及算法研究

针对一类表现出主从递阶、多目标、风险决策等特点决策问题,文献回顾指出目前问题是缺乏一体化集成研究。为了研究该类问题,首先构建了主从递阶多目标风险决策模型。引入模糊随机模拟、多目标满意度计算、主从递阶博弈、基于粒子群算法的演化博弈求解技术,建立了具有逻辑关系的算法体系。案例研究表明算法是可行的,可为同类问题研究提供算法。     

我国汽油价格对原油价格不对称反应的研究

本文利用不对称误差修正模型研究当原油价格变化时，国内汽油价格的反应机制问题。文章通过因果关系检验确定油价波动的传导方向，即原油价格的波动弓f起汽油价格的波动。通过对国际原油与国内汽油价格的时间序列进行协整检验，确定二者具有长期稳定的关系，在此基础上利用误差修正模型进行分析，得到这样的结论：当原油价格变化时，我国汽油价格表面上存在不对称反应现象，但在统计意义上并不存在显著的不对称反应。