基于动态参照点的鲁棒投资组合模型及其拓展

鲁棒投资组合模型是一种适用于收益不确定条件下寻求最优决策的方法。首先考虑投资者对底线的重视,根据当收益触及底线时,激进者和保守者在参照点上的不同变化情况,建立动态参照点模型。接着,一方面将动态参照点作为划分获益和损失的界限值,改进现有的Worst-case Omega(WOmega)模型。另一方面结合投资者对下侧风险更为厌恶的特点,以动态参照点作为下侧风险的基准,改进现有的Relative Robust Portfolio Optimization(RRPO)模型。实证研究中,对于WOmega类模型,结果表明激进行为模型在样本内表现较好,而保守行为模型在样本外表现较好。对于RRPO类模型,结果显示激进行为的收益表现良好,保守行为对标准差及最大损失值的控制较好。随着约束的放松,所有模型的收益都能得到可观提升。     

考虑缺货的闭环供应链选址-库存-路径集成优化

再制造是企业实现环境友好、提升经济效益的重要策略之一;再制造的发展推动了新商业模式的出现,即产品服务系统;高效的再制造物流网络对于成功实施再制造十分重要。本文研究了基于产品服务系统下的再制造物流网络集成优化问题,即闭环供应链的选址-库存-路径的集成优化决策问题,且在库存策略中允许库存出现缺货的情况;论文基于产品服务系统模式构建了混合非线性规划模型来最小化生产、选址、配送、库存以及缺货成本,并采用了改进的禁忌搜索算法进行求解。通过与传统禁忌搜索算法的计算结果进行对比,表明本文中的算法能在可接受的时间内得到较优解。通过算例的敏感性分析得出,企业所服务的顾客如果接受再制造产品,提高回收率可以节约成本;在回收率一定时,客户在缺货情形下的制造和再制造批量比不允许缺货时要大,企业总成本比不允许缺货时要小。     

过模波导器件的迭代设计方法

从模式保留和转换的角度, 过模波导器件可分为模式转换器、模式保留器和模式综合器. 传统方法只解决其中一种器件的设计或者对器件的某个指标进行改进. 本文在深入分析耦合波理论之后, 提出了过模波导器件的迭代设计方法, 从原理上解决了过模波导器件的设计问题. 该方法能够统一设计三类过模波导器件, 通过添加不同的结构控制方法, 可得到转换效率更高、带宽更宽、结构更紧凑、满足不同工程需求的器件, 而且还能有效设计一些新型器件. 给出了两个设计实例: 双频TM₀₁–TE₁₁模式变换器和光壁馈源喇叭. 双频TM₀₁–TE₁₁模式变换器的两个工作频点为8.75 GHz和10.3 GHz, 波导半径为16 mm, 在两个频点转换效率为99%以上. 光壁馈源喇叭实现TE₁₁模式向高斯束的转换. CST仿真结果验证了这两个器件设计的正确性和有效性. 关键词： 耦合波理论 模式转换器 模式过渡器 迭代法     

碳氢靶强激光烧蚀特性

给出了准稳态情况下强激光烧蚀碳氢靶的实验结果,并与理论定标关系进行对比。 实验中采用晶体谱仪时间积分和X射线条纹相机同时获取碳氢平面靶强激光烧穿厚度和烧穿时间。采用基频光大能量注入,大焦斑(Φ 400μm）,光束经列阵透镜均匀化后, 烧蚀碳氢平面靶。     

第19届国际理论与应用力学大会(ICTAM)情况介绍

第１９届国际理论与应用力学大会（ＩＣＴＡＭ）情况介绍１大会概况第１９届国际理论与应用力学大会（ＩＣＴＡＭ）于１９９６年８月２５日～３１日在日本京都国际会议中心召开．原来报名注册的有８５０人,实际注册的超过９４０人,来自世界各国,其中日本占了１／３,我...     

区间概率信息条件下的风险型决策问题的解法探讨

区间概率信息条件下的决策问题是介于不确定型决策与风险型决策之间的一类特殊的决策问题。基于区间概率的定义及其数学特征,利用最大熵准则将区间概率转化为点概率,从而实现了区间概率信息条件决策问题的求解。     

双目标突发事件应急救援前摄性调度优化

本文以救援时间最短化与计划鲁棒性最大化为目标,研究突发事件应急救援前摄性调度优化问题。作者首先对所研究问题进行界定,其中计划鲁棒性定义为各活动开始时间可调整时差的总和,任务是在应急预算和救援期限的约束下,确定活动执行模式与开始时间以实现上述两个目标。随后,构建问题的0-1规划优化模型,鉴于其强NP-hard属性,设计禁忌搜索启发式算法。最后用一个算例对研究进行说明,得到如下结论:救援时间随应急预算的增加而缩短,随救援期限的放宽而延长;计划鲁棒性随应急预算的增加或救援期限的放宽而提高;当权重分配系数增大时,应急救援时间先保持不变而后缩短,计划鲁棒性则呈减小趋势。本文研究可为突发事件应急救援的组织与协调提供决策支持。     

不确定环境下基于时间、费用及鲁棒性权衡的多目标项目调度优化

项目调度中的时间和费用是两个重要的指标,而在不确定环境下进度计划的鲁棒性则是保证项目平稳实施的关键。本文研究不确定环境下的多目标项目调度优化问题,以优化项目的工期、鲁棒值和成本为目标安排各活动的开始时间。基于此,作者构建多目标项目调度优化模型,将模型分解为三个子模型分析目标间的权衡关系,然后设计非劣排序遗传算法进行求解,应用精英保留策略和基于子模型权衡关系的优化策略优化算法,进行算法测试和算例参数敏感性分析。最后,应用上述方法研究一个项目实例,计算得到非劣解集,实例的敏感性分析结果进一步验证了三个目标间的权衡关系,据此提出资源的有效利用策略。本文的研究可以为多目标项目调度制定进度计划提供定量化决策支持。     

基于随机活动工期的多模式现金流均衡项目调度优化

承包商在项目执行过程中的现金流均衡是保证项目成功的关键因素。本文研究基于随机活动工期的多模式现金流均衡项目调度问题,旨是在项目工期及鲁棒性阈值约束下合理安排活动执行模式与开始时间,实现承包商现金流均衡。本文通过构建整数规划优化模型对研究问题进行刻画,随后设计模拟退火算法进行求解,最后进行案例分析。结果表明:鲁棒性阈值虽然可以保证基准进度的稳定性,但是提高鲁棒性阈值水平反而不利于承包商的现金流均衡,该值过高时甚至得不到可行解。本文研究可为随机活动工期背景下承包商的现金流控制提供定量化决策支持。     

大数据时代政府宏观调控的思维模式

政府作为宏观调控的行为主体,其选择行为在受到动机、偏好、认知和效用期望等内生规定的同时,也会在一定程度上受科技进步及其实施手段的影响。大数据、人工智能和互联网或物联网等的发展,正在改变着政府思维模式及其选择行为。如何结合政府选择行为的内生规定来理解政府宏观调控思维模式的转变,如何解释大数据和人工智能等发展对政府宏观调控手段所提供的技术支持,如何认识政府运用大数据和人工智能进行宏观调控的效用函数,如何在理论上解说政府利用大数据和人工智能等实施计划经济的可行性。凡此种种,无疑是研究政府宏观调控的重要内容。对政府宏观调控思维模式将会发生转变的前瞻性研究,是试图揭示大数据和人工智能对政府选择行为的影响,并据此揭示新科技对政府宏观调控的外部诱导和外部强制。