供应链金融创新中下侧风险规避银行的贷款额度分析

针对供应链金融创新中季节性存货质押融资业务的重要风险控制指标--贷款额度展开研究,首先借鉴贸易融资中`` 主体＋债项"的风险评估思路,考虑委托监管模式的物流特征及成本收益结构,分析了借款企业的现金流状况及其性质;进而,将已有相关研究关于银行风险中性的假设拓展到银行下侧风险规避,分析了季节性存货质押融资中符合银行风险容忍水平的最高贷款额度.研究表明：下侧风险限制能够有效控制季节性存货质押融资业务的风险,使贷款符合银行设置的风险容忍水平.     

解无约束优化的一种新的共轭梯度法

本文提出了一种新的解无约束优化的共轭梯度算法,分析了算法的收敛性,并对算法进行了数值实验.数值实验的结果表明算法是有效的.     

基于存档策略的多目标优化的遗传算法及其收敛性分析

设计了一种用遗传算法求解多目标优化问题的有效方法——基于存档策略的多目标优化的遗传算法,并讨论了此算法的收敛性.首先给出档案的定义,设计出基于支配关系下的带有存档策略遗传算法,并通过算例检验了算法的有效性;然后引入了两档案间的距离的概念,在此距离定义的基础上证明了算法在概率意义下是收敛的.     

改进的粒子群算法在虚拟企业合作伙伴选择中的应用

根据虚拟企业合作伙伴选择的原则,给出了合作伙伴选择的多目标决策模型,用定量的方法对合作伙伴进行描述.同时,给出了改进的二进制粒子群优化算法,并对本文的多目标优化问题进行求解.通过仿真试验测试,证明该方法是可行性.     

基于不对称需求信息的数量折扣设计

通过建立数量折扣设计优化模型,利用委托代理理论分别分析了完全和不完全需求信息条件下,商品供应商如何为一群异质的零售商制定价格政策,实现其中望利润的最大化.在完全需求信息条件下,单一价格就能使供应商实现利润最大化;而在需求信息为不对称条件下,逆向选择使单一价格失效,此时,数量折扣是一种能够有效增加零售商订货量的激励方式.     

GM(1,1)模型的理论缺陷及其基于时间响应函数的优化分析

分析了GM(1,1)预测模型存在的理论缺陷和禁区,指出在形成预测模型时规定X^(1)(1)为已知条件是不合理的,应根据实际情况选用其他数据.构建了基于时间响应函数的优化模型,按照变化系数阀值,界定了优化模型的有效区.经过数值模拟,发现优化的GM(1,1)模型优于传统GM(1,1)模型,因此,提出的新的优化模型,为提高GM(1,1)模型预测精度提供了新的途径.     

多目标预测模型在黑龙江垦区大豆产量预测中的应用

在预测模型的均值和稳定性基础上,建立了多目标组合优化模型,并以黑龙江九三地区35年的大豆产量数据为例,利用该地区大豆单产的Logistic模型和大豆产量与气象因子的逐步回归模型建立了多目标组合优化模型,并计算出最优解.结果表明,该组合模型没有最优点,而有非劣解.该方法对提高模型的精度,指导大豆生产具有重要意义.     

动态供应链网络均衡模型构建与分析

基于单一商品流,考虑了时间变量和库存问题,建立了三层动态供应链网络结构模型.对制造商、零售商和需求市场的多期独立决策行为及其相互作用进行了分析,应用变分不等式构建了各层均衡模型和整个供应链网络均衡模型.最后与相关文献的模型进行了比较.     

城市交通信号实时控制问题

以车辆平均延误时间最小为目标,建立单交叉口和线状区域的多交叉口信号实时配置的优化模型,结合外点罚函数法和模式搜索法求解,解决函数的不可微问题,算法简单可行.     

改进的生成树遗传算法及其在物流配送成本优化中的应用

针对物流配送成本优化问题的特点,建立了数学模型,并对基本的生成树遗传算法进行了改进,同时详细阐述了改进的生成树编码的遗传算法在物流配送成本优化问题中的运用等关键技术.最后根据此算法设计了一个物流配送优化系统,解决了一个物流配送成本优化问题,效果良好.此系统对于中小型物流公司设计最优物流策略和降低物流成本有着很大的应用前景.