折现的未决赔款准备金估计的随机逼近

凸序意义下的随机界是估计具有相依性随机变量和分布的良好工具.在考虑货币时间价值的基础上,通过随机上下界的两种不同形式的凸组合对未决赔款准备金的估计进行逼近,并通过矩匹配法,给出了最优权数的计算公式.通过一个实例对所述方法进行验证.     

CIR框架下的投资组合效用微分博弈

建立了Cox-Ingersoll—Ross随机利率下的关于两个投资者的投资组合效用微分博弈模型．市场利率具有CIR动力,博弈双方存在唯一的损益函数,损益函数取决于投资者的投资组合财富．一方选择动态投资组合策略以最大化损益函数,而另一方则最小化损益函数．运用随机控制理论,在一般的效用函数下得到了基于效用的博弈双方的最优策略．特别考虑了常数相对风险厌恶情形,获得了显示的最优投资组合策略和博弈值．最后给出了数值例子和仿真结果以说明本文的结论．     

A Fixed Point Theorem in Intuitionistic Fuzzy Metric Spaces by Using New Commutativity Condition

We prove a common fixed point theorem for discontinuous,noncompatible mappings on noncomplete intuitionistic fuzzy metric spaces by using a new commutativity condition.We validate our main result by an example.     

基础模糊命题演算系统BL~*的改进系统

基础模糊命题演算系统BL*是一个和基础命题演算系统BL相对独立的命题演算系统。命题演算系统L*是系统BL*的扩张,但不是系统BL的扩张。通过对系统BL*及其它模糊命题演算系统的研究,本文对BL*系统进行了修正,进一步改进了BL*系统中的公理体系。     

基于模糊蕴涵的分配性方程

研究函数方程组I(x,T(y,z))=T(I(x,y),I(x,z)),I(x,y)=I(N(y),N(x))的解,其中T:[0,1]2→[0,1]是一个严格三角模,I:[0,1]2→[0,1]是一个模糊蕴涵算子和N:[0,1]→[0,1]是一个强否定.在I除了在点(0,0),(1,1)不连续的假设下,获得了满足这个函数方程组解的完全刻画.     

基于空间分解变换的模糊错误矩阵方程求解

模糊错误逻辑对现实世界的对象用(u,x)表示为((U,S(t),■T(t),L(t)),(x(t)=f((u(t),■),GU(t)),GU(t)),用模糊错误变换矩阵可以表示分解、相似、增加、置换、毁灭、单位变换等6种变换方法,本论文基于求解方程XA′=B,针对■的分解,研究了基于空间分解变换的错误矩阵方程求解。以期从矩阵方程求解的角度对错误转化规律进行探索研究。     

基于区间值直觉模糊集的TOPSIS多属性决策

基于区间值直觉模糊集,提出了一种新的TOPSIS模糊多属性决策方法。首先介绍区间直觉模糊集的概念,定义了两个区间值直觉模糊集之间的距离;然后根据TOPSIS方法的原理,定义了两个区间值直觉模糊集的接近系数,通过计算备选方案到区间值直觉模糊正理想解和负理想解的距离来确定接近系数,从而判断备选方案的优劣次序。最后,通过一个具体实例来说明这种方法的有效性和具体计算过程。     

区间合成模糊对策

给出了一种新的合成模糊对策模型——区间合成模糊对策,研究了区间合成模糊对策的区间稳定集、区间核心、区间Shapley值、区间Banzhaf-Coleman势指标以及与子区间模糊对策的关系。区间合成模糊对策作为一种特殊的模糊数合成模糊对策,对于研究其它具有模糊数的模糊合成对策有一定的参考价值。     

倒向随机微分方程的Malliavin微分和共单调定理

本文利用Malliavin微分的理论研究了倒向随机微分方程的解$(y,z)$, 首先利用$y$的Malliavin微分得到了一种比较$z$的方法, 然后利用该方法得到了含有随机生成元的倒向随机微分方程的共单调定理.     

基于MCMC的随机库存系统中提前期需求分布的计算

在需求和提前期均是随机的库存系统中,提前期需求的分布是由提前期分布与需求分布复合而成的,这个复合分布的计算通常是困难的。本文采用基于Gibbs抽样的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC,Markov chain Monte Carlo)方法,抽取条件分布样本作为提前期需求分布的样本,通过样本来计算提前期需求分布密度、服务水平和损失函数。这种方法避免了直接求解复杂积分计算上的困难,也克服了近似分布拟合偏差过大的问题,有效地解决了随机需求与随机提前期的复杂库存系统中提前期需求确定问题。理论与数值分析结果表明:与现有方法相比较,基于MCMC的方法具有计算简便、拟合精度高、通用性好等特点。