多重圈梯图在射影平面上的嵌入个数

图在不同亏格曲面上的嵌入个数常常有相关关系,因此,分析一些图类在小亏格曲面上的嵌入个数对最终确定图的亏格分布和完全亏格分布有着重要意义,本文利用嵌入的联树模型得出了多重圈梯图在射影平面上的嵌入个数.     

部分延迟订购的易变质品联合定价与生产策略

构建了一个需求同时依赖于销售价格和库存水平,生产率和变质率均为常数,允许缺货且缺货量部分延迟订购的易变质品联合定价与生产控制模型。首先证明了在销售价格给定的情况下,系统的总利润函数是关于生产计划的严格凹函数,平均利润函数是严格的伪凹函数,即存在唯一的最优解,并给出其充分条件。接着给出问题的一个数值求解算法。最后通过算例,展示了模型及相关算法的应用,并对相关参数进行了灵敏度分析,结果显示:当产品的生产成本、缺货成本和机会成本增加时,系统的平均利润将下降;生产成本和延迟订购阻力系数对最优定价和生产策略以及平均利润的影响较大。     

考虑风险偏好的动态生产库存问题的鲁棒优化模型

不同阶段需求不确定情况下,决策者的风险偏好和生产过程中的废品处理影响着供应链生产库存管理和供应链整体效益。本文考虑决策者风险偏好下,构建了包含I个生产者企业,一个库存点和一个废物处理基地的T阶段动态供应链生产库存框架,建立了椭球型需求不确定集下,以追求整体收益最大化为目标的不确定优化模型,并应用鲁棒优化理论得到了数据确定性线性鲁棒对应模型,讨论了模型解的可靠性和有效性。最后的算例表明,只有当决策者风险偏好参数在一定范围内时,才会存在满足条件且具有较高可靠性的鲁棒决策,验证了该鲁棒优化模型的合理性。     

高频地波雷达下的多目标跟踪数据处理

根据高频地波雷达监测海上低速移动目标的要求及该类雷达的特点,提出了一种与高频地波雷达目标跟踪相适应的多目标跟踪数据处理方案。在该方案中对BTC(bayes tracking confirm)方法与BTT(bayes tracking termination)方法进行了改进,解决了上述两种方法在高频地波雷达实际应用中存在的问题。提出了贝叶斯准则与次数判定相结合的跟踪起始和终结方法。模拟结果表明,该方案能够稳定、有效地实现高频地波雷达密集回波下的多目标跟踪。     

碳交易机制下考虑竞争和信息非对称的供应链协调研究

本文在碳交易机制下,考虑制造商之间存在竞争且减排成本系数为低碳制造商私有信息的情况,分别构建信息完全对称和信息非对称情形下的供应链模型,对低碳制造商减排率和产品销售价格进行决策。通过引入由批发价和成本共担组成的联合契约,促使低碳制造商传递真实的减排成本信息,并通过算例对碳交易价格和减排成本系数等进行灵敏度分析。研究发现:引入联合契约能够使得信息非对称下的供应链利润基本达到集中决策水平;碳交易价格的增加会激励制造商积极减排、降低碳排放总量、提高供应链利润;低碳制造商减排成本系数的降低有助于减少碳排放量、增加产品市场需求、实现供应链利润增长。     

考虑联盟结构的联合采购合作剩余分配博弈分析

联合采购合作剩余分配本质是在最大联盟剩余值与最小期望分配值之间的谈判协商过程。当前联合采购合作剩余分配研究主要基于参与企业地位无差别假设,忽略了联盟结构对剩余分配具有明显影响。基于联盟形成的层次结构,研究论证了采购企业通过组建小联盟形式参与更大联盟的联合采购,可提升其在分配谈判中的话语权。通过算例分析表明,考虑联盟结构的联合采购合作剩余分配相对于不考虑联盟结构得到的分配方案更具公平性和合理性。     

基于联合估计法的债券信用利差期限结构拟合及应用

基于2016~2018年月度数据,通过独立估计的单曲线样条模型和SV 模型、联合估计的多曲线样条模型和SV模型拟合公司债信用利差期限结构,进而对模型拟合效果进行比较,讨论模型在宏观经济预测中的应用,得到以下结论:(1)拟合模型的函数形式是导致理论信用利差期限结构曲线翻折的原因。样条模型和SV模型拟合的信用利差曲线形状完全不同,且模型函数变动引起的误差变动大于曲线变动引起的误差变动。(2)联合估计模型可以修正独立估计模型的人为扭曲形式。多曲线模型的结果更接近实际信用利差,误差波动性明显减小,曲线更为平滑,且联合估计的多曲线样条模型优于独立估计的单曲线样条模型、独立估计的SV 模型和联合估计的SV模型。(3)公司债信用利差期限结构在一定程度上蕴含了市场对未来宏观经济的预期信息,且在短期内预测结果随先行期限延长而改善。因此,宏观经济政策制定者需关注信用利差和期限结构模型拟合研究,重视对信用利差期限结构的深度信息挖掘,从而提高中国宏观政策制定者调控手段的前瞻性和有效性。     

关于负超几何分布期望与方差算法的注记

研究了非还原取样模型中负超几何随机变量的联合分布,得到了若干有用的推论.据此给出了负超几何分布的期望和方差的一种分解算法.     

暂留Bessel过程的将来极小值及其位置的联合分布

对暂留 Ｂｅｓｓｅｌ过程 Ｘ,令 Ｉ（ｔ）＝ｉｎｆ_s≥tＸ（ｓ）及　ξ（ｔ）＝ｉｎｆ｛ｕ≥ｔ：Ｘ（ｕ）＝Ｉ（ｔ）｝,本文求出了Ｉ（ｔ）,　ξ（ｔ）及Ｘ_t的联合分布。     

线性规划联合算法的理论与应用

本在[1]的基础上．较系统的叙述了线性规划联合算法的步骤、相关理论及其应用，指出该算法具有避免人工变量、减少迭代次数、使用灵活、应用方便等特点。