基于粗糙集理论的财务危机预警研究

本文针对财务危机预警中财务比率数量较多时计算量较大的问题,提出了基于粗糙集理论的财务危机预警模型,将财务比率分别作为条件属性,将企业所处的状态作为决策属性,从而构成一个财务预警决策系统.通过对决策表的属性约简和规则约简,得到决策系统的最小决策规则,从而实现财务危机预警.测试结果表明,该方法的预警结果正确、有效.     

变精度优势粗糙集属性约简择优算法

以从多个粗糙集属性约简中选择最优的约简为目的,分析了作为度量工具的现有条件信息熵在应用过程中的缺陷.借鉴变精度粗糙集理论的思想,在对阈值参数进行二次选择的基础上,提出一种新的条件信息熵.基于新的条件信息熵设计了一种变精度优势粗糙集属性约简的择优算法,克服了现有条件信息熵的不足.理论分析和实践结果均表明了所设计算法的有效性.     

基于粗糙集和神经网络的供应商决策选择研究

本文提出了一种基于粗集理论与神经网络相结合的供应商优化选择新方法.首先利用粗集理论对供应商原始指标决策表进行一致性属性约简,然后借助神经网络强大的学习能力对决策表进行自学习,完成属性的不一致约简,最后再由粗糙集对其进行值约简,得到最终的供应商优化选择决策规则,并给出了相应的算法.最后通过实例说明该方法的有效可行性.     

杂合灰色聚类与变精度粗糙模糊集的概率决策方法及应用

在基于粗糙集理论或扩展粗糙集理论的不确定性决策中,仅由数据集无法获得决策表,同时由于决策属性呈现模糊性,以致于难以获取概率决策规则。针对这一类决策问题,基于灰色定权聚类与优势粗糙集变精度方法,本文构建了一种的杂合决策方法。该方法首先利用中心点三角白化权函数的灰色定权聚类方法将包含不同量纲指标的知识表示系统生成多属性决策表,而后运用变精度粗糙模糊集进行决策分析,生成概率决策规则,最后以区域关键技术的选择为例,表明该模型的可行性与实用性。     

一种基于改进粗糙集的R&D中止决策方法

提出了一种改进粗糙集的R&D项目的中止决策方法,该方法应用向量空间理论知识在一定程度上改进了粗糙集中属性约简以及规则提取的算法,解决了R&D项目中止决策中产生的样本较小时粗糙集属性约简计算量大和特征提取规律不明显的问题,同时根据以往同类R&D项目失败或成功的经验作为学习样本,识别R&D项目的类别,从而做出中止还是继续进行的决策。最后以重庆市某大型企业近几年的R&D项目进展情况为实例,使用该方法和支持向量机两种方法进行了计算,对该方法进行了可行性和有效性验证。     

模糊粗糙集中综合评价的属性约简和规则获取

传统的评价方法在进行评价之前没有进行属性约简,并且对新样本的评价过程过于复杂.鉴于此,运用(S,T)模糊粗糙集对综合评价中的属性约简和规则获取进行了研究,通过属性约简精简评价指标,通过规则获取来简化新样本的评价过程,为新样本的评价提供了一种全新的方法.最后以一个综合评价实例来演示如何进行属性约简和规则获取.     

基于蚁群算法的成本敏感线性集成多分类器的客户流失研究

针对电信客户流失预测问题的复杂性,融合自组织神经网络良好的连续属性值离散化优势、粗糙集理论出色的属性约简功能和蚁群优化算法全局的随机搜索特点,在模型集成技术和成本敏感学习理论的基础上,提出了一种新的基于蚁群算法的成本敏感线性集成多分类器的电信客户流失预测模型。构建该集成模型可分为4个阶段:(1)连续属性值的离散处理:利用自组织神经网络对连续属性值进行非监督离散化处理;(2)原始属性集的约简处理:使用粗糙集理论按属性重要性原则对离散属性进行约简;(3)子分类器的建立:分别使用NaiveBayes、Logistic回归、多层感知器和决策树等4种差异性很大的分类技术在约简属性集上建立4个对应的客户流失预测子分类器;(4)子分类器的集成:基于成本敏感学习理论,构建了4种不同的线性集成模型,采用蚁群优化算法求解集成模型的最优线性组合权重系数。将该模型应用于某电信客户流失预测,其实验结果表明该集成方法是可行且有效的。     

基于粗糙集与主成分分析的属性约简的启发式算法研究

信息系统的属性约简反映了一个决策表的本质信息,为信息系统的数据挖掘奠定的基础。生成一个决策表的所有约简或计算出最佳(定义为属性数目最少)的约简都是NP难问题。目前已有的基于粗糙集的属性约简算法由于计算复杂较高,而不适用大规模数据。本文探讨了一种基于区分矩阵和主成分分析的算法,该算法利用属性在区分矩阵中频率及属性贡献率做为启发规则,寻找最小约简,并在海关通关风险评估系统中得到良好的应用。     

粗糙集值约简算法研究与应用

本文介绍了数据挖掘和粗糙集的理论,并对粗糙集值约简算法做了研究。该算法通过对信息表条件属性的考察,比较去除该属性后的两条记录是否冲突,重复,实现了去除信息表中的冗余属性值,对信息表进行值约简的目的。在粗糙集值约简理论的基础上,本文以C++Builder6.0作为开发平台,通过对信息表测试,分析、验证,证明其结果是正确的,最后将该算法应用到医疗病人感染数据库中,实现了对医疗病人感染数据库表的值约简。     

粗糙集在教学质量评价中的应用

粗糙集不依赖于数据集之外的附加信息,是处理含有噪声、不精确、不完整数据的有力工具,是一种新的数据挖掘技术.首先,本文介绍了粗糙集理论和决策表约简算法,然后采用粗糙集数据挖掘技术对多指标教学质量进行评价,挖掘出数据背后隐含的规则.     

低碳背景下政府行为及供应链合作研发博弈分析

研究了在低碳化背景下,考虑政府征收碳税的纵向供应链最优减排问题。通过建立供应链无减排研发、单独减排研发以及合作减排研发三种模型,采用逆向求解法,首先制造商制定最优减排量,然后供应链参与者决定各自的价格并得到各自的最优利润。通过对均衡结果分析得出,供应链合作研发的最优减排量大于单独研发最优减排量;供应链最优减排量与研发成本系数成负向关系,与分担比例成正向关系。最后用数值分析法证明了,制定合理碳税税率不仅促使最优减排量达到最大值,并且有利于供应链合作减排研发。最后联系实际为政府制定合理碳税税率,以及企业如何实现节能减排供应链协调提出了建议。     

基于交叉效率和合作博弈的决策单元排序方法

在数据包络分析中，大量的交叉效率模型已被提出。然而选择不同的目标模型将实现不一样的交叉效率评价。本文基于针对单个决策单元实施的对抗型和仁慈型两个交叉效率模型，用合作博弈方法来研究交叉效率模型的选取，并利用Shapley值对决策单元进行排序。最后通过实例分析显示该排序方法充分利用了最小交叉效率和最大交叉效率的信息完全排序了所有决策单元，具有一定的综合性和合理性。     

内外部碳配额交易路径下供应链减排决策研究

供应链内外部碳配额交易是碳配额政策下供应链协调碳配额的重要途径,对供应链成员企业碳减排决策产生重要影响。本文以单供应商和单制造商组成的二级供应链为研究对象,在完善的碳配额交易市场情况下,通过构建供应链外部碳交易路径和内外部碳配额交易路径共存的博弈模型,分析了碳配额政策下内外部碳配额交易条件、企业减排策略和利润影响因素。研究结果表明,在外部碳交易路径下,供应链上、下游企业的减排决策相互影响,且当单位碳排放量和碳减排成本系数相等时,上游企业碳减排率是下游企业的两倍;同时进行内外部碳配额交易能降低中间产品批发价格,提高供应链成员企业碳减排率、增加企业利润。算例验证了结论的有效性,并发现企业碳配额和内部碳交易价格在一定区间内才能使内部碳交易达成,此时制造商会分担供应商的碳减排费用。     

基于预期的报童问题研究

Koszegi与Rabin认为参照点往往由决策者的理性预期确定，本文选取报童的预期作为参照点，利用参照依赖偏好理论对报童问题进行了研究。研究发现，基于预期的报童的最优订货量不仅与货物销售的概率分布、价格等有关还与报童的损失厌恶程度有关。如果报童是损失厌恶的，报童的订货量要小于经典报童问题的订货量；反之，报童的订货量则大于经典报童问题的订货量，该结论与大部分实证结果是一致的。最后，用算例来验证了文中有关结论的正确性。     

授权决策的期权特征与模型解析

本文利用实物期权方法对授权决策的核心问题——授权时机和授权对象的选择——进行了研究。首先分析了授权决策的期权特征,对授权决策中存在的实物期权进行了总结;然后构建了授权决策的实物期权模型,分别计算出了授权决策的期权价值和授权时员工对公司的人力资本价值,由此得出了一个可比性的授权决策标准,即临界业绩水平,从而简化了决策指标,提高了信息的利用率,使企业可以对特质各异的候选人进行准确比较,并分三种授权决策情形分别给出了决策方案,最后基于数值算例作出了进一步的解析。     

A DECISION THEORY APPROACH TO PRIORITY DISPATCHING FOR JOB SHOP SCHEDULING

Recent developments in the design of job shop scheduling systems have inspired a new approach to priority dispatching. The basis for the approach is in elementary decision theory: at each decision juncture define the alternative courses of action, evaluate the consequences of each alternative according to a given criterion, and choose the best alternative. The experimental results of a simulated single machine queueing system reinforce earlier findings that a decision theory approach represents a significant advance over conventional priority dispatching.     

Beyond Information Sharing: An Empirical Analysis of Vendor‐Managed Inventory

Using a unique, item‐level data set, we examined benefits to downstream firms (distributors) from the decision‐transfer component of vendor‐managed inventory (VMI), the feature that distinguishes VMI from other information‐sharing, collaborative supply chain programs. Our major findings are that the decision‐transfer component of VMI adds significant benefits to the downstream firm in terms of inventory and stockout reductions above and beyond information sharing, and that these two benefits may be realized at different times following VMI implementation; that is, inventory reduction, initially, may be the major benefit to distributors from VMI, while the benefits of stockout reduction may more likely be realized after the first year of implementation. In addition, VMI provides benefits to the upstream firm (manufacturer) by reducing the downstream firm's inventory variability, a likely contributor to the bullwhip effect. Based on our empirical analysis, the decision‐transfer component of VMI, on average, reduces inventory levels by 7%, stockouts by 31%, and inventory variability by 9%.     

信息可信与贷款利率确定问题的供应链鲁棒模型分析

提供真实可信的企业信息是企业申请银行贷款时的必要条件,但银行可以选择相信这些信息的部分或者全部,从而提供不同的利率水平。本文研究可信信息与银行贷款利率制定之间的关系以及相应决策对借款企业所在供应链的影响问题。通过构建银行参与的由供应商和零售商组成二级供应链模型刻画了零售商存在资金货款需求的供应链金融情景。针对银行采用零售商提供的全部信息或部分信息情况,从供应链管理视角考察了鲁棒的报童方法和极大极小方法分别获得了银行的最优利率决策及其对供应链运营所造成的影响。研究表明,银行采用部分信息并不能有效增加其收益,但其利率决策对供应链整体运作效率有非常显著的影响。     

基于时间价值的交通出行方式选择行为研究

通勤出行是城市居民最基本和最重要的出行目的,通勤出行时间价值是评价通勤出行者对交通方式选择的重要参数之一,以累积前景理论为基础,将通勤出行时间价值引入广义出行成本函数中,以权重函数和改进的广义出行成本函数作为交通方式选择模型的依据,并在模型中自定义广义出行成本参考点,选择累积前景值最大的前景作为出行者最优决策。分别基于“期望效用最大化理论”和“累积前景理论”对通勤出行者在三种不同出行场景下进行仿真模拟,研究最优交通方式选择行为。研究结果表明:期望效用理论框架下,通勤出行者的交通方式选择行为不受出行场景的影响,累积前景理论更适用于出行方式选择行为的研究。构建以通勤出行时间价值为核心变量的交通方式选择模型,可帮助通勤出行者选择合理的交通方式,并为政府及相关部门制定交通管理规划和实施缓解交通拥堵政策提供依据。