一类两层规划问题模糊满意解的遗传算法

在现有两层规划问题求解方法的基础上,提出用浮点数编码的遗传算法求解该问题模糊满意解的新方法．这种方法每次提供给决策者一组近似最优解,通过决策者的比较、评价和选择,在交互过程中得到各决策者都满意的解．该方法不仅可以给决策者提供更多的决策环境信息,而且可以适应决策者偏好的变化,使得决策过程更合理,更符合人的认识过程．     

模糊合作对策的Shapley值

考虑合作对策中支付函数是模糊数的情形,利用模糊数学相关理论,对Shapley提出的三条公理进行拓广,并构造了模糊Shapley值.针对局中人在合作完成后需要对具体的联盟收益进行分配的情况,文中利用构造的模糊Shapley值隶属函数给出了确定的收益分配方案.最后将该方法应用到动态联盟伙伴企业收益分配的实例中.     

含整变量非线性两层决策问题的一种求解方法

本文讨论一类含整变量的非线性两层决策问题.文中运用拉格朗日松弛技巧构造了两层问题的线性定界函数,针对上层决策变量全为一般整变量的非线性两层决策问题,提出了一种实用有效的求解方法.     

基于港口业上市公司财务状况的模糊综合评价

本文根据港口业上市公司的经营特点,创建了包括偿债能力、盈利能力、经营能力和成长能力4类3层的财务状况评价指标体系.在确定各类及其各项指标的权重系数和创建各项指标隶属度函数的基础上,建立了港口业上市公司财务状况的模糊综合评判数学模型,实现了对企业财务实力的总体评价.由此,为制定提升企业财务实力的经营战略提供了科学依据.     

从资源整合探索线性规划问题的解题策略

线性规划作为高考的必考内容，不仅从形式上，更从思想上考查学生的理解应用能力。然而因为对目标函数理解的半生不熟，知识体系的不够完善，常常导致思路受阻，解题出错。故笔者从学生的认知结构出发，对线性规划知识做了新一番的梳理，并对线性规划知识的学习提出了相关的建议。     

从资源整合探索线性规划问题的解题策略

线性规划作为高考的必考内容,不仅从形式上,更从思想上考查学生的理解应用能力。然而因为对目标函数理解的半生不熟,知识体系的不够完善,常常导致思路受阻,解题出错。故笔者从学生的认知结构出发,对线性规划知识做了新一番的梳理,并对线性规划知识的学习提出了相关的建议。     

基于风险因素的区域水安全评价模糊模型研究

针对现有水安全评价理论、方法的不足,提出从风险分析角度评价区域水安全的构想.在评价方法上,兼顾因素风险等级与风险重要性,并给出了以模糊语义变量描述的分级标准;通过将模糊语义变量假设为三角模糊数,构建了风险等级模糊隶属度函数,进而建立了区域水安全评价的模糊分析模型.研究表明,从风险分析的角度,运用模糊原理评价区域水安全状况,理论上是可行的,评价结果是可信的.     

基于梯形模糊数的分层多目标线性规划模型在多属性不确定决策问题中的应用

文中首先建立了基于梯形模糊数的分层多目标线性规划模型,应用梯形模糊数来表示专家偏好信息.然后通过运用分层序列优化方法求解该模型,得出不同方案的模糊属性值和理想方案值,再根据模糊数的距离公式,求出每一个评价方案与理想方案之间的差值,然后得出评价方案之间的排序.最后,本文选择了深圳、广州、武汉、株洲、杭州五市的工业企业作为研究对象,分别用梯形模糊数和三角模糊数表示它们在经济效益、资源节约、环境保护和社会效益方面的综合情况,并根据本文所建立的模型和已有的基于三角模糊数的模型来进行比较分析,得出这些不同地区的企业在这四个方面的综合排名.通过这个实例的分析,也进一步证明和强调了文中所建立模型的实用性和可行性.     

一类两层多目标决策问题及其交互式决策方法

两层多目标决策问题是。一类非常现实而又非常复杂的问题。本文探讨了问题的决策机制：合作决策机制与独立决策机制,说明了它们的决策求解等价于求解具隐含约束的多目标规划问题。该问题可用增广加权Tchebycheff范数优化问题有效表示其非劣解集,可应用steuer Choo思想设计辅两层多目标决策的交互式方法。     

确定投资组合权重的MC2线性规划方法

任何投资者都希望在投资中获取大的回报,但较大的回报通常伴随着较大的风险.为了分散风险或减少风险,投资组合是一种常用的投资技术.本文提出一种新的投资组合方法,可以同时概括投资项目的多种预测结果和多位投资专家的观点,在综合多方面投资建议的基础上,制定投资方案.     

Fuzzy vs. Minmax Weighted Multiobjective Linear Programming Illustrative Comparisons

This paper compares two approaches to the solution of weighted multiobjective linear programming problems: the fuzzy linear programming method and the minmax distance metric. The two models produce an identical solution for equally weighted objectives, but the solutions differ when the objectives are unequally weighted. This is due to the underlying meaning of the weights attached to each solution method. The paper illustrates the graphical meaning of the weights and the implications to the decision maker.     

具有一般信息结构的模糊多属性决策方法

砷具有一般信息结枸(即决策者偏好信息完全确知、完全不确知和部分不确知)的模糊多属性决策问题作j研究,建立了最大隶属度加权平均规划方法和最小隶属度加权平均偏差法．实例说明这两种方法可行、有效且易实现,可为解决具有一般信息结构的模糊多属性决策问题提供新途径     

Caveats for Causal Interpretations of Linear Regression Coefficients for Fine Particulate (PM2.5) Air Pollution Health Effects

Recent linear regression analyses have concluded that decreasing levels of fine particulate matter (PM2.5) air pollution have increased life expectancy in the United States. These findings have left unresolved questions about the causal relation between reductions in PM2.5 levels and changes in cause‐specific (especially, cardiovascular disease, CVD) mortality risks. Their robustness (e.g., sensitivity to deletion of a single data point) has also been questioned. We investigate these issues in the National Mortality and Morbidity Air Pollution Study database. Comparing changes in PM2.5 levels and cause‐specific mortality rates for elderly people in 24 cities between two periods separated by a decade (1987–1989 and 1999–2000) shows that reductions in PM2.5 were significantly associated with increases in respiratory mortality rates and with decreases in CVD mortality rates. CVD and all‐cause mortality risks fell equally for all months of the year over this period, but average PM2.5 levels increased significantly for winter months. This casts doubts on the causal interpretation that declines in PM2.5 over the decade caused reduced short‐term mortality risks. Nonlinear regression suggests that reduced or negative marginal health benefits are associated with reductions of PM2.5 below 1999–2000 levels (about 15 μg/m³). Such nonlinear relations imply that risk communication statements that project a constant incremental reduction in mortality risks per unit reduction in PM2.5 do not adequately reflect the realistic possibility of nonlinear exposure‐response relations and diminishing returns to further exposure reductions.     

Linear Regression for Panel With Unknown Number of Factors as Interactive Fixed Effects

In this paper, we study the least squares (LS) estimator in a linear panel regression model with unknown number of factors appearing as interactive fixed effects. Assuming that the number of factors used in estimation is larger than the true number of factors in the data, we establish the limiting distribution of the LS estimator for the regression coefficients as the number of time periods and the number of cross‐sectional units jointly go to infinity. The main result of the paper is that under certain assumptions, the limiting distribution of the LS estimator is independent of the number of factors used in the estimation as long as this number is not underestimated. The important practical implication of this result is that for inference on the regression coefficients, one does not necessarily need to estimate the number of interactive fixed effects consistently.     

模糊环境下不对称企业的技术创新投资期权博弈分析

本文在不对称双头垄断期权博弈模型基础上讨论了利润流现值和沉没投资成本为梯形模糊数的情形并进行了扩展,对企业技术创新投资策略进行了分析。构建了模糊环境下追随者、领导者的投资价值和投资临界值的模糊表达式并进行数值分析。分析表明模糊环境下仍存在最优投资策略,随着梯形模糊数的沉没投资成本期望值的增加,企业的投资价值下降而投资临界值上升。为模糊环境下投资决策提供了一种解释。