基于改进PSO的综合运输网络管理多目标优化

首先,基于层次网络原则对综合运输网络管理优化问题进行了分析,以运输距离区分不同的网络层次,通过引入衔接时间,将同一层次上各种运输方式子网络的竞争关系,以及不同层次间各种运输方式子网络之间的协作关系模型化;其次,以网络运输强度和单位运量能源消耗最小化为目标,建立了综合运输网络管理的多目标优化数学模型;最后,提出了一种改进的多目标粒子群优化算法,得出了简化综合运输网络的Pareto最优前沿.案例计算结果表明,该算法能有效地找到分布均匀的多目标优化问题的Pareto前沿.     

粒子群优化k均值的混合聚类算法研究

k均值算法是聚类分析的一种传统算法,在数据挖掘中等领域得到了广泛的应用.本文在分析k均值聚类算法存在问题的基础上,用粒子群算法优化k均值聚类算法,提出了一种新的混合聚类算法.理论分析和实验结果证明,该算法有很好的全局收敛性,不仅有效地克服了传统的k均值算法易陷入局部极小值和对初始值敏感的问题,而且具有较快的收敛速度.     

网络结构与银行系统性风险

建立了完整的度量银行间违约传染及银行系统性风险的研究框架.在这个框架下,研究了不同银行间网络结构下银行系统性风险.在模型建立过程中,分析了现有研究广泛采用的违约算法中存在的问题并对其进行了修正.为了模拟不同的银行间网络,还提出了一种构造无标度网络的方法.通过仿真模拟,研究发现集中度越高的网络由于传染而倒闭的银行数量越多.但是,当基础违约的银行数量不多时,网络集中度越高,由于传染而倒闭的银行的总资产越少.此外,在集中度高的网络中大银行倒闭引发违约传染的可能性和影响力都会大于集中度低的网络.而小银行引发传染的可能性远低于大银行,但是小银行倒闭达到一定规模时,可以引发大银行传染倒闭.     

投资组合中多目标规划最优化数学模型的应用

本文通过对证券组合投资的预期收益率和投资风险进行综合定量分析,建立了证券组合投资的预期收益率和投资风险进行综合定量分析,建立了证券组合投资的预期收益率和投资风险两个目标均达到最优的多目标规划模型,并对模型进行分析,最后通过案例给出了模型的最优解。     

公司经营者激励过程的定性模拟技术研究

定性模拟是以非数字化的手段处理信息输入、建模行为分析和结果输出等模拟环节,通过定性建模推导系统的定性行为描述.为了使定性模拟技术在管理领域得到广泛推广,针对公司经营者的激励问题,根据定性模拟理论,在一般激励过程的基础上,提出了在定性关系条件下的经营者激励过程的综合模型,并运用QSIM算法来模拟经营者激励过程的综合模型.     

基于分量差的线性及匿名合作对策值的简化算法

通过给出Shapley值、均分Shapley值、贴现Shapley值、Solidarity值、广义Solidarity值、合意值、 Banzhaf值及最小二乘预核仁分量差的显式解析表达式,本文提出了一种同时计算这些线性及匿名效用可转移合作对策值的简化算法.特别地,这一算法也适用于同时计算这些值中的两种及以上.为了详细说明简化算法的计算过程及优越性,文中给出了具体的数值算例,并将其与传统算法进行了比较分析,结果表明简化算法确实能显著降低同时计算多个值的时间复杂度.     

多维背包问题的二进制蚂蚁算法

针对著名的多维背包问题(MKP), 在蚁群优化系统高维立方体结构的基础上,提出了一种二进制蚂蚁算法(BAS).与其他求解MKP问题的蚂蚁算法不同,BAS根据二进制解的结构设计了特殊的信息素放置方式,同时在算法的迭代过程中允许非可行解的产生,并通过基于问题特征信息的修改算子修复每次迭代所产生的非可行解.BAS算法采用了特殊的信息素更新规则,使得各个选择路径上的信息素可以直接作为选择概率,同时,为了避免算法陷入早熟,BAS设计了简单的局部搜索法,并根据算法所处的不同收敛状况,采用了不同的信息素更新规划和信息素重新初始化的方法.针对MKP基准问题的实验结果表明,BAS具有超越其他蚂蚁算法的求解结果,其求解不同基准测试问题的能力表明了BAS具有解决超大规模MKP问题的潜力.     

带工期指派的产品服务系统订单随机调度问题研究

针对由一个制造工厂和多个区域服务中心组成的服务型制造企业,研究了考虑生产时间和服务时间均具有随机性且工期可指派的产品服务系统（PSS）订单调度问题。首先以最小化订单提前、误工和工期指派费用的期望总额为目标构建问题的优化模型,然后分析目标函数近似值的最优性条件,据此提出加权最短平均生产时间排序规则,并结合该规则与插入邻域局部搜索设计了启发式算法对问题进行求解,最后通过数值仿真验证算法的可行性和有效性。研究表明,提前费用偏差对PSS订单调度与工期指派决策的影响很小,因此企业管理者无需准确估计库存费用也能制定出比较有效的PSS订单调度策略;而工期指派费用偏差对决策结果的影响非常大,因此企业管理者在决策时必须谨慎估计该项费用。     

并行工程产品开发过程定量化建模与计划制订

由于现有的一些并行工程定量化模型中修改设计微循环的细节特征描述得还不够充分 ,本文提出了一种新的基于产品 -工艺设计活动对网络的定量化模型来描述并行工程产品开发过程 ,并且给出了产品 -工艺设计活动对平均持续时间与产品或工艺设计活动资源占用率的计算方法 .在此基础上 ,将并行工程产品开发过程的计划制订问题建模成一个有资源约束的项目调度问题 .与其它此类问题不同的是 ,在本文中 ,分配给产品开发项目的各类资源的数量不是事先给定的 ,而是与最优产品开发计划一起获得的 ,所以这是一个资源分配与计划制订的集成优化问题 .本文提出了一种新的基于分枝定界的算法来解决此问题并引入一个启发式规则来提高算法的搜索效率     

自动化决策中数据处理者的合理分析义务

以立法形式规定数据处理者的合理分析义务,是预防算法风险、推进算法规制的一条基本路径。基于元规制理念的合理分析义务设置,既是一种过程性规制,也是一种目的性规制。该义务要求数据处理者既应保证分析过程正当,还要确保分析结果合理。合理分析义务目前分散规定在我国个人信息保护法律体系中,按照自动化决策流程可将其类型化为三项内容：分析前的注意义务、分析过程中的控制义务、分析后的审查义务。合理分析义务的规范取向是防止算法歧视,公平对待公民个人或数据主体。数据处理者违反此种义务将面临行政责任和民事责任。当下主要的问责途径是惩治“大数据杀熟”“信息茧房”和“社会分选”现象。