非正式创新网络结构仿真研究

非正式创新网络对于组织创新能力的提高具有重要意义,特别是我国社会具有充满"人情"味的特征,研究非正式创新网络更具有重要的现实意义.在对非正式创新网络的概念和研究现状进行分析梳理的基础之上,对非正式创新网络建立计算机仿真模型.初步研究了非正式创新网络的结构特征.发现非正式创新网络同时具有小世界以及无标度特性.     

基于Agent和进化博弈的服务商动态联盟协同管理策略研究

基于进化博弈理论,实现了用于服务商动态联盟协同管理工作的多智能体模拟系统,并进行模拟数据分析。扩展传统对称静态博弈为含惩罚参数和协同效率参数的离散进化博弈情形,设计一种含历史信息和近邻特征的群体进化学习规则;在Repast基础上,用java编程实现了多加盟企业进化博弈Agent模拟系统并进行分析。结果表明:agent规模数对平均收益影响小,具有不同决策特征的agent的比例分布能改变企业的平均收益,不同协同率、沟通方式和惩罚参数对期望收益有影响。为电子商务和移动商务环境下的动态联盟管理决策提供参考。     

控制性股东侵占行为及其负外部性研究

如何保护投资者利益免受侵害和提高资本市场效率是在转型经济背景下中国公司治理、产权制度以及金融市场改革过程中亟待解决的关键问题之一.然而,控制性股东主导的公司治理中,相对于控制性股东监督效应而言,控制性股东侵占效应是占优均衡.控制权私人收益的排他性使得侵占行为同时具有很强的负外部性.解决问题的关键在于通过动态配置决策权来建立有效的制衡机制优化公司治理机制以实现利益相关者间的互惠相容.     

面向多样化需求的M RO 服务资源配置模型与算法

针对大型复杂企业维修任务集的多服务需求点和多样化需求特征,基于服务需求视角,定义一类多服务需求点下的MRO服务资源配置问题,建立以MRO服务提供商整体服务成本为优化目标,同时考虑资源紧张度、信任度和多服务需求点不同工期要求的问题模型;针对模型中的关键参数（即服务成本和资源紧张度）的特征进行分析,并给出相应的度量方法;在此基础上,设计改进的模拟植物生长算法实现求解,算法通过启发式获得初始可行解,并进行敏感性分析。研究结果表明, MRO服务资源配置模型和算法是可行和有效的,服务成本的波动、信任度和资源紧张度的变化对于资源配置结果均有影响,模型能够有效提高维修服务成本的估算能力,同时能够保持MRO服务提供商资源配置的稳定性。     

Effects of Hourly,Low-Incentive,and High-Incentive Pay on Simulated Work Productivity: Initial Findings With a New Laboratory Method

The failures of previous studies to demonstrate productivity differences across different percentages of incentive pay may be partially due to insufficient simulation fidelity. The present study compared the effects of different percentages of incentive pay using a more advanced simulation method. Three payment methods were tested: hourly, low-incentive, and high-incentive (0%, 10%, and 100%) pay. Four participants performed a simulated work task for 30 6-hr sessions. Productivity under the 100% incentive condition was consistently higher than under the 10% condition for all participants. Productivity under the 10% condition was higher than under the 0% condition for two participants. Results suggest that different percentages of incentive pay may in fact produce productivity differences under more realistic simulated work conditions.     

基于鲁棒性的关键链二次资源冲突消除策略

以关键链方法中的二次资源冲突困境为切入点,从鲁棒调度优化角度提出一种解决策略.首先,采用定量化建模对问题进行数学描述和表达,剖析插入输入缓冲引起二次资源冲突的原理,进而采用场景分析法从复杂的冲突表象中分解出四种基本的冲突场景构成要素.其次,基于鲁棒调度优化理论,探究各种冲突子问题的有效对策并归类,据此开发出一种消除二次资源冲突的局部重调度启发式协调策略;根据策略设计基于两次调度进程和两类缓冲动态消耗的鲁棒性指标,采用鲁棒性关键链项目调度问题输出鲁棒性最大的调度方案.再次,设计仿真程序和三个测试指标:项目实际按期完工率、活动开始时间偏差绝对值之和及偏差绝对值的方差;基于ProGen随机地生成测试算例集合进行数值实验.结果发现,以鲁棒性调度方案为依据安排项目的实施过程,三个统计指标值都优于以传统关键链调度方案为依据时相对应的指标值.结论表明:基于鲁棒调度优化的二次资源冲突消除策略及设计的关键链鲁棒性指标在项目实施中具有较好的稳定性效果.     

Importance of interpolation when constructing double-bootstrap confidence intervals

We show that, in the context of double-bootstrap confidence intervals, linear interpolation at the second level of the double bootstrap can reduce the simulation error component of coverage error by an order of magnitude. Intervals that are indistinguishable in terms of coverage error with theoretical, infinite simulation, double-bootstrap confidence intervals may be obtained at substantially less computational expense than by using the standard Monte Carlo approximation method. The intervals retain the simplicity of uniform bootstrap sampling and require no special analysis or computational techniques. Interpolation at the first level of the double bootstrap is shown to have a relatively minor effect on the simulation error.     

模拟法在生物无机化学中的应用

模拟法是生物无机化学的重要研究方法,阐述了模拟法的基本原理,并通过大量的实例从有活性的简单配合物、活性中心模拟、整体模拟3个不同的层次,叙述了模拟法在生物无机化学研究中的广泛运用。     

Estimation of the parameters of symmetric stable ARMA and ARMA–GARCH models

In this article, we first propose the modified Hannan–Rissanen Method for estimating the parameters of autoregressive moving average (ARMA) process with symmetric stable noise and symmetric stable generalized autoregressive conditional heteroskedastic (GARCH) noise. Next, we propose the modified empirical characteristic function method for the estimation of GARCH parameters with symmetric stable noise. Further, we show the efficiency, accuracy and simplicity of our methods with Monte-Carlo simulation. Finally, we apply our proposed methods to model the financial data.     

求解非线性二层规划问题的模拟植物生长算法

本文以植物向光性生长理论为启发式准则,提出了一种求解非线性二层规划问题的智能优化算法。在该算法中,将二层规划上层解空间和下层反应集分别作为植物的两个生长环境,建立以生长规则为基础的植物系统演绎方式和以植物向光性理论为基础的概率生长模型,两者结合所形成的优化模式,实现了模拟植物从初始状态到完整形式的终态(没有新的树枝生长),从而得到二层规划问题的解。该方法具有搜索精度较高,求解稳定性较强的特点,通过与国外学者在非线性二层规划实际测试问题的最优值进行精度比较,表明模拟植物生长算法是有效可行的。