魔术的科学原理

魔术“误导”的心理原理 基本原理一：观众会注意正在动的物件，或是发出声响的物件（相反，静止不动或者是不发出声响的物件是不会受到注意的）。     

浅谈低应变反射波法检测桩身完整性

低应变反射波法检测是以电子检测技术和结构动力学分析为基础的一种新兴的检测方法,是基桩质量的常规检测手段,其检测费用低、操作方便,同时也存在局限性和不精确性.对其检测方法以及在实际操作中发现的问题做初步的探讨.     

需求扰动下供应链反向保理的鲁棒决策

反向保理运用买方信誉缓解中小供应商资金困境，现实中需求扰动时有发生并影响供应链决策。探讨供应商资金约束背景下"买方驱动"反向保理对供应链运营的作用规律，运用极大极小法构建单供应商和单零售商组成的二级供应链模型，得到只知均值和方差时的供应链决策和收益。研究表明：鲁棒决策能为反向保理时需求信息缺失的供应链提供有效而稳健的决策，降低信用违约风险；基于供应链关系的反向保理增强了供应链合作；供应商信誉损失风险不会成为零售商主导反向保理实施的阻碍。丰富了金融与运营交互作用的理论研究。     

考虑不确定履约率的全局鲁棒供应组合决策研究

生产和采购的全球化为供应链企业带来了更多的复杂性与不确定性。收集全面信息和使用有效的工具是控制决策风险、减少不确定性危害的有效途径。在供应商选择与订单分配管理中,供应商履约率是影响企业供应组合决策的主要因素,如何对其进行定量刻画是迫切需要解决的问题。已有的研究通常是由期望方法或鲁棒方法来刻画履约率。然而,期望履约率法往往忽略了履约率的波动性,从而造成需求损失;而鲁棒履约率法通常存在过于保守、退化过于迅速两个缺点,使企业承担不必要的成本。本文研究供应商选择与订单分配决策问题,使用全局鲁棒优化的两个不确定集合来刻画供应商履约率,同时给出了这一问题的确定性鲁棒表达和一种多项式时间求解算法。最后,通过仿真实验证实本文的全局鲁棒优化模型可克服期望模型和一般鲁棒模型的缺点。本文提出的算法能有效求解本文全局鲁棒优化等价确定性问题,为企业的供应商选择和订单分配决策提供更为灵活精确的辅助工具。     

碳交易政策下多式联运路径选择问题的鲁棒优化研究

针对碳交易政策下的多式联运路径选择问题,考虑运输时间和单位运费率不确定且其概率分布未知的情况,引入鲁棒优化建模方法对其进行研究。首先利用box不确定集合刻画分布未知的运输时间和运费率,然后在碳交易政策下确定模型的基础上,构建鲁棒性可调节的多式联运路径选择模型,并通过对偶转化得到相对易求解的鲁棒等价模型。实例分析表明,鲁棒模型能较好地处理参数概率分布未知的多式联运路径选择问题,方便决策者根据偏好调整不确定预算水平进行决策。运输时间和单位运费率的不确定性都会影响多式联运路径决策,但是作用机理有所不同。将上述碳交易政策下的模型拓展到其他低碳政策,结果表明多种低碳政策的组合能更好实现多式联运减排。     

不确定需求下考虑大数据投资决策的供应链鲁棒优化及协调模型

针对由数据公司、制造商和零售商组成的三级供应链系统,在仅知需求均值和方差信息下,建立了集中和分散两种决策情况下的供应链鲁棒优化模型。集中决策下,全体供应链成员共同决定产品零售价和产品生产数量;分散决策下,数据公司作为主方,决定需求信息零售价,制造商和零售商作为从方,分别决定产品批发价和产品订货数量。针对两种决策下的供应链鲁棒优化模型,给出了相应的最优决策,分析了大数据投资成本、消费者异质性需求满足程度等系统参数对供应链决策的影响。进一步,设计了能实现三级供应链完美协调的利润共享契约。最后,通过数值算例验证了所建模型和契约协调的有效性。研究表明,在集中和分散决策下,大数据投资成本只有在满足一定条件下,投资大数据才有利于供应链成员及系统利润的改善。特别地,与无协调时的情况相比,虽然协调机制下相关系统参数对供应链成员决策及利润绩效的作用机制存在差异,但文中提出的利润共享契约在一定条件下能够显著改进供应链成员利润且实现供应链完美协调。     

电子市场环境下供应链运作的鲁棒优化模型

本文研究了电子市场环境下的供应链运作问题,提出了不确定环境下的鲁棒优化模型.这一研究的实质是在外界需求最差条件下,如何得到电子市场中供应链最优供应量的策略.文中采用区间方法,设计供应链运作的鲁棒最优策略.进一步,在电子市场不确定环境下,进行了鲁棒策略仿真工作,结果表明鲁棒策略能为决策者提供最坏情况下供应商提供产品数量的鲁棒解决方案.     

性的23种表达

《醒世恒言》中有一则故事,讲的是新婚之夜,苏小妹给新郎秦少游出了三道难题,答不出就别想进洞房。秦大才子一时竟被难住,幸得大舅子苏东坡暗示才得以过关在实际生活中,如果聪明的你读不懂对方的性爱密码,一样会遭遇闭门羹。     

魔术谜

联欢晚会上,小李走上舞台表演了一个魔术。他叫来一位年轻小伙子．拿出一个摩托车头盔戴在小伙子头上．说声“变!”拿掉头盔后,小伙子变成了一位白发老翁。小李是一位灯谜爱好者．他笑着对大家说：“请为我刚才表演的魔术．猜两个篮球术语。”您能猜出来吗？     

基于分数阶矩和分片Wasserstein距离的鲁棒风险度量优化模型

鲁棒风险度量优化是一类随机风险分析度量的重要问题,其对不确定分布信息的捕捉需依赖不完善的假设和估计,分布尾部的反映直接影响分布预测的精准性,尾部模型误差在实际风险管理决策中会造成严重的后果。文章以一种对尾部模型误差具有稳健性的方式建立鲁棒风险度量优化模型。在构造模型不确定集时,提出基于Wasserstein距离的分布估计方法,克服了已有参数分布无法反映真实分布尾部行为的限制。鉴于分数阶矩对分布尾部信息具有精准刻画的能力,在解析分布估计的基础上,建立分数阶矩约束的鲁棒风险度量模型。为优化Wasserstein距离忽略分布几何结构造成的尾部模型误差,基于纤维丛理论思想,提出分片Wasserstein距离解析约束的分片鲁棒风险度量模型。最后,通过规范数据进行仿真分析,数值实验结果显示,该模型能够精准量化突发性极端损失风险。