基于蚁群聚类算法的省域物流发展评价

介绍了蚁群聚类算法的原理,建立了省域物流发展评价指标体系,同时结合黑龙江省的物流发展情况,应用蚁群算法进行实证研究,并对结果进行分析,从而为科学制定黑龙江省省域物流规划提供了依据。     

基于GARCH模型和模拟退火算法的实证检验

本文以德国马克-英镑汇率数据为研究对象,以不同的GARCH模型(GARCH模型、E-GARCH模型和TGARCH模型)考察序列的异方差性和不对称性,并比较三种模型拟合效果的优劣性。最后,用模拟退火(SA)算法重新对GARCH模型的参数进行估计,并与传统的数值方法进行比较,证明了SA算法的确优于传统数值算法。     

互连网络拓扑优化设计

论述了互连网络拓扑优化设计问题,建立了必要的数学模型,该数学模型是一个非线性组合优化问题,它属于NP—完备类问题。采取拉格朗日松弛法、次梯度迭代算法和启发式算法,得出最优下确界和结论。     

新式多路任意开关波形发生器

利用顺序脉冲发生器加译码电路产生多路任意开关波形,是传统的设计方法。近年来,大多利用具有可编程定时功能的单片机系统来实现,只要将状态转换表和相应的驻留程序固化在一片EPROM中。本文导出了多路任意开关波形的离散化表示式;在此基础上提出了一个产生多路任意开关波形的新算法。用户只要从键盘输入开关延时参数,就可得到相应的多路任意开关波形输出。对不同的波形要求,无须更换驻留程序,具有一定的通用性。     

带道路容量限制的多配送中心选址问题的数学模型与算法

文章研究了带道路容量限制的多配送中心选址问题,在综合考虑货物周转费用、运输费用、配送中心年固定费用的前提下,根据实际情况引入了运输道路容量限制,以总费用最低为目标建立了该问题的整数线性规划模型。然后给出了求解该模型的精确算法,又根据贪婪思想设计了求解该问题的启发式算法,并利用具体的实例进行了模拟计算,结果显示,其模型及算法具有很好的效果。     

支持向量机多分类问题中聚类分类方法研究

支持向量机是在两分类的基础上发展起来的,如何将两分类成果推广到多分类中是支持向量机的一个重要问题.文章在聚类分类的基础上根据二叉树思想,提出了一种新的聚类算法来进行多分类.此方法充分利用二叉树中分两类的简便之处,将多类的聚类简化为点的聚类,从而避免了以往聚类方法中可能出现的同一类的点在聚类中变成不同类的问题,并结合选址问题中固定数目的配送点的选址算法,将原问题进行简化,对多分类问题提出了新的聚类算法.     

改进粒子群优化算法及其在CVaR模型中的应用

文章基于CVaR模型进行投资组合优化,并利用粒子群算法对其进行求解.在具体应用过程中,为克服粒子群算法易陷入局部极值的缺陷,对算法进行了改进,并与标准粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)进行了比较,结果表明,改进后的算法应用于CVaR模型是行之有效的,且优于标准粒子群算法和遗传算法.     

信用风险中回收率分布的双Beta模型

本文研究了随机回收率的分布,建立了回收率的双Beta分布密度模型,它具有双峰分布的特点,这与Moody公司的最新研究相吻合,弥补了现有回收率分布模型均为单峰的不足。利用基于数论网格的序贯优化算法对所建模型的参数做出了估计,借助于核密度估计的工具,进行了实证分析,结果表明双Beta模型的拟合误差很小,远小于Beta模型的误差,它是表示回收率理想的模型。最后给出了抽取双Beta分布随机数的方法。     

应用ANP和Super Decision软件的物流园区选址研究

由于电子商务的高速发展,物流园区的建设从传统因素的考虑改变为添加电子商务属性的建设要求。网络分析法(analytic network process,ANP)利用"超矩阵"对各相互作用并影响的因素进行综合分析得出其混合权重。本文通过对物流园区在新环境下考虑属性的调查,充分思考传统的经济、社会、环境属性以及新的电商属性,应用ANP以及Super Decision软件建立模型最终得出关于园区选址的科学决策。