Optimal timing of investments in advanced manufacturing systems under competition

Large initial investment in advanced manufacturing systems (AMS) makes it imperative to develop economic justification methods. Once the new system has been properly justified, a critical issue facing the firm is the optimal timing of the installation in an industry. In this paper we use a game-theoretic model by which the optimal timing of the investments in AMSs is analysed. The existence of timing equilibria is demonstrated and simple decision rules of optimal strategy are provided. Economic interpretations of the decision rules are subsequently made clear. Finally, illustrative examples are used to demonstrate the correctness and usefulness of the analysis.     

A Bayesian discovery procedure

Summary.  We discuss a Bayesian discovery procedure for multiple-comparison problems. We show that, under a coherent decision theoretic framework, a loss function combining true positive and false positive counts leads to a decision rule that is based on a threshold of the posterior probability of the alternative. Under a semiparametric model for the data, we show that the Bayes rule can be approximated by the optimal discovery procedure, which was recently introduced by Storey. Improving the approximation leads us to a Bayesian discovery procedure, which exploits the multiple shrinkage in clusters that are implied by the assumed non-parametric model. We compare the Bayesian discovery procedure and the optimal discovery procedure estimates in a simple simulation study and in an assessment of differential gene expression based on microarray data from tumour samples. We extend the setting of the optimal discovery procedure by discussing modifications of the loss function that lead to different single-thresholding statistics. Finally, we provide an application of the previous arguments to dependent (spatial) data.     

基于多智能体的军队油料动态优化调拨系统研究

本文将Multi-Agent理论与方法引入到军队油料调拨领域,对油料动态优化调拨问题进行描述与求解,提出基于Multi-Agent的油料动态优化调拨体系结构,构造面向油料保障过程的各类Agent及其运行机制,建立相应的油料动态优化调拨模型,阐明基于Multi-Agent的油料保险资源分布式管理,对提高军队油料保障的速度和效益具有重要意义。     

生产性企业组织学习最优控制模型及其理论分析

运用最优控制理论研究生产性企业组织学习活动的动态最优决策问题.以企业的概念性学习投资率和操作性学习投资率为决策变量,累积知识量、生产率、单位成本和废品率等为状态变量,计划期内的总利润为指标函数,建立了一个最优控制模型,其特点在于规范地描绘概念性学习和操作性学习对企业累积知识量、生产率、单位成本、质量以及企业利润的动态影响.根据生产性企业组织学习和生产经营的实际情况,提出了一些定量化表达的假设和定义.在假设和定义的基础上利用最大值原理分析了所建立的模型,获得了关于动态最优概念性学习投资策略和操作性学习投资策略性质的一些结论,将这些结论与实际问题相结合,指出了在生产性企业组织学习实践上的含义.     

基于声誉理论的我国经理人动态激励模型研究

本文基于声誉理论,建立了一个关于经理人声誉机制与显性机制相结合的最优动态契约模型,以形成长期激励与短期激励相结合的激励模式,根据分析得出了实现声誉有效激励的条件和提高声誉激励效应的途径,并与没有引入声誉机制的契约模型进行了比较,通过实例验证了声誉机制与显性机制相结合的最优动态契约模型的合理性,对于如何有效地发挥声誉机制对我国经理人的激励作用提出了一些建议。     

激励企业技术创新的两种管制方式

本文旨在探讨激励垄断企业技术创新的两种管制方式——价格上限管制和最优管制机制。首先分别建立了它们的管制模型,得出了激励企业技术创新的具体的管制机制;进一步地,比较了在这两种管制方式下企业创新的内在激励,以及创新费用的增加对消费者剩余的影响;并分析了当激励企业创新问题引入时,两种管制方式相对优势的改变。     

含期权的最优投资消费决策

当投资对象中含有期权时如何安排自己的投资和消费是当前投资者所面临的实际问题。本文在Black-Scholes模型假设的市场条件下,假定投资者的投资对象中含有一个欧式看涨期权,讨论了在该情形下投资者如何进行投资和消费的问题。建立效用最大化模型,应用最优控制原理得到了关于指数效用函数的最优投资消费策略,另外还得到了投资者的套期保值策略,并对这两种策略进行了对比,得到了它们之间的关系式。最后给出了数值示例验证了最优策略优于套期保值策略。     

招标与投标竞争系统决策模型及其应用

招投标理论所研究的首要问题是投标商的投标策略问题,其中最优报价尤为重要。本文利用两种方法-解析法和利润法,解决了独立投标中的最优报价问题。     

BOOST－PFC电路反馈环节的优化设计

介绍了平均电流控制ＢＯＯＳＴ─ＰＦＣ电路的原理，建立了电流环和电压环的小信号简化模型，讨论了双环反馈环节的设计原则和方法，提出最优设计的思想和数学模型，并以一种ＢＯＯＳＴ─ＰＦＣ电路为例进行优化设计，计算模拟结果显示优化后有关指标好于优化前。     

高等教育最优投资双层规划模型研究

高等教育投资具有"双层"的特点,上层为省级主管部门,下层为高等学校。本文成功运用了双层规划模型,在不考虑高校自筹发展资金投入的情况下,建立了高等教育最优投资双层规划模型,研究了模型最优解的存在性,给出并证明了模型最优解的等价形式,设计了模型解的算法并进行了算法复杂性分析。通过求解模型,可以同时得到省级主管部门和高等学校的最优投资决策方案。文章最后还给出了考虑高校自筹发展资金的两种情况下建立投资模型和求得最优解的方法。