研讨是支持群体共同求解复杂决策问题的有效工具, 其本质上是一种多人间的逻辑思辨与推理的过程. 本文借鉴人工智能领域中的辩论理论, 提出了一种基于辩论的群体研讨模型与决策方法. 首先对比分析了一般研讨流程与辩论过程, 揭示了群体研讨决策和辩论过程在机制和目的上的相似性; 然后引入Dung的抽象辩论框架, 建立了基于辩论的群体研讨系统框架, 并探讨了论据状态的推理机制和论据强度的概念, 并给出了几种典型的决策规则. 最后结合一个软启动产品设计方案优选案例对本文研究进行了验证, 结果表明, 采用基于辩论的群体研讨和决策方法有助于从认知角度来分析决策者的行为动机, 可用于解释决策者偏好形成或直接用于决策, 从而提高决策的科学性与有效性.
信息化浪潮为传统制造业发展提供了机遇和挑战. 但是, 如何描述和测量信息化投入对组织绩效的影响, 一直是困扰国内外相关领域研究者和实践者的重要问题. 研究构建了一个概念模型, 尝试探索信息化基础建设、 专项业务应用和协同集成等信息化行动模式对组织绩效的影响, 以及组织规模变量的调节效应. 基于重型机械行业企业的调查数据, 研究运用结构方程模型进行了实证分析, 并探讨了分析结果的理论价值及对信息化建设路径选择的实践意义.
在生产制造过程中, 设备状态的衰变会影响产品质量, 导致成品率水平的逐渐下降. 本文研究此类具有多成品率水平的衰变设备预防维修问题. 建立隐马氏决策过程模型, 在成品率水平不可直接获知的情况下, 用产品质检信息作为系统观测状态进行维修决策. 模型考虑两类质检误差及收益和成本参数, 通过强化学习算法, 学习各观测状态下的最优维修行动. 针对不同的设备衰变模式和质检误差水平, 进行算例分析, 结果显示基于强化学习的预防维修策略与传统的固定周期的维修策略相比, 能够很大程度上提高系统的平均收益.
设备的缺陷类型有多种, 各种类型的缺陷对设备故障停机影响不同, 为此对设备采用多种维修类型 (日检、周检、月检、年度检修和大修). 目前的检查模型局限于计算单个维修类型的检查周期, 而不能同时确定出各种维修类型的检查周期, 维修类型优化组合的模型尚未建立, 存在"维修不足和维修过剩" 的两大难题. 为此, 首先阐述了各种维修类型之间的关系, 并提出了相应的假定条件. 其次建立了维修类型优化组合模型. 利用时间延迟维修理论计算出该模型中关键的两项: 检查周期T 内故障发生次数的期望值, 以及检查出的缺陷次数期望值. 再次, 提出一种新的启发式算法, 简化维修类型优化组合模型的求解, 有效地克服利用分枝定界法求解模型过于复杂的缺点. 最后是案例分析.
相对于期刊文章需经历较长的评审过程, 学术会议报告和论文能反映领域研究的最新成果, 考察某领域的旗舰会议并对其跟踪有助于较快地把握研究脉络. 简要介绍iView分析这一定性综合集成技术基本原理后, 将 iView分析技术应用于中国社会网研究学会的年会"社会网与关系管理研讨会" 这一社会网领域在中国的代表性会议, 探测当前研究概况、主要议题、主要研究人员等, 进而考察系列研讨会所反映的该领域研究的地域特性、学科特性、时代特性及研究趋势. 如此展示支持快速准确勾画研究主题的知识视图的定性研究中智能信息技术的应用.
本文构建了依赖网络渠道风险和零售渠道搜索成本的消费者选择模型, 在此基础上分析了四类双渠道供应链结构下的厂商最优决策和渠道效率问题, 以及不同双渠道供应链结构对在位厂商和供应链效率的影响. 研究发现: 双渠道供应链的效率依赖于网络渠道的购买风险和零售渠道的搜索成本, 渠道风险能够调节分散决策模式下的双重边际化效应. 此外, 双渠道的市场覆盖效应和渠道竞争效应取决于两类渠道的提供主体. 最后, 制造商网络渠道策略与利润分成比例有关, 当分成比例高于某阈值时, 委托第三方网络商提供网络渠道的策略优于制造商自己进行网络销售的策略. 本文的研究结论对供应链的渠道设计具有一定的理论指导意义.
通过对免费接送机场服务的进一步研究, 本文为基于租赁车辆模式的票务企业提出了用于求解发车次数与顾客满意度均衡模型的基于集划分的精确算法. 在该算法的设计过程中, 综合考虑了机场接送服务中顾客对接送时间窗, 到达机场时间窗以及绕行限制的要求. 最后通过一系列实例的计算分析, 验证了该算法用于求解免费接送机场服务车辆调度问题的有效性和适用性.
建立了单个生产商和单个零售商的斯坦伯格博弈模型, 生产商以固定生产率生产一种时滞变质物品, 零售商面对依赖价格和时间的需求. 首先, 分别给出了分散、集中情况下价格和订货批量的均衡解, 并通过数值算例分析得出, 批发价格随着易逝率增加而减小, 随着产品可维持其原有品质的时间的增加而增加; 易逝率较大时, 零售价格随着产品可以维持其原有品质的时间增加而减小; 然而易逝率较小时, 零售价格随着产品可以维持其原有品质的时间增加而增加. 其次, 给出使系统达到最优的数量折扣契约, 通过数值分析得出订货批量增值会随着产品可维持其原有品质时间增加而增加; 价格敏感系数、生产成本增加时, 批发价格折扣的Pareto上下限均会变大. 最后, 通过分析得出, 生产商向零售商提供的最优批发价格折扣随着生产商的生产成本和库存持有成本增加而增加.
为了从经验角度回答"沪深证券交易所中的权证是否为冗余证券"这一问题, 本文从2005年8月至2009年12月的沪深交易所上市交易的不可创设权证及标的股票交易数据中选取估计窗与股权分置改革事件不重叠的部分交易数据作为样本(剔除了样本中的(股本)权证稀释效应、 股权分置改革和权证创设对标的股票收益率的影响)对权证发行的数量效应和符号效应进行了实证分析. 运用基于wild bootstrap的事件分析方法(克服了样本容量过小的问题)分别对权证标的股票的非正常收益、 非正常累积收益和标准化的非正常累计收益是否为零进行了检验. 本文没有发现"权证发行后标的股票的非正常收益率或非正常累积收益或标准化的非正常累积收益显著不等于零" 的数量效应证据, 发现了"权证发行后具有负的平均非正常累积收益的权证标的股票比例大于具有正的平均非正常累积收益的权证标的股票比例" 的显著符号效应证据. 本文认为, 是更加偏好风险的激进投资者从标的股票市场转移到权证市场导致了这种现象. 经验证据表明: 沪深交易所中的权证不是冗余证券.
银行和物流企业所主导的先票后货物流金融模式在业界得到广泛应用, 特别是对于正处于成长期且因资金缺乏而无法满足市场需求的企业. 构建了由单个供应商、生产商和零售商所组成的收益驱动型供应链, 研究了先票后货模式下生产商的融资决策问题. 以提高生产商接受订单能力作为出发点, 考虑生产商制造合格品的不确定性, 建立模型刻画了生产商的融资决策问题, 通过模型对比分析(融资与不进行融资时生产商的利润)和数值仿真明确了生产商以增加利润为目的的融资条件和最优融资量决策, 凸现了先票后货物流金融模式的价值, 特别是对于收益驱动型供应链.
提出含有结构变点的面板数据分位数回归模型, 给出基于贝叶斯推理和MCMC 模拟的参数估计方法, 对我国创业板IPO 上市首日的收益率与交易量、大盘走势之间的日内高频变结构相关性进行实证研究发现: 在中高收益率分位点上结构变点均出现在开盘阶段附近, 而在较低的分位点上变点位置向后推延至中盘附近; IPO 交易量对收益率在变点之前的影响要大于在变点后的影响, 而深证成分指数交易量对收益率在变点后的影响要大于在变点前的影响; IPO 交易量对收益率的影响在变点前的较低分位点、变点后的任意分位点上均呈现出"量利分离" 特殊现象; 深证成分指数交易量与新股收益率在变点前后任意分位点上均呈现正相关, 但影响系数呈现变点后大于变点前、极端分位大于中间分位的特征.
以研究我国棉花期货和现货市场的动态关系为目的, 基于 VEC 模型、Granger 因果检验、脉冲响应分析和 BEKK 模型, 对我国棉花期货和现货市场的价格发现功能和波动溢出效应进行实证分析. 研究结果表明: 期货价格和现货价格之间存在长期均衡关系和双向Granger 引导关系. 但期货市场对现货市场的引导作用更强, 并且较现货市场具有更强的信息效应. 此外, 两个市场均存在很强的自身波动滞后效应, 相互间的波动溢出效应也非常显著, 但期货市场对现货市场的波动溢出效应明显大于后者对前者的波动溢出效应.
资源缺项是应急决策过程中常见的问题, 在利用HTN求解应急行动方案过程中需要进行识别, 因此根据应急规划问题和应急规划方案的描述, 提出了一种通过在资源状态中添加缺项标记来识别消耗性、可重用性资源缺项的方法. 通过防洪工程抢险案例分析, 表明能够在HTN规划过程中有效地识别资源缺项, 并产生为多部门协商提供依据的资源缺项报告, 具有较大的应用价值.
将行为科学理论融入了突发事件发生后的应急物资优化调度问题研究中, 提出应急物资调度决策应注意考虑公众的心理因素. 用前景理论刻画了公众对应急物资获得时间的风险感知程度, 定义并选取公众心理预期时间作为时间参考点, 得出了风险感知曲线和函数模型. 构建了以最小化公众心理风险感知程度和物资未满足度为目标的混合整数规划模型, 设计了相应的多层搜索求解算法. 最后的数值实验证实了模型和算法的有效性.
中国商品期货市场由于各种因素影响导致期现关系的高、低波动状态发生变化, 这对套期保值产生重要影响, 将马尔可夫状态转换方法引入到中国商品期货市场最优套期保值研究, 分析状态转换下的套期保值. 研究表明, 期货市场和现货市场的关系表现为相异的高、低波动状态, 高波动状态的稳定性、持续时间均低于低波动状态, 市场所处的状态与基差变化密切相关. 套期保值绩效分析表明, 单一状态套期保值中MGARCH模型的效果好于VECM, 而VECM又好于VAR, 它们均优于OLS模型. 时变转换概率和常转换概率马尔可夫模型的套期保值效果优于单一状态下的套期保值.
选取从2005-2008年的A股交叉持股上市公司为研究样本, 发现被持股公司(子公司)股票的历史收益与持股公司 (母公司)股票的当期收益存在显著的正相关性. 通过构建按月调整的零投资组合, 发现该投资策略可以获得2.01% 的月超额收益率, 在控制了风险因子和公司特征之后依然是显著的. 进一步地, 用公司规模、历史收益、换手率、是否被同一只基金所持有等来衡量投资者的注意力, 发现交叉持股动量收益的显著性对注意力代理变量是比较敏感的, 这恰好与有限注意假说一致.
大量有关大股东对上市公司业绩影响的研究多以委托代理理论为框架, 且大多显示"利益输送"等负面结论, 中国公司的研究结论也大体如此. 事实上, 在中国, 大股东作为独立法人大多具有其自身经营与财务行为(如近期普遍流行的大股东股权质押融资), 这些行为将有可能对上市公司业绩产生深远影响, 尽管其影响机理及影响结果尚无定论. 结合大股东性质、融资约束等中国制度背景因素, 本文研究了大股东股权质押融资行为与上市公司业绩改善间的关系. 研究表明: (1)与国有大股东相比, 民营大股东因融资约束等原因而大量采用股权质押融资策略; (2)股权质押行为与大股东持股比率之间存在某种关联性, 相对于国有大股东, 民营大股东因融资约束及质押融资更强的"对赌"意愿, 其质押行为与持股比率之间呈显著负相关关系; (3)与国有大股东不同, 民营大股东在质押股权后因担心控制权转移风险, 从而有更强激励来改善公司经营及业绩. 这也表明, 单纯从股权质押融资这一视角, 大股东(尤其是民营大股东)的财务行为可能日趋理性, 其存在并非一味为了"利益掏空".
在商品流通过程中, 销售者经常通过打折促销的方式来提高销售量从而增加利润; 作为广告位的卖家, 搜索引擎也可以通过打折的手段来"促进销售". 基于以上问题, 给出了打折GSP机制下的对称纳什均衡的定义及其性质. 由于商品-广告位-供应的限制, 打折不能提高关键词拍卖中的商品"销售量", 但提高了广告主在GSP机制下的整体均衡报价水平. 以对称纳什均衡的最低收益为标准分析了搜索引擎的收益变化, 发现打折对搜索引擎收益的影响取决于打折的直接折扣效应和促进竞争效应的相对大小. 搜索引擎可以通过设置合理的折扣因子获取关键词拍卖的理想收益. 数值模拟结果表明: 给定的估价分布下存在最优折扣因子和最优打折位置; 估价分布越稀疏打折效果越好.
针对反盗版政策研究中被忽略的盗版和政府监管对厂商产品质量选择的影响问题, 以正版厂商、盗版厂商、政府和消费者四方博弈的信息产品市场为背景, 建立了两阶段博弈模型, 构建了受产品质量影响的消费者效用函数, 分析了政府的反盗版监管政策对正版厂商质量选择的影响, 并通过数据算例的方法分析了政府在社会福利最大化目标下的最优监管策略与厂商的质量决策. 研究表明: 政府的监管政策越严厉, 正版厂商提供的产品质量越高. 在一定的条件下, 盗版厂商的仿冒水平是政府选择监管政策的关键. 当仿冒水平较低时, 市场机制自身的作用可以有效保护正版厂商, 无需政府力量的介入, 政府可以采取无保护政策. 当仿冒水平较高时, 市场机制的调节不足以保护正版厂商, 此时, 需要发挥政府监管的作用, 政府应施以适度保护.
文章从公平的角度研究了供应链柔性合同(收益共享合同和回购合同), 以公平作为参与人的私有信息为出发点, 在市场需求随机的情况下, 就供应商强势、零售商弱势和零售商强势、供应商弱势两种市场占有率情形, 分别探讨了公平对收益共享合同和回购合同的影响. 研究表明, 公平对零售商的订购数量并没有影响, 即在完全理性条件下, 零售商不会因为个体的公平而去选择偏离市场需求的订购量, 但是在公平参数的影响下供应商(零售商)对收益共享合同和回购合同参数的选择范围将大为缩小. 文章进一步探讨了在既定的订购量下供应商将倾向于收益共享合同还是回购合同.
构建了单供应商两分销商的VMI系统在需求随机情况下补货发货模型, 并设计价格补贴机制协调VMI实施后供应商与分销商的利益. 假定需求服从正态分布, 总成本函数中考虑分段的运输成本函数, 带安全库存及服务水平约束, 供应商拥有库存的两级供应链. 算例结果显示: 实施VMI后采用基于共同补货期的时间协调决策模型能够降低供应链总成本, 当采用等分法进行利益协调时, 在设计的价格系数下, 供应商与两分销商均有不同程度的获利. 最后参数敏感性分析显示: 分销商的缺货成本B的变化对价格系数影响不大, 而分销商1的年需求均值u1 、供应商处理分销商1每一个订单的固定成本S01 和实施VMI前分销商1每次的订单处理成本S1 的变化均会对价格系数产生不同程度的影响.
将动态城市交通路网与车辆路径问题相结合, 考虑一类实时交通信息下的城市动态网络车辆路径优化问题. 在问题中考虑常发性交通拥堵和偶发性交通拥堵两种情形. 提出一类将初始路径安排与实时路线调整相结合的求解策略. 初始路径安排通过采用遗传算法求解常发性交通拥堵情形对应的时变网络车辆调度问题得到. 在车辆行驶过程中, 针对偶发性交通拥堵环境下的突发事故情形, 引入一种在关键点更新路线的新机制. 数值算例验证了新实时路线更新机制比目前文献中已有的更新机制更有效, 且随着网络动态性增加其优越性更加明显.
为了解决港口中存在的集卡拥堵问题,在集装箱龙门吊装卸工艺系统下,探讨了影响集卡作业效率的因素和集卡路径构成成本, 建立了面向"作业面"的港口集卡路径成本优化模型. 针对这一模型设计了遗传蚁群算法并结合实例对问题求解, 且从集卡路径收敛、可变成本、惩罚成本和总成本的变化四个方面将该优化结果与蚁群算法的寻优结果进行对比, 证明遗传蚁群算法能够较快地收敛于最优解且所得成本更小.
相对于我国期房市场的巨大规模, 理论界对期房和现房价格相互关系的研究还不够深入. 借鉴金融期货和现货市场关系的研究方法, 同时考虑我国房价数据较短的限制因素, 采用商品住宅期房和现房价格省级面板数据建立VECM模型, 运用协整分析、Granger因果检验以及方差分解等方法考察我国期房和现房市场的价格引领关系. 实证结果表明, 我国期房和现房市场与期货和现货市场类似, 存在长期均衡关系和双向价格引领, 并且期房市场的价格发现作用大于现房市场.
针对知识网络同时具有的小世界结构和无标度连接度分布特征, 构造了知识网络特定结构形成的过程模型. 新知识创造立足于一定的知识基础, 而这个基础内部的知识点之间通常是强相关的; 模型首先在知识增长网络中择优选择并连接定位节点, 以确定知识的主要理论来源, 然后在定位节点的邻居节点中随机选择节点并进行连接, 反应知识的内聚性和知识创造者的领域限制, 过程模型最终形成兼具前述两种结构特征的知识网络; 实际数据统计和仿真实验验证了模型的有效性.
论文从推荐系统的输出形式出发, 认为系统以top-N形式输出时, N值的大小影响了推荐的质量和推荐个性化. 论文探讨了输出结果差异化的可行性及一般方法, 采用集团序的方法提出以整个子集团作为推荐输出、以子集团内的产品个数作为候选N值的思想, 有效地避免了推荐结果中被推荐产品间差异大, 以及被推荐产品与不被推荐产品之间差异小的问题. 论文构建了推荐系统中一般产品集团序模型, 并针对N值大小进行了产品集团序质量评估, 进而得到了可靠的N值. 这一研究结果不仅丰富了推荐系统的理论成果, 也为推荐输出的个性化研究探索了新的道路.
提出一种保证广义离散系统D-稳定性的严格真动态输出反馈H∞控制器设计方法.首先,给出保证广义离散系统正则、因果、 D-稳定且从干扰到控制输出的传递函数满足H∞范数约束的充分条件. 在此条件下,通过构造辅助广义系统,用两组矩阵不等式给出了控制器存在的充分条件,使得闭环系统是正则、因果、D-稳定且满足 H∞范数约束,并给出控制器的解析表达式.同时,也给出了广义离散系统状态反馈H∞控制器的一种设计方法.控制器可解性条件由系统的系数矩阵来表达,设计过程不需要系统矩阵分解,可避免因矩阵分解而产生的数值问题.
针对GM(1,1)幂模型参数辨识过程中可能出现的病态性问题, 首先基于矩阵求逆的条件数分析灰色模型病态程度的衡量方法, 然后按照GM(1,1)幂模型的背景值和幂指数的不同取值, 分三种情形讨论了数据矩阵求逆条件数的取值范围, 在此基础上总结影响GM(1,1)幂模型病态性的主要因素, 并通过实例加以验证. 结果表明, 在部分情形下GM(1,1)幂模型的数据矩阵求逆不存在病态性, 但在部分情形下可能出现数据矩阵求逆的病态性, 其中, 背景值和幂指数是影响模型病态性的直接因素.
基于证据"可信度"和"确定性",定义了证据"有效性",提出了区分证据重要性的新方法,修正了原始证据模型; 界定了焦元"有效信度容量"和"识别一致性", 阐明了分配证据冲突的依据,构建了分配系数计算公式,修改了证据合成规则.对比实验表明:改进的证据合成方法在处理高度冲突证据合成时,具有更好的收敛性和鲁棒性.
为解决传感器观测数据具有不确定性和模糊性的多目标跟踪问题, 首先给出了模糊观测的随机子集表示及其似然函数构造方法; 然后利用所构造的似然函数, 并结合概率假设密度(PHD)滤波器来实现模糊观测的多目标跟踪. 仿真结果显示, 标准PHD滤波器在模糊观测下会出现目标数目估计不准确的问题. 针对这一问题, 在分析了该问题产生原因的基础上, 通过改进PHD滤波器的更新过程, 提出了一种单量测独立更新的PHD滤波方法. 仿真结果表明, 在模糊观测下, 改进算法能得到比标准PHD滤波方法更准确的目标数目估计和更高的跟踪精度.
针对高耗能企业的电力负荷预测问题, 提出了一种基于几何转换关系的Boosting集成预测方法. 该方法将分类问题中广泛采用的AdaBoost算法引入回归问题, 通过几何关系转换将负荷预测这一回归问题转化为一个两类分类问题, 在此分类问题上应用置信度AdaBoost算法得到最优集成分类面. 证明了此分类面等价于原回归问题上的一个回归函数, 同时证明了该方法与原始AdaBoost算法有着类似的收敛性. 实际算例表明, 该方法通过多预测模型的集成有效提高了负荷预测精度, 克服了传统单一预测模型在高耗能企业的电力负荷预测问题上泛化性能不佳的缺陷.
研究建筑施工安全风险的定量分析, 提出基于BDD (binary decision diagram, 二元决策图)的建筑施工安全风险评估方法, 为制定安全风险控制措施提供科学依据. 该方法首先将建筑施工安全风险的故障树转化为BDD结构, 然后沿BDD结构从上到下访问各结点来计算风险事故率和基本事件重要度. 依据计算得到的数据, 安全管理人员可预测建筑施工中风险事故的发生概率、确定引发事故的关键因素. 此外, 实现了计算风险事故率和基本事件重要度的算法, 并结合建筑施工中主要风险事故类型给出了施工安全综合风险的分析思路. 基于BDD的方法充分利用了空间优势和易于计算机编程实现的特点, 相比传统的故障树方法具有更高的效率. 实验数据的对比分析表明: 该方法的分析结果与故障树定性分析结果吻合, 而且能快速得到建筑施工安全的风险事故率和影响安全的关键因素.
对网络节点进行重要性评估, 快速发掘重要性节点已经成为数据挖掘、复杂网络中的一个基本问题, 现有的节点重要度评估方法对于大型网络而言, 计算速度较慢. 基于电阻网络提出一种快速实用的节点重要度评估方法, 该方法利用节点对网络电能消耗的影响来评估节点的重要度, 如果由于一个节点的存在而导致网络平均电能消耗减少, 则该节点就越重要, 反之则该节点重要度就低. 该方法的时间复杂度为O(n3), 在分布式扩展的情况下可达到O(n), 实验分析证明了该方法的有效性, 而且运算速度快, 能处理大规模网络.
