本文以上海市为实证对象, 通过构建政策变量对经济效果变量的脉冲响应函数模型, 揭示了国家重大区域规划政策对上海市经济发展的影响. 通过构建政策变量对经济效果变量的脉冲响应函数模型, 揭示了同一政策在不同宏观经济背景下的作用效果, 弥补了现有研究忽略宏观背景对政策效果影响的不足. 通过分解脉冲响应函数模型的残差, 刻画政策变量的残差变化一个单位标准差后, 政策变量与效果变量的共同波动对效果变量的影响. 实证表明: 在经济紧缩期, 扩大中央固定资产投资对上海后10年的总体影响显著好于经济繁荣期. 因此, 择机选择政策变量的投入力度对区域经济发展尤为重要.
无线射频(radio frequency identification, RFID)技术能够消除需求信息不对称并减小需求预测误差, 同时增加供应链的运作成本, 如何分析RFID标签成本的影响并协调链上成员的收益是本文研究的问题. 本文通过建立RFID采用前后分散式和集中式供应链的收益模型, 分析了RFID标签成本阈值对批发价、服务水平和协调参数的影响; 在此基础上通过两部定价契约进行协调. 研究发现: 分散式供应链"双重边际化"效应的大小与RFID 标签成本负相关; 当RFID标签成本位于某一阈值时, 采用RFID 能够提升分散式供应链的服务水平并实现成员收益的Pareto改进, 同时降低制造商的批发价; 集中式供应链采用RFID会降低服务水平; 两部定价契约均能协调RFID采用前后的供应链, 但是采用RFID后契约的批发价参数变大, 固定费用参数区间的上下界及范围均与RFID标签成本负相关.
近二十年来,在企业提高生产效率和增加生产灵活性方面的内在需求推动下,一类广泛存在于半导体制造、钢铁生产、汽车制造、武器生产、化工、微生物检测、金融财务等制造和服务领域,且具有多阶段、并行机拓扑结构的柔性生产调度问题的研究和应用正得到学术界和工业界越来越多的重视. 考虑到在实际生产过程中,工件在部分阶段的加工工艺路径为循环的技术要求,与实际生产过程更加贴近的可重入系统的特性被引入到柔性制造系统. 鉴于可重入柔性调度问题(re-entrant flexible scheduling problem, REFSP)在理论上的重要性及其对于实际调度的指导性,本文综述了可重入柔性调度问题的研究进展. 首先介绍了可重入柔性调度问题的基本数学模型,并基于{α|β|γ}表示法对已有的复杂环境下的可重入柔性调度问题进行了归类,接着对其优化求解方法进行了归纳,并梳理了其主要应用领域,最后提出了有待进一步研究的若干方向和内容,旨在推进国内在可重入柔性调度问题研究领域的理论研究和工程应用.
在新产品研发项目中, 常常通过活动重叠缩短工期, 但是重叠会带来返工风险, 进而造成额外的时间和资源的消耗. 将活动重叠分为自然重叠和强制重叠, 采用设计结构矩阵、紧前重叠活动时间因子矩阵、紧后重叠活动时间因子矩阵和重叠返工影响矩阵量化重叠返工对时间和资源的影响. 以最小化研发项目工期为目标, 建立了带有活动重叠的资源受限项目调度问题优化模型, 并设计了改进的遗传算法进行求解. 该算法采用基于优先规则的编码机制, 并将考虑活动重叠的进度生成机制作为解码方法. 实例研究结果表明, 提出的考虑活动重叠的模型与算法, 不仅可以缩短项目工期, 而且同时使项目资源的使用更加均衡. 最后在随机生成的算例集合上测试了算法的有效性.
人工鱼群算法具有良好的全局搜索能力和自适应能力, 在解决投资组合问题上有较好的应用前景. 本文通过改进人工鱼群算法, 分别对汇率预测和外汇投资组合双目标优化两部分进行研究. 首先利用基于平均距离视野的人工鱼群优化的支持向量回归机算法对汇率进行短期预测, 提高了外汇预期收益率的准确性. 然后建立外汇投资组合双目标模型, 通过借鉴带精英策略的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ, NSGA-Ⅱ) 的思想, 提出基于Pareto排序理论的双目标非支配排序人工鱼群算法(non-dominated sorting artificial fish swarm algorithm, NSAFSA). 实证分析表明该算法在求解外汇投资组合方案时, 获得的Pareto前沿比NSGA-Ⅱ的结果分布更均匀, 多样性更好. 最后对NSAFSA 算法进一步改进, 通过两次剪枝策略提高了解的质量, 并给出了可供选择的最优外汇投资组合方案. 研究结果表明人工鱼群算法可以对汇率预测和外汇投资组合提供重要参考, 在外汇市场中具有较大的应用潜力.
用户在一定区域内的长期移动行为与某些物理位置相关,如家和办公室等. 为了从用户的日常移动轨迹中找出这些位置与轨迹的关系, 本文提出一种新的基于移动位置扰动的端点划分与聚类方法.该方法首先将GPS轨迹划分为成组的线段集, 然后运用聚类方法将地理上相似的端点进行聚类以检测用户的个性化兴趣点, 最后利用原始轨迹来映射个性化兴趣点之间连接关系, 生成用户在区域内的移动路径网络. 理论与实验结果表明, 本文提出的方法可有效地从大量GPS轨迹中发现用户的频繁路径及个性化兴趣点, 从而能够为其提供更好的个性化地理信息服务.
Hilbert-Huang变换方法(HHT) 是针对非线性、非平稳序列的一种新的时间序列分析方法. 针对前人在应用中存在的忽略统计检验的问题, 提出了对本质模态函数 (IMF) 的周期进行T检验的改进方法, 设计了基于T检验的HHT模型计算步骤和算法流程, 可检验IMF周期的有效性. 将改进后的HHT方法用于长江宜昌水文站50年的逐日径流量的分析中, 得到了14个反映径流序列波动规律的IMF、一个反映径流变化趋势的趋势项r及Hilbert谱. 研究表明, 宜昌站径流量存在1~3a、4~5a、9a及准14a的年际变化周期, 年内波动对整个径流序列的影响亦较大. 对比分析表明了所设计的基于T检验的HHT方法的有效性.
由于系统运行过程中可靠性的不断降低, 对于相同幅值的冲击, 系统运行的前期和后期会有不同的冲击结果. 为了描述这一现象, 考虑了系统自然退化和冲击两个竞争性失效过程间的相关性, 一方面冲击造成系统退化量的增加, 另一方面系统的自然退化程度对冲击的结果也有一定的影响. 文中假设系统因冲击而失效的过程是极端冲击过程, 通过系统自然退化过程和冲击过程的分布函数, 导出了系统的可靠度函数, 建立了系统可靠度模型的一般形式和一种特例的具体形式, 最后利用文献中的具体参数进行仿真验证了模型的正确性和有效性.