简介：将D-S证据理论应用于群决策,指出其优势在于应用基本可信度分配函数描述专家意见,并能区分对所描述对象不知道和否定的差异.在专家意见集结上,Dempster证据合成规则有一定的局限性,当证据发生冲突时,会得到不合理的结果.定义了证据间的分歧度,提出一种专家意见集结方法,使得专家意见发生冲突时亦可得到合理的集结结果.

简介：众多B2C网站已建立起会员等级制度，并据此向买家提供价格折扣。但会员等级制模型仅考虑买家交易金额，无法全面反映买家在线购买历史（onlinepurchasehistory），故不能准确提供差异化折扣。针对上述问题，提出了一种面向B2C电子商务的差异化折扣模型，该模型包含能体现买家在线购买历史的交易、退单、推荐购买、晒单等四个指标，将买家在线购买历史聚合为一个综合值，进而通过min-max标准化方法进行线性转换，将转换后的聚合值与会员等级基准折扣结合得到最终的差异化折扣，从而使得B2C网站可向同级别会员实施更精准的一对一营销和价格歧视策略。以京东商城为背景的仿真实验结果证明了本文新模型的有效性。

简介：运用可靠方法评估项目的最优临界值和最大机会价值是光伏发电投资决策面临的关键问题。本研究选取了与某光伏企业发电投资项目价值“孪生”的一只股票的836个日收盘价格（从2012年1月4日至2015年6月24日）建立波动率预测模型,并在此基础上修正了该项目投资决策的动态规划法。然后给出了该投资的最优临界值、最大机会价值以及不同波动率下的这两个值的变化趋势。研究表明：该“孪生”股票价格的条件异方差使得最优临界值和最大机会价值对波动率的敏感程度不同——当波动率增大时,上述两个值虽然都增加,但增加的程度不同;当波动率增大到一定程度时,这两个值增加的程度都明显提高。因此,将波动率纳入光伏发电投资决策分析中有助于提高决策质量,减少企业损失。