简介：对于一个流域而言,解决水资源短缺及污染最为有效的经济手段是建立以流域统一管理为基础,兼顾水权交易和排污权交易的市场体系。在水交易市场运作过程中存在着流域管理机构和具体用户之间的利益矛盾,为此本文构建了以流域管理机构作为流域水资源系统整体计划、控制和协调中心的上层决策者,各用户作为具有相对自主权的下层决策者的决策管理机制,并利用二层规划方法对流域水资源的交易进行建模研究,期望实现流域水资源的最优分配。最后,应用算例验证了模型及求解方法的可行性和有效性。

简介：研究了群体规模较大情况下基于直觉模糊评价信息的决策方法。提出一种新的直觉模糊相似度公式,研究了一种新的直觉模糊聚类方法,设计了一种基于新的聚类方法的核心决策者权重确定方法。实例分析说明了该方法的合理性和可行性。

简介：本文提出了一类教育最优投资模型的快速瓶颈消除算法,给出了算法的思想和具体迭代过程,对算法的最优性进行了证明.最后通过实例给出了算法直观的表上作业法.该算法迭代次数非常少,是一种实用的好算法.

简介：考虑一个受控制的交通网络,一类用户属于领导者,按照系统最优原则选择出行路径;另一类用户属于跟随者且具有不完全信息,按照Logit型随机用户平衡原则选择出行路径.建立了描述这种Stackelberg博弈下的混合平衡出行行为的变分不等式模型,给出了满足此种混合平衡的交通网络的效率损失上界,结果表明,效率损失上界与被研究的交通网络拓扑结构,交通需求及控制系数有关.

简介：本文将改进的灰色GM（1，1）模型用于某油田年综合含水率的近期发展趋势研究。在平均相对误差达到最小准则下，研究了模型中的背景值参数A和边值修正项￡对模型预测精度的影响。在此基础上，采用线性规划方法估计模型中的参数，基于遗传算法求解最佳背景值参数A和最佳边值修正项ε，以确保在相应的模型检验准则下预测的误差达到最小。结果表明，用改进的灰色GM（1，1）模型预测近期注水油田的综合含水率，预测值与实际值相对误差很小，预测精度很高，可以得到非常满意的结果。进一步的研究发现，改进的灰色GM（1，1）模型虽然近期预测精度很高，但研究长期的发展趋势是行不通的，为此又研究探讨了长期发展趋势模型。

简介：针对合作制造企业间关系的特点，界定了企业关系价值的基本内涵。通过对企业关系价值度量维度划分，建立了企业关系价值的度量指标体系。在此基础上，采用模糊支持向量机方法建立了企业关系价值分级度量模型，并对其进行了分级度量。实验结果表明，该方法不仅能有效地度量出企业关系价值的级别，而且可以作为企业制定合作战略和决策的依据。

简介：可替代资源是指在产品生产过程中具有相同功能且能相互替代的资源。本文根据可替代资源之间通常具有的线性替代关系，建立了线性可替代资源的多阶段分配模型，并在产品生产水平与产品需求的加权相对偏差最小的目标下，给出了求模型最优解的方法。

简介：应急物资储备是应急管理的主要工作之一。以往政府自己组织物资储备,不仅耗费大量人力、物力,且由于应急物资具有有效期等缘故,报废损失较大。本文考虑政府与供应商合作进行应急物资的实物储备,讨论在政府提前支付部分货款、供应商储备应急物资的库存策略,并从合作博弈的角度,确立了联盟的合作期限与政府提前支付货款比例,实现了在减少政府支出的前提下,动态存储定量应急物资,大幅度延长有效期的目标。最后使用算例验证了该策略的有效性。

简介：本文利用复杂网络理论，采用无标度网络模拟现实的组织模型，并研究知识在这个模型中的传播演化问题。通过模拟发现：知识在组织内的传播，首先和知识传播成功的概率有关，成功传播的概率越高．知识越容易扩充到整个组织系统，但随着时间的延续，系统拥有知识的人趋近于某一确定值；其次知识在传播速度上明显表现出钟状形态，开始传播速度较低，然后传播速度逐渐加快，达到最大值，最后逐渐下降；第三组织规模对知识传播周期基本没有影响。第四当组织内存在拒绝学习知识者，则知识在系统内传播速度将大幅下降，所需周期增加明显；第五考虑知识拥有者因遗忘而退化和知识抗拒者因观念转变而进化的情景，发现遗忘对组织的传播速度的不利影响要超过进化带来的有利影响，因此组织要重点用好知识拥有者，在使用中强化知识记忆，防止知识遗忘。

简介：基于等级特征与可变信息板（VMS）研究了交叉巢式Logit（CNL）模型及网络交通流分配。综合幂函数与指数函数表示方法给出新的信息效用衰减因子,结合道路等级特征表示VMS对车流的影响系数及CNL模型的分配系数;给出等级结构道路网络的随机用户均衡条件下的交叉巢式Logit路径选择模型及其等价数学规划,并设计网络流分配算法。通过实例网络的计算与分析,得到一些有意义的结论：等级结构越显著的路网总出行时间费用越低且其分散参数（θ）弹性绝对值越大;对具有较强随机性的实际路网,若增加一定的确定性则节省更多网络总出行时间;道路网络中设置了VMS时总出行时间受分散参数的影响更小。

简介：本文论述了组合预测理论中，对组合预测值采用“各个个体预测值的加权算术平均值”的不合理性，提出了用多重线性组合预测模型进行预测的方法，并将它运用于对××市税收的实际预测中去，预测精度高，效果好。

简介：评价指标权重不能完全确定的多指标决策问题是指指标的权重虽然不能完全确定,但却知道其所在区域的多指标决策问题.首先指出了前人研究的不足,然后给出了评价指标权重不能完全确定的指标决策问题的逼近理想点法,最后用本文给出的方法分析了文献[1]给出的实际问题.

简介：文章运用灰关联分析方法，对安徽省农民收入与投入因子的关联以及农民收入与农村社会成果的关联进行了实证分析，得出如下结论，不同时段，各投入因子对农民收入的影响不同，农民收入与农业发展基本同步，农村非农产业的发展对农民收入贡献率降低，价格政策对农民收入影响很大，文章的最后是作者的几点思考。

简介：本文通过将定性分析与关系图描述相结合，提出H1：城镇化对经济发展具有显著正向促进作用、H2：城镇化可通过消费渠道影响经济发展、H3：城镇化可通过投资渠道影响经济发展、H4：城镇化可通过出口渠道影响经济发展四项研究假设。进一步，根据地区实际经济发展水平，将我国划分为发达与欠发达两类地区。设定经济发展变量PGDP为被解释变量，城镇化变量UR、城镇化与投资交互项变量UR×PFI、城镇化与消费交互项变量UR×HC和城镇化与出口交互项变量UR×PE为被解释变量，采用2000—2012年我国31个省市区的面板数据。基于单位根检验、协整关系检验、F检验、Hausman检验，建立个体固定效应模型，验证假设H1～H4在全国及两类地区是否成立。结果表明：H1、H2、H3假设在全国及两类地区均成立；H4假设仅在欠发达地区成立。基于研究结论，本文提出了相应的启示。

简介：广义不确定性系统涵盖了目前人们在科学研究中所涉及的一切系统(确定性系统与不确定性系统),是内涵最深外延最广的系统理论体系.本文讨论了其理论的发展概况,对其概念、特性、体系进行了剖析、探讨,给出了广义不确定性系统理论的基本框架.

简介：知识密集型服务合作生产由于存在相互之间的知识依赖和信息粘性,双方信息管理效率影响合作激励机制的设计。从相互信息监督视角出发,综合考虑双方信息监督效率和相对重要性参数对服务合作生产契约设计的影响。结果表明,在双方信息监督效率相同情况下,相对更重要的一方拥有剩余激励是最优的;在双方信息监督效率不同时,让监督更有效且相对更重要的一方拥有剩余激励是最优的;如果监督效率优势和相对重要性优势没有集中于一方,则结果取决于两者的比较,具有更强优势的一方应该成为剩余激励索取者。双方的相对重要性和信息监督效率共同决定合作契约。

简介：根据深盆气藏形成和保存必须满足的力平衡约束和孔隙度约束条件,以及误差界约束,建立了计算深盆气藏在给定地史时刻平衡深度的非线性规划模型.基于地史数值模拟方法,通过引入分布预测目标区域在给定地史时刻深盆气藏分布矩阵,对网络控制节点逐点解该非线性规划问题,可实现以深盆气藏理论最大分布范围的动态预测.

简介：基于DEA的企业自主创新能力评价，能消除企业自主创新的基础条件差异带来的影响，客观地反映企业在自主创新过程中的主观努力程度。构造企业自主创新能力的投入产出指标体系，利用模糊多粒度语言对定性指标进行量化；利用C^2R模型判断企业自主创新能力的相对有效性，利用“投影”分析非有效DMU的成因，利用改进的DEA模型确定创新能力相对有效的企业创新资源投入产出的“扩大系数”；以某地区5个开展自主创新的企业为例，利用该方法对自主创新能力进行了评价，并提出了有效和非有效DMU自主创新能力提升的策略。实践表明，该方法能有效地评价和提升自主创新能力。

简介：针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限，提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类，能够体现出类的数据分布特征，并进一步提出泛化中心距离及类间距离度量的新方法，给出泛化中心的确定方法及基于泛化中心进行对象到类分配的聚类策略，一般只需一次划分迭代就能得到最终聚类结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集，并与著名的划分聚类算法K-modes及其两种改进算法进行比较，结果表明泛化中心算法聚类正确率更高，迭代次数更少，是有效可行的。

简介：针对突发事件发生后，救灾物资不足、车辆数量及容量有限的情况，本文考虑了制造商生产、包装新的救灾物资，构造了车辆返回制造商需要等待订单完成生产的时间函数，建立了一个生产、库存及配送整合的混合整数规划模型。该模型由原材料供应商、制造商、配送中心及客户需求点四部分构成，以完成原材料的运输、制造商中的订单生产并运送到需求点及配送中心的库存订单运送到需求点的总花费时间最短为目标。本文将模型分为两层子模型进行求解：第一层模型采用改进的遗传算法求解；第二层模型采用隐枚举法求解。最后给出一个具体的案例以验证模型的合理性及算法的有效性。