简介：本文引进连续对策上的判断块、判断准确、判断下的最优策略集等概念,得到了如下几个主要结果:1.判断下的最优策略集是一个局部凸空间的非空有界闭凸集;2.两个判断下的最优策略集相等的充要条件是这两个判断位于同一个判断块中;3.若局中人判断准确,则在一次性对策下不论他使用此判断下的那一个最优策略(不论是纯的还是混合的),都可无风险地取得最优赢得.

简介：存在监控冲突的天基中段预警传感器调度优化是一个动态、高维、复杂多约束的非线性优化问题,其解空间的高维度与状态复杂性直接制约了智能优化算法的运用。本文以任务分解与任务复合优先权计算为基础,通过二级分离机制将解空间维度与状态复杂性降低至适于连续蚁群（continuousant-colonyoptimization,CACO）处理的全局优化形态,构建出相应的优化子路径集.在此基础上,针对监控冲突导致的状态变化特性,从局部搜索递进与募集的角度提出适于传感器调度优化的MG-DCACO（doubledirectioncontinuousant-colonyoptimizationbasedmassrecruitmentandgrouprecruitment）算法,成功将智能优化算法应用于基于低轨星座的天基中段预警中.最后对算法的收敛性进行论证,并通过与已有规则调度算法的对比得出MG-DCACO算法可获得优于规则调度算法的全局最优解。

简介：保理是融资机构基于供应链上下游企业之间实际发生交易而给予供应链卖方企业的一种短期融资。基于连续生产模型研究了资金约束制造商的最优保理融资策略。考虑保理时间决策对融资成本和需求损失的影响,比较了固定期保理和即时保理两种策略下制造商的利润。研究发现,固定期保理策略下的最优保理时间随着其边际利润的增加而提前,而随着保理费率上升、应收款账期延长、自有资金增加而延迟。数值研究结果发现,保理商最优保理费率随着应收账款账期延长而降低。

简介：禁忌搜索算法是一种元启发式的全局优化算法，是局部搜索算法的一种推广，已被成功地应用于许多组合优化问题中。本文针对有界闭区域上的连续函数全局优化问题，提出了一种改进的禁忌搜索算法，并进行了理论分析和数值实验。数值实验表明，对于连续函数全局优化问题的求解该算法是可行有效的，并且结构简单，迭代次数较少，是一种较好的全局启发式优化算法。

简介：制造过程评价是改善制造系统效率的重要一环，传统的评价方法将每个制造系统决策单元视为黑箱来研究整体效率，忽略了中间产品转化信息及投入要素在各子过程中的配置信息。针对两阶段（第二阶段有外源性新投入）制造系统的效率评估问题，分别在固定规模报酬和可变规模报酬假设下，充分利用制造系统中间产品的转化及外源投入要素的配置信息，建立了制造系统网络DEA效率测度及分解模型，建模方法遵循客观评价原则，无需事先主观确定子效率和系统效率之间的组合关系。并将其应用于钢铁制造系统效率测度与分解，研究结果表明该方法能够挖掘决策单元内部子单元的效率情况，帮助决策者发现复杂制造过程非有效的根源，为复杂制造过程的整体效率测度及分解提供了有效的分析方法。

简介：我国证券市场股价波动表现出特有的混沌性质[1][2],具有局部随机与整体秩序[3]相容的特征.本文以2002年每隔十秒的上证指数高频数据[4]为例,以混沌理论为基础,从原始序列中构造出若干个新的时间序列,运用神经网络法[5]进行预测.预测结果表明,此方法能够较好地预测股票的走势,有望在股票交易中应用.