简介：本文针对现有的时间比例同步算法具有时间比例固定、系统运行效率低、易导致系统中消息因果关系不正确的特点,运用模糊控制方法来动态调整系统运行的时间比例,设计了一种自适应时间比例同步算法,尽量减少仿真中不合理的现象,提高系统的运行效率.

简介：本文研究带有搜索系统并且毁伤目标需要多发命中的格斗模型,并利用更新方程导出了毁伤目标所需时间的分布密度与特征函数.最后,文章用实例说明了计算过程.

简介：本文讨论资源有限的加权总工时间单机排序问题,对现在仍为OPEN问题1|pj=bj-ajuj,∑uj≤U|∑wjCj给出了一个有关最优解中最优资源分配的重要性质,并利用该性质分别给出了三种情况bj=b,wj=w,aj=a;bj=b,wj=w,j=;aj=a,wj=w,j=的最优算法.

简介：针对客户时间窗变动对原物流配送车辆调度方案造成干扰的问题,运用干扰管理思想,分析干扰事件对路径、成本和服务时间三个方面的影响,对其干扰程度加以度量;以该干扰事件对原方案造成的广义费用偏离最小为目标,建立客户时间窗变动的干扰管理模型,通过判断客户时间窗变动对原方案是否产生影响进行干扰辨识,并基于该干扰辨识结果,设计基于禁忌搜索新的调度算法;算例不仅验证了模型和算法的有效性,而且,敏感性分析也验证了其对各种不同价值货物的适用性。实验结果表明,本文提出的干扰管理模型可以全面地刻画干扰对原方案的影响,干扰处理方法优于全局重调度方法,且能够在更短时间内生成满意的物流配送车辆调度调整方案。

简介：借助CPM网络计划进行工序机动时间特性研究是对项目进度进行科学管理的基础。针对项目进度中，若某工序的结束时间从最早结束时间开始一直推迟，其后继工序的机动时间是否会一直受其影响的问题，利用工序机动时间已有的概念和性质，提出路线机动时间和路线自由时差的概念，并借助这两个概念进行工序机动时间守恒性分析，得出某工序的后继工序的机动时间会在该工序的结束时间推迟到一定值后达到恒定值，不再随该工序结束时间的推迟而变化的结论，进而给出工序机动时间守恒性的充分条件，以及计算工序机动时问恒定值的方法。最后，通过应用举例进行具体分析和阐述。

简介：当上市银行的长期负债系数γ的取值不同时,应用KMV模型测算出的银行违约概率大相径庭。根据债券的实际信用利差可以推算出上市银行的违约概率PDi,CS,根据长期负债系数γ可以运用KMV模型确定上市银行的理论违约概率PDi,KMV。本文通过理论违约率与实际违约率的总体差异^n∑i=1｜PDi,KMV-PDi,cs｜最小的思路建立规划模型,确定了KMV模型的最优长期负债γ系数;通过最优长期负债系数γ建立了未发债上市银行的违约率测算模型、并实证测算了我国14家全部上市银行的违约概率。本文的创新与特色一是采用KMV模型计算的银行违约概率PDi,KMV与实际信用利差确定的银行违约概率PDi,CS总体差异^n∑i=1｜PDi,KMV-PDi,cs｜最小的思路建立规划模型,确定了KMV模型中的最优长期负债γ系数;使γ系数的确定符合资本市场利差的实际状况,解决了现有研究中在0和1之间当采用不同的长期负债系数γ、其违约概率的计算结果截然不同的问题。二是实证研究表明,当长期负债系数γ=0.7654时,应用KMV模型测算出的我国上市银行违约概率与我国债券市场所接受的上市银行违约概率最为接近。三是实证研究表明国有上市银行违约概率最低,区域性的上市银行违约概率较高,其他上市银行的违约概率居中。

简介：本文从动态角度检验了时变信息不对称与公司股权融资行为之间的关系。基于Wilcoxon秩和检验、方差比检验以及Fama—MacBeth回归方法的实证结果表明：我国上市公司倾向于在信息披露之后公告新股发行；我国上市公司发行公告前后两个定期报告皆具有信息含量，但发行公告之前的定期报告没有向市场传递更好的信息。

简介：本文从政府层级、制度环境与投资机会的角度出发，运用因子分析方法，对投资机会集、制度环境变量提取了主成分，以2005～2009年沪深A股上市公司为研究样本，实证检验了政府层级、制度环境对投资机会的影响。研究发现：制度环境对政府控制公司和非政府控制公司的投资机会影响不同，对政府控制公司影响显著；且不同层级的政府控制企业影响程度也有差异；政府是否控制会对企业投资机会产生影响：省政府是否控制在1％的水平下对企业的投资机会具有显著的正向影响，市政府是否控制在5％的水平下对企业的投资机会具有显著的正向影响，中央政府和县政府是否控制对企业的投资机会影响并不显著；政府控制企业会比非政府控制企业获得更高的成长性和可持续发展能力。

简介：在聚合级分布交互仿真中，时间推进控制是一个核心内容。文中评论时间推进控制的假定条件，以及协调和并行的方法。

简介：本文研究了一类不相关平行机的排序问题，在该问题中工件的加工时间既具有学习效应，又资源可控，也就是说在该问题模型中，工件的实际加工时间为其正常的加工时间、加工过程中工件所处位置以及加工时间可控这些变量的函数。该研究的目的是为使得总机器负载和总的控制费用的加权和最小以及总的完工时间和总的控制费用的加权和最小。文章通过对问题的相关性质的分析和证明找到了一个解决问题的最优化算法，并且也证明了在处理机的数量给定的条件下，该问题的时间复杂性为0（nm·2），最后也给出了相应的数值例子来阐述该问题。

简介：本文主要讨论了工件加工时间具有学习效应和安装时间的单机排序问题。工件的加工时间不仅与之前已加工完的工件加工时间有关,还与工件的加工位置有关。安装时间是依赖于已加工完的工件的实际加工时间的简单函数,即p-s-d形式。本文证明了极小化最大完工时间,极小化总完工时间,极小化完工时间的平方和问题具有多项式算法,也证明了极小化加权总完工时间,极小化最大延误和极小化总误工问题在某些条件下具有多项式算法。

简介：为了解决银行顾客排队现象，本文提出解决这种排队现象的服务策略，根据服务原则建立模型——具有非抢占优先站点轮询系统，讨论系统在平稳条件下，对于具有一个非抢占的优先权站点且采用穷尽服务方式下的轮询系统进行理论分析，利用排队理论，给出每个站点的队长的概率母函数及顾客的等待时间的拉普拉斯·斯蒂尔切斯变换，实现了该服务方案的定性分析。

简介：单位连结人寿保险合同是保险利益依赖于某特定股票的价格的保险合同.当保险公司发行这样的保险合同后,保险公司将面临金融和被保险人死亡率两类风险.因此这样的保险合同相当于不完全金融市场上的或有索取权,不能利用自我融资交易策略复制出.本文提出利用不完全市场的局部风险最小对冲方法对冲保险者的风险.我们在离散时间的框架下给出了局部风险最小对冲策略.

简介：为解决以往上市公司集成评价模型中各方法评价结果不一致问题,本文构建了改进集成评价模型。该模型先采用层次分析法、灰色关联度法、因子分析法进行评价,并运用KENDALL-W协和系数法对各评价结果进行事前一致性检验;通过检验后,再分别运用算术平均组合评价模型、Borda组合评价模型和Copeland组合评价模型进行组合评价。为了衡量组合评价与各评价方法的评价结果是否吻合,应用Spearman等级相关系数进行组合评价方法的事后检验,并根据Spearman等级相关系数的大小,选出最优的组合评价方法。最后,对中国26家上市运输公司财务绩效进行了集成评价的实证研究,并以算术平均组合评价模型的标准得分为聚类指标,采用欧氏距离法对26家上市运输公司进行聚类。结果显示：铁路、水路、公路运输各存在一个典型绩优企业,分别是：铁龙物流、北京传媒、海峡股份,四类上市运输公司中铁路上市公司财务绩效最优。

简介：对全过程时间限制车流协调优化问题进行描述。基于该问题随机动态特性,将计划周期划分为若干决策时隙区间,并以决策时隙区间为单位进行建模求解。定义运输任务即时成本和未来成本,并构建决策时隙区间内最优分配网络。通过决策时隙区间逆向滑动过程设计,逐步估计各决策时隙区间内相应运输任务的未来成本,并将其引入模型构建车流组织协调优化问题异构模型。最后设计试验演进问题求解过程,验证方法的有效性。

简介：装卸工问题是从现代物流技术中提出的一个实际问题,这个问题的雏形早在上个世纪60年代中国科学院数学研究所就提出和研究过.现代物流业的迅速发展,促成和推动装卸工问题的提出和研究.装卸工问题是一个新的NP困难的组合优化问题,本文研究限制情形下的装卸工问题,并证明是拟多项式时间可解的.

简介：本文提出一种带时间窗和容量约束的车辆路线问题(CVRPTW),并利用TabuSearch快速启式算法,针对Solomon提出的几个标准问题,快捷地得到了优良的数值结果.

简介：过度的噪音交易,尤其是受到行政处罚的上市的噪声交易,在我国证券市场是非常普遍的。选用2007～2009年内受到中国证监会行政处罚的上市公司,从2006年1月到2009年12月的收益率作为分析的样本,同时取其对应的同行业的配对公司进行实证研究得出结论,噪声交易者风险（NTR）与股票超额收益是显著负相关的,显著性越高,那么投资者投资此类股票受到损失的可能性越大。最后,本文提出了治理我国股市噪声问题、提高市场有效性的政策建议。

简介：本文研究批量到达带启动时间的单重休假的M/G/1排队系统,给出稳态队长的母函数和等待时间分布的LST及其它们的随机分解结果,推导出忙期、闲期和线期母函数和均值.

简介：时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一，通常由于时间序列数据的特殊结构，导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进^一均值算法相结合的时间序列聚类算法，该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取，然后利用改进￡．均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析，从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性，将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中，取得了较好的数值结果。