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6 个结果
  • 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。提出一种的直觉模糊相似度公式,研究了一种的直觉模糊聚类方法,设计了一种基于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。

  • 标签: 群决策 直觉模糊集 大规模 聚类分析 相似度
  • 简介:现有许多种关于股票投资的技术分析方法,如转移平均线,PE值,相对强弱指数等等。文章提出一种基于回归的的技术分析方法-回归直线分析法,通过比较,作者认为回归直线分析法在香港股市较其它几种技术分析方法不仅具有盈利大,而且盈利概率也明显占优的特点。

  • 标签: 股票投资 均匀设计抽样 回归 技术分析 恒生指数
  • 简介:信赖域方法是解决无约束优化问题的一类有效的方法,而求解信赖域子问题又是信赖域方法的一个重要的组成部分。在本文中,我们首先介绍Hager的序列子空间方法,并分析了对于不同的子空间序列,该算法所具有的性质。随后我们在以上分析的启发下,给出SSM算法的一种改进算法,改进后的算法不仅是全局收敛的,而且进一步减少了矩阵运算量。最后我们给出一些初步的数值试验报告。

  • 标签: 非线性优化 信赖域子问题 序列子空间方法 全局收敛
  • 简介:为解决一性n人囚徒困境中局中人如何走出困境的问题,引进了背叛惩罚函数及其严厉度和参与人的背叛愿意度等概念,并用数学论证法证明了如下结果:(1)参与人的背叛愿意度都不超过1。(2)背叛愿意度越大,这个参与人越愿意背叛;(3)背叛愿意度为0零时,这个参与人是否背叛其赢得一样;(4)当背叛愿意度取负数时,其绝对值越大,参与人的合作积极性越大。得到博弈结果的判定法:(1)计算各参与人的背叛愿意度。(2)若至少有一个参与人愿意背叛,则全体参与人都背叛。(3)若全体参与人都愿意合作,则合作成功。例子表明,本结果在理论上可有效地解决中局中人如何走出困境和在给定惩罚机制下博弈结果的预测问题。

  • 标签: 运筹学 惩罚机制 合作性 数学模型法 一次n人囚徒困境