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一类全局优化问题的线性化方法 被引量:2
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作者 屈绍建 张可村 《应用数学》 CSCD 北大核心 2006年第2期282-288,共7页
本文对带有不定二次约束且目标函数为非凸二次函数的最优化问题提出了一类新的确定型全局优化算法,通过对目标函数和约束函数的线性下界估计,建立了原规划的松弛线性规划,通过对松弛线性规划可行域的细分以及一系列松弛线性规划的求解过... 本文对带有不定二次约束且目标函数为非凸二次函数的最优化问题提出了一类新的确定型全局优化算法,通过对目标函数和约束函数的线性下界估计,建立了原规划的松弛线性规划,通过对松弛线性规划可行域的细分以及一系列松弛线性规划的求解过程,得到原问题的全局最优解.我们从理论上证明了算法能收敛到原问题的全局最优解. 展开更多
关键词 最优化 线性化方法 分枝定界
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基于前景理论的混合不确定情景下在线多属性反向拍卖的赢者确定方法 被引量:4
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作者 王世磊 屈绍建 +1 位作者 刘志敏 马刚 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第6期187-197,共11页
在线反向拍卖在当今的经济社会发展中扮演越来越重要的角色,其主要应用于采购招标领域。而在实际的采购拍卖中有关商品属性和供应商信息等方面常会存在一定程度的不确定性,且这些不确定性的刻画又存在着多种模糊表述形式,这些都将增加... 在线反向拍卖在当今的经济社会发展中扮演越来越重要的角色,其主要应用于采购招标领域。而在实际的采购拍卖中有关商品属性和供应商信息等方面常会存在一定程度的不确定性,且这些不确定性的刻画又存在着多种模糊表述形式,这些都将增加采购方的风险预期和竞标供应商赢者确定的难度。为此,本文基于前景理论及模糊集理论,研究了同时存在精确数、区间数、三角模糊数、梯形模糊数和语义模糊术语五种属性描述方式的在线多属性反向拍卖的赢者确定问题,提出了一种更具一般性的混合不确定情景下的在线多属性反向拍卖赢者(中标者)确定方法。最后,通过数值算例和比较分析验证了本文所提方法的合理性与有效性,并通过稳健性分析进一步说明方法的稳定性和适用性。 展开更多
关键词 在线反向拍卖多属性 混合不确定 模糊理论 前景理论 赢者确定
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概率语言移情网络下的机会约束鲁棒大规模群体共识决策
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作者 韩烨帆 纪颖 屈绍建 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第8期101-108,共8页
本文旨在面向概率语言移情网络建立大规模群体共识决策方法,利用机会约束鲁棒优化方法处理单位调整成本的不确定性。首先,建立概率语言移情网络评估决策者间的移情关系。其次,利用模糊C-均值聚类对决策者分类,并基于聚类的规模、内聚度... 本文旨在面向概率语言移情网络建立大规模群体共识决策方法,利用机会约束鲁棒优化方法处理单位调整成本的不确定性。首先,建立概率语言移情网络评估决策者间的移情关系。其次,利用模糊C-均值聚类对决策者分类,并基于聚类的规模、内聚度和总体移情度确定聚类权重。在反馈调整过程中,利用置信水平控制不确定参数的波动范围,建立机会约束鲁棒成本共识模型为决策者调整意见提供参考。最后,通过疫情防控方案选择的应用和对比分析,证明考虑移情关系能促进共识达成,且机会约束鲁棒共识模型能更好的平衡经济性和保守性。 展开更多
关键词 大规模群体决策 机会约束鲁棒优化 最小成本共识 概率语言移情网络 反馈机制
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基于行为主从博弈模型的股票价格分析
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作者 魏菊 纪颖 屈绍建 《金融理论与实践》 北大核心 2017年第9期58-63,共6页
资产定价问题随着金融产业的快速发展成为金融学家们争相研究的对象,影响风险资产价格变化的因素也随着研究的不断深入而不断显露出来。在Kyle模型的基础上,在股票市场中引入贴近实际的趋势交易商,构建了以知情交易商为主导,趋势交易商... 资产定价问题随着金融产业的快速发展成为金融学家们争相研究的对象,影响风险资产价格变化的因素也随着研究的不断深入而不断显露出来。在Kyle模型的基础上,在股票市场中引入贴近实际的趋势交易商,构建了以知情交易商为主导,趋势交易商采取适应性策略的主从博弈模型,给出了市场均衡时的股票价格。同时,运用数值方法分析了知情交易商和趋势交易商博弈行为对股票均衡价格的影响,结果显示趋势交易商的决策会影响市场的均衡价格,两类交易者博弈的结果甚至会造成不同方向的变化趋势。最后,通过案例验证了模型结论的有效性,并为市场分析和投资者实际决策提供理论的支撑。 展开更多
关键词 股票市场 不完全信息 股票价格 知情交易商 趋势交易商 主从博弈模型
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考虑模仿竞争的奖励型众筹合同设计 被引量:3
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作者 纪颖 祝剑利 屈绍建 《工业工程》 北大核心 2022年第5期65-72,共8页
传统融资渠道的堵塞迫使许多初创企业将目光转向大众,希望通过众筹来获得初始投资。然而,企业在众筹平台公布项目信息加剧了产品被模仿的风险。为此,本文研究企业众筹合同的可行性和优化设计以减少模仿竞争带来的损失,即在众筹导致的传... 传统融资渠道的堵塞迫使许多初创企业将目光转向大众,希望通过众筹来获得初始投资。然而,企业在众筹平台公布项目信息加剧了产品被模仿的风险。为此,本文研究企业众筹合同的可行性和优化设计以减少模仿竞争带来的损失,即在众筹导致的传统产品市场扭曲与外部模仿竞争之间取得平衡。分析表明,本文的众筹合同可以使原本资金短缺的项目得以执行,并强调外部模仿竞争与企业产品定价、融资目标及利润之间的新互动。更激烈的模仿竞争降低了众筹企业提取盈余的能力,而企业也将制定相应的众筹合同以应对模仿竞争。本文为模仿竞争情形下的众筹项目顺利开展提供一定理论意见和实践参考。 展开更多
关键词 众筹 合同 产品定价 模仿竞争
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基于数据驱动的鲁棒最小成本共识模型
6
作者 韩烨帆 纪颖 屈绍建 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第9期36-42,共7页
针对权重的随机性和模糊性影响聚合算子质量,从而导致最优决策产生巨大变动的问题,本文构造了不确定集合刻画决策者权重的不确定性,并运用数据驱动鲁棒优化方法建立了最小成本共识模型。首先,利用核密度估计(KDE)方法从历史数据中获取... 针对权重的随机性和模糊性影响聚合算子质量,从而导致最优决策产生巨大变动的问题,本文构造了不确定集合刻画决策者权重的不确定性,并运用数据驱动鲁棒优化方法建立了最小成本共识模型。首先,利用核密度估计(KDE)方法从历史数据中获取不确定权重的概率密度函数,以构造具有置信水平的不确定性区间,并控制聚合算子中不确定权重的波动范围。其次,分别在三种形状的集合(包括盒子集、椭球集和多面体集)下定义柔性不确定集合I和柔性不确定集合II,建立了六个不确定环境下的数据驱动鲁棒成本共识模型。最后,从碳配额分配问题中抽象出一个群体决策问题,估计政府为各企业分配额度的概率密度函数,构造基于置信水平的区间以处理偏差造成的不确定性,证明了所提出的模型的有效性和适用性。结果表明:(1)利用数据驱动方法遍历权重的历史数据,能够有效提高聚合算子的质量;(2)政府可以根据对风险的偏好程度选择合适的不确定集合以制定决策;(3)新提出的模型能够在一定程度上降低数据分析结果的鲁棒性代价。 展开更多
关键词 群体决策 最小成本共识模型 聚合算子 数据驱动鲁棒优化 置信水平
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