基于Cobb-Douglas效用函数的多属性采购拍卖

在多属性采购拍卖的实践中,利润和赢得合同对供给者来说具有不同的重要性.假设供给者使用Cobb-Douglas效用函数对利润和赢得合同的重要性程度进行权衡,在第一评分拍卖及第二评分拍卖下获得了供给者的均衡投标策略和采购者的期望效用,并对采购者的期望效用进行了比较.结果表明供给者对被采购物品的质量选择只与自己的成本参数和打分函数有关;当供给者越看重获取采购合同,采购者的期望效用越高;当采购者只能使用效用函数打分时,如果供给者更看重利润,采购者应该采用第二评分拍卖节约采购成本,否则使用第一评分拍卖.

基于ELES模型和CD效用函数的“纵横双向”消费结构变动研究

探究消费升级对于促进共同富裕具有深远意义。基于CFPS 2010—2020年数据,结合扩展线性支出模型(ELES)、CD效用函数和门槛回归等方法构建了“纵横双向”识别模型,并实证考察了我国居民消费升级与消费结构状况。研究发现,2010—2020年我国居民家庭消费结构横向上呈升级趋势,但仍以生存型消费支出为主;细分“三型八类”消费,发现生存型与发展型的消费占比上升,享受型消费存在较大的消费偏好,表现出消费分层特征,且家庭消费结构呈多样化发展趋势;家庭年度总支出的三条约束线分别为60100元、122800元及122900元。纵向上发现预算约束线在不断后移,表明消费结构在不断升级。文章运用多门槛回归方法结合ELES模型构建了消费结构的综合识别模型,以此作为判断消费结构升级与否的依据和标准。

基于多维效用函数的多基站运行成本优化方法

现有移动通信系统出现业务量迅猛增长现象,为缓解增长的基站负荷带来的基站功耗,移动通信系统中为基站配备了可再生能源产能设备。如何实现通信系统信息流与能量流匹配,完成通信业务与基站可再生能源储备的精确配对,更加充分的利用通信系统内可再生能源,是下一步优化通信系统网络性能并降低系统运行成本的关键。为此,本文构建了一个多维效用函数,该函数联合考虑了用户的接受信干噪比、可再生能源利用与基站负载3种因素。通过将求解多基站系统运行成本最小化问题转化为多维效用函数效用值最大化问题,对多基站系统进行优化,并实现系统运行成本最小化。问题转化后为一个混合整数非线性优化的非凸问题。为求解该问题本文提出了多维效用函数迭代优化算法,将该问题拆分为用户调度、功率分配与基站负载均衡3个子问题,通过采用交替优化和连续凸近似技术对问题进行迭代求解。仿真结果表明,相比于最大SINR关联优化算法与“最大SINR+可再生能源利用”优化算法,本文算法在可再生能源利用率方面分别提升了58.68%和29.74%,且系统总费用一直维持在较低水平,具备显著优势。

具有倍乘单次转换特性的效用函数研究

在金融经济学和决策科学中,效用函数是描述决策者风险态度或满意程度最重要的理论工具之一,它也是风险和不确定性决策分析的基本工具。对效用函数特征和应用背景的研究一直是决策科学和风险管理领域的重要问题。本文提出了效用理论中的倍乘单次转换的概念,得到了具有倍乘单次转换特性的效用函数的四种具体形式,并且给出了它们与风险厌恶以及风险一致性之间的关系,从而为具有此特性的效用函数提供了实际的应用背景。以此为基础,本文进一步提出了倍乘强单次转换的概念,并证明了满足此特性的效用函数的具体形式。本文的研究丰富了效用理论中单次转换效用函数的研究内容,为分析具有倍乘单次转换特性的决策问题提供了理论工具。

基于多线性组合效用函数的智能服务组合选择

在进行智能服务开发时,企业往往面临从服务集合选择部分服务进行开发的问题。考虑智能服务结果的不确定性,以及决策者偏好信息和服务所需资源信息的不准确性,提出一种基于多线性组合效用函数的智能服务组合选择方法。首先,针对智能服务结果的不确定性,利用多线性组合效用函数构建组合选择目标函数,并在考虑服务之间资源交互的基础上,建立混合整数规划模型并求解最优化服务组合。然后,考虑决策者偏好、智能服务效用评定信息及所需资源信息不准确情形,进行鲁棒分析,将最优组合出现的频率及各个服务被选择的频率作为最终选择的重要参考。最后,以某重卡企业智能服务组合选择问题为例,验证了方法的可行性与有效性。

基于效用函数的舰艇编队机动作战效能评估研究

舰艇机动能力作为编队作战能力的重要支撑之一,以往文献很少涉及编队机动作战能力评估;论文通过剖析舰艇编队机动作战概念,解析机动作战任务剖面,破解影响机动作战能力的关键因素,构建机动能力多层评估指标体系,采取解析聚合方式刻画编队机动作战能力;针对指标参数差异较大,采用效用函数转换不同指标的属性值,比较指标实际值与期望值之间的差距,建立效用评估模型,准确评价舰艇编队机动作战能力,通过实例分析验证函数模型可行性。

基于随机波动下不同效用函数的集体最优投资问题研究

效用函数是养老基金管理过程中最直接最重要的影响因素之一。本文利用Heston提出的随机波动率模型模拟金融市场,对基金代理人提供最低担保的混合养老金计划进行研究并给出最优投资策略问题,以最大化终端财富过程的期望效用为目标函数。假设投资者对风险的偏好程度满足HARA效用函数的一般框架,运用随机最优控制理论和静态鞅方法确定不同效用函数下的最优终端财富,并结合伊藤积分给出了不同的最优投资策略的显式表达式。最后通过数值模拟说明在不同效用函数下的参数对最优财富的影响不同,为决策者提供相应的参考。

基于边际效用函数的应急救援人员培训派遣模型

针对应急救援人员面对重大救援任务胜任能力不足的问题,建立了突发事件应急救援人员培训派遣模型。基于边际效用函数,结合知识累积函数和胜任力模型,计算救援技能培训过程中产生的培训效用;进一步,以最大化培训效用和最小化培训派遣时间为目标,建立了应急救援人员培训派遣一体化的优化模型。“7·20郑州特大暴雨”事件算例分析表明,该模型能够有效地提高应急救援人员的救援能力和培训效果,实现对任务的科学分配。

基于效用函数的无源光网络动态带宽分配算法

为解决无源光网络由于传播距离较远而导致传播时延较长、信道利用率较低的问题,提出一种基于效用函数的无源光网络动态带宽分配算法。在无源光网络上行数据传输方向上,凭借光线路终端规律性地轮询各光分配网,获取上行带宽的请求信息。在无源光网络下行数据传输方向上,光线路终端把光网络的下行业务分组装入帧,并以广播的形式进行数据传输,结合此特点,利用带宽分配与微观经济学之间的相似度。以传输功率和传输信号增益,建立基于效用函数的分配问题优化模型,并通过路由器矩阵及其逆矩阵对该问题模型进行求解,得出各链路的最优传输速率,实现无源光网络动态带宽分配。实验结果表明,所提算法的信道利用率较高且时延抖动较低,能够有效提升网络动态实时性。

基于效用函数的期望最大搜索算法

强化学习已在各行业得到广泛应用,强化学习所需的大量探索在很多语境下均可能带来严重后果。为此,业界提出安全强化学习。从经济学中借鉴的效用函数是其中的一种常用技巧,但其在搜索算法中还未得到充分研究。当智能体在风险中立的语境下进行训练后,如何利用搜索算法将其迁移至风险敏感语境中仍是一个需要解决的问题。因此,提出向期望最大搜索算法中加入安全强化学习常用的效用函数技巧进行改进。以2048游戏为例,基于2022年最新的NTuple方法及在风险中立语境下所训练的权重,实验了不同的超参数。实验结果表明,将sigmoid函数作为效用函数应用于搜索算法中,可以显著提升算法性能。其中,在2层搜索中,改进后的算法相较于原始算法提升了14053.35分,在3层搜索中,提升了6522.9分。

基于加权效用函数的LoRa扩频因子和码率分配

针对大规模LoRa网络数据包到达率下降、能耗急剧增加的问题,提出了基于加权效用函数的LoRa扩频因子和码率分配方法。首先,建立扩频因子和码率对数据包到达率和能耗的耦合影响关系;然后,基于赏罚机制建立数据包到达率和能耗的效用函数,并以它们的加权值为目标函数,利用贪心算法进行扩频因子和码率联合分配;最后,通过遍历搜索的方法确定最优的权重系数。仿真结果表明,相比目前最新的CA-ADR算法,所提算法的网络平均数据包到达率提高了21.2%,网络平均能效提高165%。本文算法有效提高了LoRa网络的通信可靠性和终端设备的生命周期,在智慧城市、智慧农业等众多场景具有较高的应用价值。

基于悬架效用函数的车身姿态控制

为了研究悬架控制对车身运动姿态的影响,运用八板块假说对整车模型进行分析,提出了构造悬架效用函数的方法,并且给出了基于熵值法优化权值方法,设计出相应的Simulink控制器;以某车型为例建立整车多体动力学模型,进行了脉冲路面和蛇形道路下不同车速工况的SIMPACK/Matlab联合仿真,将基于悬架效用函数优化的模糊控制和现有其他控制方法的悬架减振效果进行了对比分析;理论分析和仿真试验证明,基于悬架效用函数优化的模糊控制是可行的,较好地改善了车辆的平顺性,并能有效抑制车身俯仰和侧倾运动。

效用函数在管道完整性维护决策优化中的应用

提出了利用效用函数评估管道失效后果 ,优化管道完整性维护决策。解释了效用函数的含义 ,建立了管道完整性维护决策树模型 ,详细阐述了确定效用函数的方法和步骤 。

效用函数意义下投资组合有效选择问题的研究

我们知道 ,每个投资者在进行投资过程中 ,都有自己对收益与风险的偏好程度 ,即投资活动要遵循一个关于收益与风险的效用函数。按照古典经济学的分析 ,这个效用函数称为无差异曲线 (IDC) ,它是用均值 -方差来表现风险 -回报率相互替换的大小和形式的。每个投资者都拥有一条无差异曲线来表示他对于预期回报率和标准差的偏好。那么投资者如何确定他的一条无差异曲线 ,使他的最佳资产组合位于这条无差异曲线上 ?本文运用自己独创的一种几何方法解决了这个难题。本文首先把Markowitz模型的有效前沿用投资组合的权重向量表示出来 ,然后将无差异曲线也用抽资组合的权重向量表示出来 ,再由资产组合的有效选择原则就求出这个无差异曲线了。

基于效用函数逼近的绿色产品评价方法

提出了采用逼近绿色产品效用函数的评价方法。首先选取产品样本,然后采用函数逼近方法建立评价模型。依据人工神经网络逼近函数的计算条件,建立了基于BP神经网络和径向基函数神经网络的绿色产品评价模型以电冰箱为例,建立评价指标体系,收集了相关的评价样本,分别对BP神经网络和径向基函数神经网络进行了训练和仿真。该方法的计算不需要各指标的权重,可对绿色产品序数和基数效用函数进行逼近,实现了绿色产品非线性效用函数的评价。

经济增长与政府支出的最优规模——基于国家效用函数的研究

本文在家庭和政府资源约束情况下,最大化国家效用函数,分别得到了平衡增长路径中政府投资性支出的最优规模和政府消费性支出的最优规模;根据"巴罗法则"进行经验研究,得到我国政府投资性支出的最优规模为占GDP的8.5%,政府消费性支出的最优规模为占GDP的21.7%;根据模型的结果给出了相关的政策建议。

集对分析与效用函数

集对分析是对系统作同异反定量分析研究的一种系统分析方法．本文把集对分析方法应用于多目标决策中效用函数的建立．多目标决策实例表明集对分析方法为效用函数的建立提供了一种科学的系统方法．

基于Cobb-Douglas函数的科技金融和科技型创业企业耦合的价值判断

在"双创"的大背景下,科技型创业企业离不开科技金融的支持,同时科技型创业企业的蓬勃发展也会促进科技金融的发展,二者的相互促进和共同发展是在二者耦合状态下有序展开的,它们耦合的前提是投资价值。文章首先分析了二者耦合的必要性、可行性及智力资本和金融资本耦合的Cobb-Douglas特性,在此基础上运用实物期权理论研究它们耦合的期权价值,并指出只有耦合具有投资价值和合理比例关系时科技金融和科技型创业企业才有可能相互投资并产生耦合。

科技评价中效用函数合成方法的比较研究

以科技期刊评价为例,采用专家打分法确定权重,重点分析加法合成、乘法合成、对数合成、代换合成方法的特点及适用范围。首先比较不同合成方法结果的相关性及排序情况,然后利用离散系数、极差比率、高端区分度、低端区分度、高低端汇总比率指标比较各种合成方法的区分度、对较优期刊及较差期刊打分的强化情况,最后分析不同乘法合成方法与科技期刊协调发展程度的关系。认为不同合成方法排序结果不尽相同,应根据需要选择不同的合成方法,各种合成方法综合运用是较好的解决问题的方法。

基于边际效用函数的网络资源调度

为解决当前基于效用的网络资源调度中模型通用性不强、求解算法效果差、速度慢等问题,提出了基于边际效用函数的效用最优化资源调度方法.它根据边际效用函数的特点,将网络应用分为弹性和非弹性应用,并通过每个应用的边际效用函数求出其效用函数.将上述效用函数应用于网络资源调度问题中,给出了问题求解的高效算法.仿真实验表明,与目前最新的同类算法及经典优化求解工具Lingo9.0中的算法相比,本文算法求得的总效用值平均提高5%和4%,而所用时间仅为上述算法的0.2%和0.003%.