长三角地区大气污染的空间关联及动态交互影响——基于2015年城市AQI数据的实证考察

长三角地区大气污染的城市联动及动态交互影响已成为制约大气污染联防联控成效的关键问题。利用长三角地区城市空气质量指数(AQI),应用时间序列分析与网络分析方法探寻联防联控应对机制,研究发现:长三角地区城市间大气污染呈现出多线程的网络结构联动关系;利用连云港等6城市的网络"中介"作用,易于调控城市之间大气污染的联动关系;长三角地区的城市可划分为四个空间聚类,降低"净溢出"与"经纪人"聚类之间的大气污染联动,提高与"净受溢"聚类之间的大气污染联动,将有利于提升大气污染联防联控成效。

绿色信贷与银行盈利能力的动态交互影响研究

在绿色经济快速发展的背景下,企业社会责任与银行经营绩效之间的关系,决定了绿色信贷的发展水平。系统地分析了商业银行开展绿色信贷的驱动因素和经济后果,并基于2005—2018年我国35家商业银行数据,实证检验了绿色信贷与银行盈利能力的动态交互影响关系。结果表明:第一,当期和滞后期绿色信贷对当期银行盈利水平均具有显著负向影响,且这种影响随着滞后期增加而逐渐减弱;第二,当期银行绩效对当期绿色信贷也具有显著负向影响,主要原因是非利息业务的拓展并不能弥补成本费用增加带来的损失;第三,考虑样本异质性后发现,开展绿色信贷可以显著提高国有银行和股份制银行的盈利水平,而对城商行经营绩效具有显著负向作用。这有助于引导商业银行更好地实施绿色信贷政策,逐步完善我国绿色信贷体系建设。

经营、投资和筹资现金流动态交互影响分析

本文提出系统现金流的面板向量自回归模型(Panel Vector Autoregression,PVAR)考察经营、投资和筹资现金流三者间的动态交互影响效应。该模型不但解决了变量内生性问题,并且有效刻画了系统变量间的冲击反应。敏感度分析与方差分解的结果表明:中国制造业上市公司投资现金流对经营现金流具有突出的敏感性,而投资现金流的波动则更多地受到筹资现金流的波动影响。正交冲击反应分析则进一步表明:经营现金流对投资、筹资现金流冲击的反应不显著,而投资现金流对经营、筹资现金流冲击的反应要持续较长时间,并且筹资现金流与经营现金流具有一定程度上的短期替代作用。以上研究结果分别从现金流敏感度和现金流波动性两个角度说明中国制造业上市公司存在外部融资约束问题。

基于多Agent的交互式动态影响图研究、应用与展望

交互式动态影响图(I-DIDs)是不确定环境下多Agent序贯决策的图模型.该模型突破传统基于公共知识的纳什均衡点的假设,使得该模型具备解决大规模动态决策问题的能力,具有更为广泛的应用前景.在总结、分析动态影响图研究成果的基础上,针对多Agent的I-DIDs状态空间随时间片的增长呈指数级增长问题,提出了基于行为等价和动作等价的两种新型算法并进行算法分析;此外,探讨应用I-DIDs模型解决自动小车存取系统中的路径规划、避免环路死锁问题,扩展了I-DIDs的应用范围.

交互式动态影响图及其精确求解算法

为了表示部分可观察马尔可夫环境下,多Agent决策中各Agent之间的动态结构关系,对影响图(IDs)在结构和时间上进行扩展,形成一种能够对其他Agent建模的决策模型:交互式动态影响图(I-DIDs)。I-DIDs是不确定环境下多Agent进行序贯决策的图模型。该模型的解是在对其Agent行为概率分布的预测下提供给该Agent的最优决策,能更有效地解决多Agent的决策问题。但I-DIDs状态空间太大,Agents候选模型空间随着时间片的增加成指数级增长,使计算变得复杂。因此,提出了一种基于行为等价的最小化模型集合的方法,通过限制模型增长来缓解模型空间不断扩大的趋势,以达到简化计算的目的。在模型实例上的仿真实验结果显示了该算法的有效性。

多Agent交互式动态影响图的建模方法

交互式动态影响图是一种以动态影响图为基础,利用有向图构造Agent之间交互作用的决策概率模型,目前只能解决2个Agent的问题.根据概率图模型理论、交互式部分可观测马尔可夫决策过程性质、最大奖励期望值原理等以3个Agent为例建立多Agent交互式动态影响图(I-MADIDs)模型,探讨除建模Agent之外,其他非建模Agent之间存在稳定关系时,如何简化I-MADIDs模型.最后对老虎问题进行建模,利用HUGIN7.0对其进行求解,分别讨论了建模A-gent和其他Agent的决策情况,对比了精确方法和简化模型中贝叶斯参数学习近似方法中Agent的决策情况,证明了近似方法的有效性.

基于KL距离的交互式动态影响图近似算法

交互式动态影响图(interactive dynamic influence diagrams,I-DIDs)状态空间太大,候选模型的数量随时间变化而呈指数倍增长。针对其备受计算量困扰的问题,提出一种利用近似行为等价原理与区别模型更新算法(discriminative model updates,DMU)相结合的近似算法。首先给出了基于Kullback-Leibler(KL)距离模型行为等价和近似行为等价的定义,然后基于KL距离和候选模型的动作对候选模型聚类,自上而下合并策略树形成策略图,最后利用DMU算法进行求解。仿真结果表明,相对于传统的DMU算法,所提近似算法能显著降低候选模型的数量,提高I-DIDs的效率,对I-DIDs的理论及应用研究具有参考价值。

基于lookahead的交互式动态影响图的DMU改进算法

区别模型更新(discriminative model update,DMU)是一种常用的求解交互式动态影响图(interactive dynamic influence diagrams,I-DIDs)问题的算法。结合lookahead思想提出了一种判断模型近似行为等价的改进DMU方法。所提方法首先将满足近似行为等价的模型聚类形成代表模型集合,然后自上而下对代表模型进行更新,在模型更新过程中,只更新那些与其他模型预测行为不同的模型。结合lookahead思想提出了一种判断模型近似行为等价的方法。与DMU算法相比,该算法能迅速有效地减少模型的数量,从而减少了计算机的存储空间和运行时间,提高了算法的效率。最后通过对多Agent老虎问题及机器维修问题实验来验证所提方法的有效性。

自愿协议下环境规制对制造业企业生态创新的交互动态影响

选取2013-2017年中国沪深股市117家制造业上市企业相关面板数据,在模型中引入目前实践比较欠缺的环境自愿协议为调节因素,运用系统广义矩估计法(Sys-GMM)研究不同类型环境规制对企业生态创新的交互动态影响。研究结果表明:命令控制型、市场激励型环境规制对企业生态创新的当期促进效应并不显著,但具有显著的滞后促进效应;命令控制型与市场激励型环境规制组合工具能同期促进企业生态创新,后期有一定抑制作用,但不影响企业生态创新总体促进效应;环境自愿协议调节下,可放大环境规制同期促进效应或减小后期抑制效应;无论是否有环境自愿协议的调节,命令型环境规制对企业生态创新当期和后期促进作用都大于市场激励型环境规制。

我国不同地区就业水平与收入分配状况的动态关系——基于PVAR的实证检验

本文构建了两类面板数据模型,对我国不同地区就业水平与收入分配状况的动态系统性交互影响进行了实证研究。研究表明,就业总量的扩大在长期可促进收入分配的公平,但不同行业的工资差异却在拉大收入不平等;在短期就业水平的提高会造成收入分配差距的扩大,但在长期却起到相反作用;在东部地区促进就业可以有效地缩小收入差距,而中、西部则应从调节工资收入入手。

交互式动态影响图的一种近似求解算法

提出一种基于行为等价原理分段处理交互式动态影响图(I-DID)的近似算法:先将底层I-DID模型分解成包含若干时间片的子片段,求解首片段,获得各模型的策略树,并依行为等价原理合并策略树,形成策略图,其结果作为下一片段的初始模型,再进行求解.重复这个过程,直到最后片段结束,获得完全策略图,用来指导agent是否进行模型更新.最后,针对多agent老虎问题进行试验和算法比较,试验结果从模型解的质量和模型空间大小2个方面验证了所提算法的有效性.

基于交互式动态影响图的对手建模

在充满竞争的环境中,资源有限导致智能体之间存在利益冲突,有必要建立对手模型并对其行为进行准确预测,从而制定对自身有利的策略.利用交互式动态影响图对未知对手进行建模,将对手的候选模型保存在模型节点并随时间更新其信度.结合观测到的对手动作,在模型空间中利用"观察-动作"序列逐步排除候选模型,最终判定对手的真实模型.实验结果表明,所提出的算法取得了很好的效果,验证了该算法的实用性.

一种交互式动态影响图的改进算法

交互式动态影响图(I-DIDs)是基于概率图形理论的多智能体动态交互决策的图模型.为缓解该模型状态空间随时间片增加呈指数级增长的趋势,文中基于行为等价的基本思想压缩状态空间,提出构建Epsilon行为等价类的方法:利用有向无环图表示其它Agent可能的信度和行为,把信度在空间上接近的模型聚为一类,实现自顶向下合并行为等价模型.该过程避免求解状态空间中的所有候选模型,节省了存储空间和计算时间.模型实例上的仿真结果显示了该算法的有效性.

多Agent交互动态影响图的近似行为等价算法

结合前瞻搜索思想提出了一种判断模型近似行为等价的方法,首先通过比较候选模型的部分解(即策略树)判断模型近似行为等价,然后自上而下对近似行为等价模型进行快速聚类和修剪,利用代表模型将交互式动态影响图扩展成为平铺动态影响图,最后求解平铺动态影响图.算法减少了候选模型的存储空间和运行时间,提高了算法的效率.最后通过多Agent老虎问题及音乐会问题的实验验证了该方法的有效性.

一种新型统一潮流控制器

本文提出一种基于奇异值分解(SVD)的统一潮流控制器。该控制器通过解耦直轴与交轴控制变量的交互作用,可有效减小有功和无功之间的动态交互影响。故其性能与静态解耦(SD)控制器和比例积分(PI)控制器相比,具有明显优势。

一种锯齿型电压波动现象的机理分析

对于装机容量及负荷备用率比较小的分布式独立供电网,其发电机及其励磁系统、PSS和调速器控制系统之间交互影响的效果相对显著,可能引发电网安全稳定问题。以某实际分布式独立供电网为例,对电网发生的一起锯齿型电压波动现象的内在机理进行了分析,给出了相应的解决方案,并以时域仿真验证了该方案的可行性。

多智能体对手建模及其真实模型的确定

针对如何在竞争环境中更好地预测对手行为,并正确制定自身相应的对策进行研究.利用交互式动态影响图对环境中的对手智能体进行建模,并结合贝叶斯网络提出了一种判断对手真实模型的方法.首先,将对手智能体的候选模型保存在模型节点中并实时推理和更新对手的模型、信度和动作;然后,在每次交互中记录下观察到的对手的动作序列,以此作为训练动态贝叶斯网络的集合,得到网络参数后重新计算候选模型的权重,从而判断出对手的真实模型;最后,通过多智能体老虎问题和无人机侦查问题进行实验,并从对手候选模型的权重和我方智能体的收益值两方面验证了算法的有效性.