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Optimal consumption-leisure, portfolio and retirement selection based on α-maxmin expected CES utility with ambiguity 被引量:23
1
作者 FEI Wei-yin 《Applied Mathematics(A Journal of Chinese Universities)》 SCIE CSCD 2012年第4期435-454,共20页
This article studies optimal consumption-leisure, portfolio and retirement selection of an infinitely lived investor whose preference is formulated by a-maxmin expected CES utility which is to differentiate ambiguity ... This article studies optimal consumption-leisure, portfolio and retirement selection of an infinitely lived investor whose preference is formulated by a-maxmin expected CES utility which is to differentiate ambiguity and ambiguity attitude. Adopting the recursive multiple- priors utility and the technique of backward stochastic differential equations (BSDEs), we transform the (^-maxmin expected CES utility into a classical expected CES utility under a new probability measure related to the degree of an investor's uncertainty. Our model investi- gates the optimal consumption-leisure-work selection, the optimal portfolio selection, and the optimal stopping problem. In this model, the investor is able to adjust her supply of labor flex- ibly above a certain minimum work-hour along with a retirement option. The problem can be analytically solved by using a variational inequality. And the optimal retirement time is given as the first time when her wealth exceeds a certain critical level. The optimal consumption-leisure and portfolio strategies before and after retirement are provided in closed forms. Finally, the distinctions of optimal consumption-leisure, portfolio and critical wealth level under ambiguity from those with no vagueness are discussed. 展开更多
关键词 α-maxmin expected CES utility stochastic control BSDEs optimization of utility variationalinequality optimal consumption-leisure-portfolio and retirement.
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K-maxmins聚类算法 被引量:4
2
作者 王宇 《计算机工程与设计》 CSCD 2004年第11期1884-1885,1896,共3页
在分析K-means聚类算法和K-medians聚类算法的基础上,使用Tschebyshev距离(∞-范数)对数据对象集进行聚类分析,得到聚类中心恰为数据对象集的最大值与最小值的均值这一新颖结果,并进而提出了一个新的聚类算法,即K-maxmins聚类算法。给出... 在分析K-means聚类算法和K-medians聚类算法的基础上,使用Tschebyshev距离(∞-范数)对数据对象集进行聚类分析,得到聚类中心恰为数据对象集的最大值与最小值的均值这一新颖结果,并进而提出了一个新的聚类算法,即K-maxmins聚类算法。给出了K-maxmins聚类算法与传统K-means聚类算法和K-medians聚类算法的结果比较。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类算法 数据对象 聚类中心 聚类分析 使用 均值 距离 象集 最大值 对数
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解多目标约束问题的改进MaxMin-PSO算法 被引量:3
3
作者 黄圣杰 罗琦 佟金颖 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第15期48-50,60,共4页
将最大最小化适应度函数与罚函数相结合,提出了一种实用有效求解多目标约束优化问题的粒子群算法。采用归类和比较的思想进行替换非劣解;改变以往全局最优值的选取方法,而采用轮序方式从非劣解中获取。实验证明改进的MaxMin-PSO算法能... 将最大最小化适应度函数与罚函数相结合,提出了一种实用有效求解多目标约束优化问题的粒子群算法。采用归类和比较的思想进行替换非劣解;改变以往全局最优值的选取方法,而采用轮序方式从非劣解中获取。实验证明改进的MaxMin-PSO算法能更加有效的逼近Pareto解,收敛速度更快,分布更均匀,且能很好的抑制低维多目标约束问题的发散现象。 展开更多
关键词 粒子群算法 最大最小适应函数 轮序 罚函数
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Optimal Risk Sharing for Maxmin Choquet Expected Utility Model
4
作者 De-jian TIAN Shang-ri WU 《Acta Mathematicae Applicatae Sinica》 SCIE CSCD 2024年第2期430-444,共15页
This article analyzes the Pareto optimal allocations,agreeable trades and agreeable bets under the maxmin Choquet expected utility(MCEU)model.We provide several useful characterizations for Pareto optimal allocations ... This article analyzes the Pareto optimal allocations,agreeable trades and agreeable bets under the maxmin Choquet expected utility(MCEU)model.We provide several useful characterizations for Pareto optimal allocations for risk averse agents.We derive the formulation descriptions for non-existence agreeable trades or agreeable bets for risk neutral agents.We build some relationships between ex-ante stage and interim stage on agreeable trades or bets when new information arrives. 展开更多
关键词 maxmin Choquet expected utility model Pareto optimal allocation agreeable trade agreeable bet
原文传递
基于Maxmin公平的风险控制资源比例分摊方法 被引量:1
5
作者 戴前智 吴登生 李建平 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2017年第6期1602-1609,共8页
在项目风险管理实践中,如何将风险控制资源适当地分摊给各风险因素是一个重要议题.在风险控制资源总量有限的情况下,合理地分配风险控制资源将有助于提高风险控制效果,提高资源利用效率.考虑到比例分摊是一种在实践中被广泛采用的分摊方... 在项目风险管理实践中,如何将风险控制资源适当地分摊给各风险因素是一个重要议题.在风险控制资源总量有限的情况下,合理地分配风险控制资源将有助于提高风险控制效果,提高资源利用效率.考虑到比例分摊是一种在实践中被广泛采用的分摊方法,其直观的分摊原理更容易被决策者所理解和接受,因此引入比例分摊思想研究该问题.首先推导出项目风险控制资源分摊集的数学表达式,进而定义各定义风险因素的分摊效用函数,在此基础上以分摊效用值满足Maxmin公平为目标,构建风险控制资源分摊模型并给出相应的分摊算法.该模型被应用到软件项目开发实例中,结果表明该方法能够实现对风险控制资源的合理分摊,可以为项目经理提供有效的决策支持. 展开更多
关键词 项目风险控制 资源分摊 比例分摊 Maxmin公平
原文传递
极大代数上区间线性不等式组的可解性
6
作者 李好好 王璐璐 贾胜男 《数学理论与应用》 2024年第2期51-64,共14页
极值代数上区间系统的特征研究是一个具有重要意义的研究方向.本文讨论极大代数上区间不等式系统的各种类型的可解性:弱可解性、强可解性、容许与强容许可解性、控制与强控制可解性,给出对应的可解性特征.更进一步,我们分析以上各种解... 极值代数上区间系统的特征研究是一个具有重要意义的研究方向.本文讨论极大代数上区间不等式系统的各种类型的可解性:弱可解性、强可解性、容许与强容许可解性、控制与强控制可解性,给出对应的可解性特征.更进一步,我们分析以上各种解的存在性与相应的可解性,证明二者在某些情形下的等价性.此外,我们还在各种可解性下求其对应的最大解. 展开更多
关键词 区间线性系统 极大代数 最大解
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基于自适应强化探索悲观Q的多智能体协同AGC算法 被引量:1
7
作者 席磊 全悦 +1 位作者 刘治洪 解立辉 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期2286-2296,共11页
双碳目标下规模化可再生能源和柔性负荷的接入,使得电力系统中新能源占比日益增大。而传统的控制方法无法充分调动源-网-荷-储各部分的能动性,给电网带来愈来愈差的控制性能。因此本文从自动发电控制的角度,提出一种自适应强化探索悲观... 双碳目标下规模化可再生能源和柔性负荷的接入,使得电力系统中新能源占比日益增大。而传统的控制方法无法充分调动源-网-荷-储各部分的能动性,给电网带来愈来愈差的控制性能。因此本文从自动发电控制的角度,提出一种自适应强化探索悲观Q的多智能体协同算法,以提高源网荷储协同系统的控制性能。算法中所采用的悲观Q学习通过选择多个动作值估计器中最小动作值,不仅能够解决传统Q学习在动作探索过程中动作值的估计偏差,而且能够控制动作值估计偏差从正到负的变化,有助于提高算法的控制精度。同时自适应强化探索策略的引入,代替了传统Q学习中ε-贪婪策略,能够避免重复和不平衡的探索。通过对改进的IEEE标准两区域负荷频率控制模型和源网荷储协同系统模型进行仿真,验证了所提算法的有效性,且与传统强化学习相比,具有更高的CPS性能、更小的频率偏差、更小的区域控制误差和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 悲观Q学习 自动发电控制 源网荷储 强化学习 新能源 多智能体
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博弈条件下雷达波形设计策略研究 被引量:14
8
作者 李伟 王泓霖 +3 位作者 郑家毅 徐建业 赵俊龙 邹鲲 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期2654-2660,共7页
为提高电子战中弹载雷达检测性能,该文提出基于纳什均衡的雷达波形设计方法。首先建立电子战条件下雷达与干扰信号博弈模型,基于最大化信干噪比(SINR)准则,分别设计了雷达和干扰的波形策略;然后通过数学推导论证了博弈纳什均衡解的存在... 为提高电子战中弹载雷达检测性能,该文提出基于纳什均衡的雷达波形设计方法。首先建立电子战条件下雷达与干扰信号博弈模型,基于最大化信干噪比(SINR)准则,分别设计了雷达和干扰的波形策略;然后通过数学推导论证了博弈纳什均衡解的存在性,设计了一种重复剔除严格劣势的多次迭代注水方法来实现纳什均衡;通过二步注水法推导了非均衡的maxmin优化方案;最后通过仿真实验测试不同策略下雷达检测性能。仿真结果证明,基于纳什均衡的雷达信号设计有助于提升博弈条件下雷达检测性能,对比未博弈时,雷达检测概率最高可提升12.02%,较maxmin策略最高可提升3.82%,证明所设计的纳什均衡策略更接近帕累托最优。 展开更多
关键词 雷达波形设计 纳什均衡 信干噪比 迭代注水法 maxmin方法
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Knight不确定下带通胀的最优消费和投资模型研究 被引量:43
9
作者 费为银 李淑娟 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2012年第6期799-806,共8页
本文研究了投资者在Knight不确定下并带有通胀的最优消费和投资决策,其中区别含糊与含糊态度.首先,利用倒向随机微分方程理论,对Knight不确定投资者的α-maxmin期望效用进行了刻画.其次,利用动态规划原理,建立了最优消费和投资策略所满... 本文研究了投资者在Knight不确定下并带有通胀的最优消费和投资决策,其中区别含糊与含糊态度.首先,利用倒向随机微分方程理论,对Knight不确定投资者的α-maxmin期望效用进行了刻画.其次,利用动态规划原理,建立了最优消费和投资策略所满足的HJB方程,并给出了由三基金组成的修正的共同基金定理.最后,在定常相对风险厌恶(CRRA)效用的特殊情形下,获得了投资者最优消费和投资策略的显式解,并分析了含糊和通胀等因素对最优消费和投资决策的影响. 展开更多
关键词 Knight不确定 通胀 α-maxmin期望效用 倒向随机微分方程 最优消费和投资
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聚类与PCA融合的特征提取方法研究 被引量:9
10
作者 张勇 陈莉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期148-150,189,共4页
针对主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)在克服变量多重相关性中的局限作用,提出了基于K-maxmin聚类的改进PCA特征提取方法,并结合RelieF算法去除分类不相关特征,可进一步提高算法效率和准确性。实验结果表明,该方法的特征... 针对主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)在克服变量多重相关性中的局限作用,提出了基于K-maxmin聚类的改进PCA特征提取方法,并结合RelieF算法去除分类不相关特征,可进一步提高算法效率和准确性。实验结果表明,该方法的特征提取效果优于传统的PCA方法。 展开更多
关键词 特征提取 主成分分析 多重相关 RELIEF算法 K-maxmin聚类
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简化保证出力计算的一个有效算法
11
作者 傅诒辉 王书宁 戴建设 《水电能源科学》 北大核心 1994年第3期181-186,共6页
梯级水电站群长序列保证出力优化计算模型是一个大规模maxmin模型.本文针对梯级水电站群的特点给出一个行之有效的简化算法──有效计算期算法(MM—NC—A).计算结果表明该算法有效.
关键词 梯级水电站群 计算 maxmin模型
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Knight不确定及机制转换环境下带通胀的最优投资问题研究 被引量:12
12
作者 梁勇 费为银 +1 位作者 唐仕冰 李帅 《数学杂志》 CSCD 北大核心 2014年第2期335-344,共10页
本文研究了投资者在Knight不确定及机制转换环境下带通胀的最优投资决策问题.利用Ito公式、α-最大最小预期效用偏好模型、随机分析等方法,得出了机制转换环境下利润流的动力学方程,Knight不确定及机制转换条件下考虑通胀因素的投资预... 本文研究了投资者在Knight不确定及机制转换环境下带通胀的最优投资决策问题.利用Ito公式、α-最大最小预期效用偏好模型、随机分析等方法,得出了机制转换环境下利润流的动力学方程,Knight不确定及机制转换条件下考虑通胀因素的投资预期价值公式,利润流临界现值及不同参数对投资的影响. 展开更多
关键词 Knight不确定 机制转换 通胀 α-最大最小预期效用
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基于分层分枝定界算法的机组组合 被引量:6
13
作者 谢国辉 张粒子 +1 位作者 舒隽 苏济归 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期29-32,共4页
针对常规机组组合算法计算量大、计算精度不高的问题,提出了一种分层分枝定界算法。该算法采用分层求解策略,对传统机组组合模型进行线性化处理,进而基于线性规划算法求解松弛整数变量的线性化机组组合模型,通过取整策略形成初始分枝,... 针对常规机组组合算法计算量大、计算精度不高的问题,提出了一种分层分枝定界算法。该算法采用分层求解策略,对传统机组组合模型进行线性化处理,进而基于线性规划算法求解松弛整数变量的线性化机组组合模型,通过取整策略形成初始分枝,作为分枝定界算法的上层;采用经典广度优先搜索算法的节点搜索策略,以及考虑负荷备用和机组启停时间约束并结合最大、最小边界的分枝策略,不断进行分枝、定界和剪枝获得下层问题的最优解。不同测试算例分析表明,所提出的分层分枝定界算法快速、稳定,能够考虑机组爬坡约束,可以在保证合理计算时间内有效提高求解精度。 展开更多
关键词 机组组合 分层分枝定界算法 初始分枝 广度优先搜索 最大 最小边界
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Knight不确定与随机汇率下外商投资决策 被引量:10
14
作者 费为银 夏登峰 唐仕冰 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2016年第6期125-135,共11页
在奈特不确定及机制转换环境下研究了汇率变动对跨国投资决策的影响.首先,通过It公式,推导得出机制转换环境下利润流的动力学方程.其次,利用最大最小期望效用(α-MEU)偏好模型对项目投资期望值进行了刻画.再利用随机分析方法推导出在... 在奈特不确定及机制转换环境下研究了汇率变动对跨国投资决策的影响.首先,通过It公式,推导得出机制转换环境下利润流的动力学方程.其次,利用最大最小期望效用(α-MEU)偏好模型对项目投资期望值进行了刻画.再利用随机分析方法推导出在奈特不确定及机制转换环境下考虑汇率变动的项目预期价值公式及利润流临界现值.最后,对结果进行数值模拟,分析了不同参数对跨国投资的影响. 展开更多
关键词 奈特不确定 机制转换 随机汇率 α-最大最小期望效用 伊藤公式
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奈特不确定环境下固定供款型养老基金最优投资策略 被引量:3
15
作者 石学芹 费为银 +1 位作者 胡慧敏 鲍品娟 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期188-193,226,共7页
提出了带有最低保障固定供款养老基金最优管理的连续时间随机控制模型.在奈特(Knight)不确定的基金管理者区分含糊(ambiguity)和含糊态度(ambiguity attitude)下,用α极大极小期望效用刻画其对无限区间上养老基金财富的效用,利用随机控... 提出了带有最低保障固定供款养老基金最优管理的连续时间随机控制模型.在奈特(Knight)不确定的基金管理者区分含糊(ambiguity)和含糊态度(ambiguity attitude)下,用α极大极小期望效用刻画其对无限区间上养老基金财富的效用,利用随机控制理论刻画基金管理者的值函数.给出了作为HJB方程解的值函数的显式解及反馈形式的最优投资策略的显式解. 展开更多
关键词 随机控制 奈特不确定 α极大极小期望效用 无穷区间倒向随机微分方程 最优投资策略
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一种无线Ad Hoc网络中的最大最小公平性带宽分配优化方法 被引量:1
16
作者 占小利 谭连生 赵甫哲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第9期36-38,49,共4页
本文提出了一种无线Ad Hoc网络中的最大最小公平性带宽分配优化方法,通过此优化方法所求得的带宽分配不仅能保证最大最小公平性,而且能更有效地利用网络资源,从而提高网络的吞吐量。
关键词 带宽分配 无线AD HOC网络 吞吐量 公平性 网络资源 保证 优化方法
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两阶段模糊聚类算法在气测资料解释中的应用 被引量:1
17
作者 薛磊 白康生 +1 位作者 孙玉强 程起才 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第4期1027-1029,共3页
针对气测解释的随机性和模糊性的特点,提出一种两阶段模糊聚类算法。该算法通过引入密度参数对最大最小距离算法作了改进,以改进后的最大最小距离算法对数据集进行粗聚类,再以粗聚类所得的聚类中心为初始聚类中心执行标准模糊C-均值算法... 针对气测解释的随机性和模糊性的特点,提出一种两阶段模糊聚类算法。该算法通过引入密度参数对最大最小距离算法作了改进,以改进后的最大最小距离算法对数据集进行粗聚类,再以粗聚类所得的聚类中心为初始聚类中心执行标准模糊C-均值算法,得到类中心以及各数据类别。用于某油田某区块的储层油气性识别的实践表明,该算法实现简单、准确率较高、稳定性好,优于标准FCM算法。 展开更多
关键词 气测 最大最小距离算法 密度参数 模糊聚类 模糊C-均值算法
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线性空间的极大子空间 被引量:1
18
作者 杨闻起 金志英 《宝鸡文理学院学报(自然科学版)》 CAS 2001年第4期265-267,共3页
引进了线性空间的极大子空间的概念 ,主要得出了 3个结论 :(1 )线性空间 V的子空间 M是极大子空间当且仅当 M是一维子空间的余子空间。 (2 )线性空间的任意子空间都可表示为一些极大子空间的交。 (3 )在满足子空间降链条件的线性空间中 ... 引进了线性空间的极大子空间的概念 ,主要得出了 3个结论 :(1 )线性空间 V的子空间 M是极大子空间当且仅当 M是一维子空间的余子空间。 (2 )线性空间的任意子空间都可表示为一些极大子空间的交。 (3 )在满足子空间降链条件的线性空间中 ,每个子空间可表示为有限个极大子空间的交。 展开更多
关键词 线性空间 极大子空间 余子空间 子空间降链条件 同构映射 空间结构
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一般代数Riccati方程与H_∞问题状态反馈解的存在性质
19
作者 陈善本 张福恩 +1 位作者 张铨 吴林 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第4期101-105,共5页
讨论时域MAXMIN鲁棒最优问题与H∞状态反馈解的存在性均可归结为一般代数Riccati方程实对称镇定解的存在性问题。证明了它们之间具有本质上的一致性。
关键词 黎卡提方程 控制论 鲁棒 H∞问题
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Knight不确定环境下“基差风险模型”最优对冲策略研究
20
作者 李娟 费为银 《长江大学学报(自科版)(上旬)》 CAS 2015年第5期6-11,19,共7页
为了进一步优化投资组合模型,在部分信息框架(仅仅拥有不可交易的风险资产信息)和Knight不确定环境下,区别投资人的含糊和含糊态度,应用半鞅和BSED方程理论研究了"基差风险模型"的最优对冲策略。构建了Knight不确定环境下的&q... 为了进一步优化投资组合模型,在部分信息框架(仅仅拥有不可交易的风险资产信息)和Knight不确定环境下,区别投资人的含糊和含糊态度,应用半鞅和BSED方程理论研究了"基差风险模型"的最优对冲策略。构建了Knight不确定环境下的"基差风险模型",应用倒向随机微分方程将α-极大极小期望效用转化成通常期望效用形式,再应用滤波理论和半鞅理论解出指数效用下的价值过程和最优对冲策略。数值分析结果表明,随着投资环境不确定程度的增加,风险喜好者投资在可交易资产的金额随之增加,投资人拥有的价值急剧减少,而风险厌恶者的最优对冲策略正好相反,其拥有的价值先增后减;对于风险中性者来说,其最优对冲策略和价值过程始终保持不变。 展开更多
关键词 Knight不确定 基差风险模型 半鞅 α-极大极小期望效用 最优对冲策略
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