损失依赖保费下的稳健最优投资和再保险策略

探究了在最大化终端期望指数效用准则下保险人的稳健最优投资和再保险问题.其中,保险人采用了损失依赖保费原则,而再保险人由于信息不对称仍采用期望保费原则,风险投资由GBM模型刻画.通过动态规划原理处理稳健优化问题后可得到稳健最优投资和再保险策略以及相应的值函数.最后,用数值模拟验证参数对最优策略的影响.

考虑损失规避和随机需求的闭环供应链零售商融资决策

本文以一个具有损失规避行为的零售商、一个完全理性的制造商和一个完全理性的回收商所构成的三级闭环供应链为研究对象,针对零售商资金受限及市场需求不确定问题,考虑外源银行贷款和内源制造商投资两种融资模式构建Stackelberg博弈模型。基于该模型,深入探讨具有损失规避行为零售商的最优融资决策及损失规避行为对闭环供应链的最优运营决策的影响。研究发现:融资成本对回收商和零售商的运营决策影响相同,与对制造商批发价的影响相反;只有当融资成本处于一定阈值范围内,才会实现零售商和制造商的帕累托改进,且零售商的损失规避程度越高,所能接受的贷款利率区间越大,分红比例区间越小;当且仅当协商的分红比例为0.05且贷款利率相对较小时,损失规避型零售商才会和制造商达成股权融资共识,提升闭环供应链的运营效率。

基于不确定性度量的半监督语义分割方法

基于深度学习算法的预测通常被盲目地认为是准确的,而这种劣势在半监督学习中更为明显.为了解决这个问题,本文引入了一种简单但有效的正则化方法,即不确定性交叉伪监督.该方法通过不同的参数初始化对双学生网络施加了一致性约束,并将一个学生输出的独热分割图用作伪标签来监督另一个学生.同时独热分割图之间的詹森-香农距离用来估计伪标签的不确定性.此外,本文还提出了一种不确定损失用于降低拥有高不确定性的伪标签所带来的损失项权重.实验结果表明,本文方法实现了最先进的半监督语义分割性能.

不确定性信息下流域土壤侵蚀量计算

根据流域土壤、地形、降雨、植被、管理技术等因素存在的多种不确定性特点,运用盲数来描述和处理通用土壤流失方程USLE中各参数的不确定性,尝试性地提出了不确定性信息下流域土壤侵蚀量计算的新方法。根据这一方法,不仅可以求得研究区域土壤潜在侵蚀量的各种可能取值区间,也可以得到各区间相应的主观可信度。再由盲数均值计算公式,最终得到整个研究区域土壤潜在侵蚀总量。在此基础上,结合区域土壤中氮、磷含量资料,可以计算出吸附态氮、磷的流失量。实例研究表明,运用盲数理论研究流域土壤侵蚀量和吸附态氮、磷流失量,理论上是可行的,计算结果是可信的。

一种度量不确定环境中被动声纳作用距离的计算方法

提出了一种度量不确定海洋环境中被动声纳作用距离的计算方法,推导了当海洋环境中存在单个和多个不确定参数时被动声纳作用距离与不确定参数之间的关系,继而获得被动声纳作用距离的概率分布,以极大似然准则确定此时被动声纳的作用距离。针对海洋环境存在单个和多个不确定参数时的情形,计算了被动声纳的作用距离。该方法充分利用不确定海洋环境参数的概率密度信息,对不确定海洋环境参数的概率分布不做特定要求,且无需设定用以估计作用距离的门限。

不确定环境下柔性生产配置风险与损失

消费者需求的多样性和不确定性以及激烈的市场竞争促使企业在多样化产品生产中采取更加灵活的柔性生产策略。本文分析了流程柔性的实现方式,构建了需求不确定环境下多阶段、多产品柔性生产配置模型。将柔性生产配置风险分为需求不确定导致的浮动风险以及生产多阶段和设备能力限制导致的阶段分解风险两类,给出了不同类别风险的度量方法。通过配置损失指标来比较不同的柔性配置方式,采用数值仿真方法证明了链式配置是一种有效的配置方式,其具有较小的配置风险和配置损失,容易实现且生产成本相对较低。

具有数据包丢失的离散随机不确定系统的线性最优满阶估值器

研究了具有数据包丢失和随机不确定性离散随机线性系统的状态估计问题.其中数据包丢失是随机的,且满足Bernoulli分布,系统矩阵中的随机不确定性由一个白色乘性噪声来描述.首先,通过配方方法,提出了最小均方意义下的无偏最优线性递推满阶滤波器.所提出的滤波器用到了当前时刻和最近时刻接收到的观测来保证线性最优性.与多项式滤波和增广滤波器相比,本文的滤波器具有较小的计算负担.然后,基于所获得的线性滤波器推导了线性最优预报器和平滑器.进一步研究了线性最优估值器的渐近稳定性,给出了稳态特性存在的一个充分条件.最后,通过两个仿真例子验证了所提估计算法的优越性.

一类流量增减最大值可预见的不确定网络最大流的模型与算法

不确定网络最大流问题是现实中普遍存在的一种网络流问题,针对该问题中的流在传输过程中增减并存的特征给出了一种模型及算法.将其网络上增加弧上的增加量作为初始输入量之一,经过特定运算将其转化为只损耗网络,运用有损耗网络最大流问题的算法进行最终求解.最后,通过实例验证了其正确性.

不确定观测滤波及在无线传感器网络中的应用

比较几种具有代表性的基于卡尔曼滤波框架的带有不确定观测的滤波算法。比较它们的数学模型和算法实现,并将它们应用于无线传感器网络目标跟踪。仿真结果显示不同模型下的不确定观测滤波方法滤波效果不同,多步丢包模型在无线传感器网络中应用于移动目标跟踪具有优越的跟踪性能。

不确定观测线性离散随机系统白噪声估值器

在网络控制系统和传感器网络中,可能的传感器观测数据丢失使得系统的观测具有不确定性。应用新息分析方法,对传感器具有数据丢失的不确定观测线性离散随机系统,提出了统一和通用的白噪声估计算法,包括输入白噪声估值器和观测白噪声估值器。可统一处理传感器具有数据丢失的白噪声的最优滤波、预报和平滑问题。同时,给出了稳态白噪声估值器和相应的Wiener白噪声估值器。当没有数据丢失时,所得的结果恰是以往基于完整观测数据的白噪声估值器。仿真研究验证了算法的有效性。

网络诱导随机时延的实时处理对策及程序实现

分析了包含远程网络在内的闭环网络控制系统所有的可能随机时延,从不同网络层次探讨了其发生的机理。结合实际工程实时处理的需求,从远程监控端的角度提出解决网络诱导随机时延问题的一些有效对策,主要包括两方面:(1)估算、测试最佳扫描周期,采用时间驱动方式轮询现场数据;(2)采用事件驱动方式优先响应随机控制命令。将随机时延经程序处理转化为系统可控的时延,弥补了随机时延可能给控制系统性能带来的损失。

基于服务损失函数的集装箱码头泊位—岸桥联合调度优化

面对不确定环境、多样性和差异化服务需求,集装箱码头亟需改进和优化调度方法,提高码头作业效率和客户满意度。针对集装箱码头泊位与岸桥的资源分配问题,通过添加缓冲时间来吸收不确定因素对调度计划产生的影响,引入多元服务质量损失函数建立以偏离最优靠泊位置、岸桥移动损失及在港时间损失为目标的优化模型,利用改进的遗传算法对模型进行求解,并通过试验算例证明了模型及算法的有效性。

具有随机长时延与丢包的网络控制系统的随机稳定与镇定

对于带有随机性丢包和长时延的网络控制系统,设随机丢包过程为服从有上限的马尔可夫随机过程,随后在离散网络控制系统模型的基础上将随机丢包的网络控制系统建模为带有马尔可夫跳变参数的离散网络控制系统模型。之后将具有随机性丢包和有上限的随机长时延建模为带有长时延的马尔可夫跳变系统。在已有的关于时延马尔可夫跳变系统的基础上,运用Lyapunov函数和LMI进行稳定性分析并提出随机稳定的条件,用锥补线性化方法设计了镇定控制器,最后仿真算例验证了其有效性。

国际劳工组织发布《新冠肺炎疫情和劳动世界:最新评估和分析(第五版)》

国际劳工组织近日发布了关于新冠肺炎疫情对全球就业影响的最新监测报告《新冠肺炎疫情和劳动世界:最新评估和分析(第五版)》,对疫情在2020年上半年产生的影响进行了回顾:封锁措施对劳动世界产生严重影响,各种形式的工作场所关闭仍然存续,但各地区的关闭程度差距较大。工作时间损失不断加剧,各国工时损失的构成差别较大。女性劳动者受到的影响较为严重。国际劳工组织认为下半年的复苏具有不确定性和不完全性。在总结各国已经采取措施的基础上,国际劳工组织指出了各国普遍面临的五项挑战,同时提出了应对风险的政策建议。

不确定环境下风险变量的止损序比较

风险变量有多种比较方法,本文引入停止损失序这样一种新的比较方法.本文首先给出了不确定风险变量停止损失序的概念并研究了相关性质,其次引出了停止损失距离的定义,最后研究了停止损失序的判别并将其应用于最优再保险中.

旅游危机应急预案的启动研究

针对旅游危机应急预案的启动问题,从危机发生后立即启动和观察一段时间后启动两种情形,对何时启动应急预案做出判断。结合运筹学的不确定型决策理论,构建启动应急预案决策模型,并进行数值分析,最后利用MATLAB工具对结果仿真。仿真结果表明,何时启动应急预案与危机带来的损失有直接关系,并构建了危机损失的最可能值与最小、最大值之间的等式关系。

基于价值损耗的易腐类应急物资轮换研究

为了减少易腐产品在应急物资储备过程中面临的价值损耗和过期风险,研究了不确定性需求背景下易腐类应急物资的最优轮换问题。以应急物资的轮换时间节点作为决策变量,考虑到易腐产品的价值会随时间递减这一特性,分别建立了以政府期望总成本减少和企业期望收益增加最大化为目标的随机非线性规划模型。主要分析了轮换时间节点比例、物资的易腐性等相关参数对轮换效益的影响。通过数值分析,发现存在一个使轮换效益最大化的最优轮换时间节点。此外,还发现产品易腐性越低,轮换带来的效益越高。

有界丢包网络环境下不确定系统的预测控制

研究了有界丢包网络环境下的多包不确定系统的鲁棒预测控制.首先在构建无限时域性能代价函数时,不同于传统预测控制方法,只考虑成功数据传输序列,并由此提出了两种鲁棒预测控制方法:将无限时域控制作用参数化为一个状态反馈控制律;或参数化为一个自由控制作用接一个状态反馈控制律.与传统方法一样,采用性能代价函数作为Lyapunov函数证明了系统的闭环稳定性.仿真实例验证了此方法的有效性.

基于子系统重构的鲁棒滤波算法及其应用

复杂环境下航天器姿态确定系统存在系统参数不确定性,并且可能存在观测数据的间断丢失情况.对此,本文研究了一种新的鲁棒滤波算法.该算法采用线性预测子系统重构补偿丢失的观测信号,并利用其参与到测量更新阶段,采用极小极大理论推导出具有观测数据丢失的不确定性系统的鲁棒状态估计的递推形式.将该方法用于复杂环境下的航天器姿态确定系统中,通过仿真验证了算法的有效性.

基于不确定性损失函数和任务层级注意力机制的多任务谣言检测研究

【目的】通过引入不确定性损失函数和层级注意力机制,解决多任务谣言检测研究中主观设定主任务和辅助任务问题。【方法】融合谣言勘探、立场检测和谣言检测任务的领域信息,构建改进的任务层级注意力机制模型。同时,首次在多任务谣言检测研究中,引入同方差不确定性损失函数,替代传统损失函数。最后使用PHEME数据集,将改进模型与传统多分类模型进行对比。【结果】所提模型相比于目前最优模型,在Pheme4数据集中,Macro-F值提升4.2个百分点;在Pheme5数据集中,Macro-F值提升7.6个百分点。【局限】只在Pheme数据集进行实验测试,对于其他谣言检测数据集未测试。【结论】该模型在不划分主任务和辅助任务的情况下,仍可得到理想解。