考虑健康信念的游客分时预约行为分析

为探索新冠肺炎疫情背景下景区分时预约策略、游客健康信念和风险预防行为之间的关系,需考虑健康信念,分析疫情防控期间游客分时预约行为机理。采用意愿调查法获取旅游信息、健康信念、分时预约行为意向数据,分析各预约时段余票比例和门票预售期等信息对游客分时预约行为的影响。基于Nested Logit(NL)模型,建立考虑健康信念的游客游玩日期-时段预约选择联合模型,并进行敏感性分析。结果表明:预约信息、健康信念对游客预约节假日或非节假日游玩有显著影响;票价、各预约时段余票比例和健康信念对游客游玩时段预约选择行为有显著影响。游客感知新冠的严重性由1上升至5时,选择节假日出行的概率由30.46%下降至12.28%。研究可为景区分时预约策略的制定提供参考依据。

基于时频联合和加权决策的水声目标识别方法

由于水下环境的复杂性水声目标的识别一直是水声领域研究的热点。目前,基于深度学习的水声目标识别方法大多是基于单一的时域或者频域信号提取水声特征,而忽略了两者之间的时频互补信息,而时频互补信息有助于提高水声目标识别的精度。因此,本文同时从时域和频域角度出发,提出一种基于时频联合和加权决策的水声目标识别方法。该方法首先采用长短时记忆网络(LSTM)提取水声信号的时域特征进行识别,然后采用二维卷积神经网络(2D-CNN)提取水声信号的频域特征进行识别,最后将二者的识别结果进行加权决策融合。该方法的有效性在ShipEar数据集上进行验证,其识别精度达94.13%,高于其他现有方法。该方法为基于深度学习的水声目标识别方法的发展提供了新思路。

制造业务外包中的质量与交货期联合决策问题研究

研究了信息不对称条件下,发包人如何激励承包人同时提高产品质量与准时交货率的联合决策问题。考虑到三种常见的支付机制:固定支付、奖励机制与惩罚机制,构建了信息不对称条件下的质量与交货期联合决策模型。结果表明,最优契约为以上三种机制的适当组合。同时,结果还表明,以上三种机制存在一定的相互匹配关系:高固定支付与高惩罚、低奖励机制相匹配;而低固定支付与低惩罚、高奖励机制相匹配。最后,结果显示,发包人可以根据任务性质,通过适当配置产品质量与准时交货率权重来激励承包人更好地完成外包任务。

交货时间不确定环境下两级供应链库存决策与契约设计

交货时间不确定问题广泛存在于不同类型供应链的实际运作中,合适的契约是改进交货时间不确定的供应链性能的有效手段。本文同时考虑需求不确定和供应商交货时间不确定,构建由一个供应商和一个零售商组成的两级供应链模型,讨论了零售商管理库存(RMI)和供应商管理库存(VMI)两种模式下的库存决策模型,分析了交货时间不确定对供应链性能的影响。零售商管理库存模式中,在批发价契约的基础上引入收益分享因子或补贴费用参数以协调供应链;供应商管理库存模式中,除了用批发价格和收益分享因子联合契约来协调供应链以外,还进一步考虑了纯收益分享契约下供应链成员的决策模型,并通过引入补贴费用参数来协调供应链。研究表明,所提出的协调契约在一定条件下能有效降低交货时间不确定对供应链带来的负面影响。

刑事案件并案处理的检视与完善

并案处理是刑事诉讼中的一项特殊运行程序。合理的并案处理不仅有存在的必要,而且在更好地发现事实真相、保障量刑一致性和节约司法资源等方面均具有积极的价值。我国当前的并案处理存在一些不容忽视的问题,如过于强调公权力的主导致使被追诉人的权利受到影响,“无上限”的并案反而加重司法负担和影响办案质量,借并案之机不当延长办案期限与羁押期限,套用普通程序的并案处理机制限制了程序分流与权利处分。为有效解决这些问题,未来的并案处理应更加注重对被追诉人权利的保障,探索对巨型案件的合理分案,加强对并案处理办案期限与羁押期限的约束,畅通并案后被追诉人对程序分流和权利处分的渠道。

基于业务感知的协作频谱决策机制研究

认知无线电频谱分配中为了追求绝对公平而采用随机分配策略,然而由于次用户业务服务质量要求不同,会导致用户中断概率增加。在主用户行为预测模型中应用二状态马尔科夫链,主用户出现概率随机产生,不能反映信道真实状态。为此,提出时频联合检测与实时监测相结合的主用户行为预测,在频谱分配中区分业务类型。仿真结果显示,所提算法次用户平均中断概率优于随机分配机制。

基于累积前景理论的通勤出行联合决策模型

为研究不确定交通环境下的通勤出行决策行为,考虑出行者的有限理性,基于累积前景理论构建了出发时刻、路径的联合决策模型。该模型包含3个参考点,即可接受的最早、最晚到达时间和行程时间,且风险偏好系数考虑了行程时间的可靠性及参考点的影响。基于所选取的参考点计算价值函数与权重函数,并依据前景值最大确定出行方案。算例研究结果表明:可靠度要求高的通勤人群偏向于在较晚的时间出发、选择风险较小的路径出行;可靠度要求低的通勤人群偏向于在较早的时间出发、选择行程时间较短的路径出行。本研究的成果可为动态路径诱导以及交通需求管理措施的效果评估提供一定的理论依据。

一体化联合作战指挥决策节点提前工作时间研究

分布式联合决策可缩短系统决策时间,提高决策质量。运用分布式联合决策,其关键点之一是确定各流程节点的工作开始时刻。依据影响分布式联合决策各节点开始工作时刻的主要因素是上下节点间传递的信息的特点,引入了信息熵的概念,通过一定的阈值来确立分布式联合决策系统中各节点的开始决策时刻。利用Bernstein多项式建立了分布式联合决策开始时刻数学模型,给出了求解该数学模型的方法,指出了该模型应用于实践的思路。

面向联合防空的平行推演系统构建及应用设想

在复杂作战环境中,利用平行仿真技术可以提高指控系统决策效率及决策质量。以提高联合防空作战辅助决策能力为目标,基于平行系统理念,结合联合防空作战特征及功能需求,本文提出面向联合防空的平行推演系统组成架构、工作原理及构建方法,探索平行推演系统在作战任务规划、战场态势感知、协同指挥控制、一体化火力控制等方面的作战应用,给出平行推演仿真系统构建与运行的关键技术。

基于离散时间的定价与舱位控制联合决策

为使航空公司收益最大化,将旅客订票与退票看作2个独立的随机过程,利用泊松分布模拟整个预售期内旅客订票过程,运用负指数分布模拟旅客退票过程,从运用价格控制需求的角度出发建立了基于离散时间的航空机票定价与舱位控制联合决策模型,采用动态规划的求解思想和方法对模型进行了求解,确定在合适的时间段以何种价格销售机票,设置每个时间段机票销售的数量限制,通过一个算例对模型进行了验证。分析结果表明：2-9折与全价机票应分别提前60.00、56.58、52.87、48.83、44.38、39.44、33.88、27.51、20.09d开始销售,订票限制应分别为3、43、79、111、141、171、199、227、290。联合决策模型具有有效性和实用性,可作为航空公司进行合理定价和舱位控制的参考。

消费者导向类型与电商全渠道决策研究

从现实出发,基于不同消费者导向类型研究了电商的全渠道决策问题。首先建立电商单渠道销售的基础模型,并得出最优产品组合、价格和交付时间。在此基础上,给出了消费者为产品导向型和渠道导向型情况下电商采取全渠道决策的条件,得出双渠道产品组合、价格及交付时间的最优决策;并进行了数值验证。研究发现,同一渠道提供的产品其最优价格相同,最优交付时间只和消费者耐心程度及交付成本函数有关。若消费者为产品导向型,仅当双渠道运营成本之差较小且消费者耐心程度较低时,电商进入线下渠道才有利可图,且在线下渠道提供最受欢迎的产品,线上渠道提供剩余产品。若消费者为渠道导向型,电商进入线下渠道必然有利可图,且在线下渠道提供最受欢迎的产品,线上渠道提供所有产品。