针对一类具有未知死区输入的多智能体系统, 在迭代学习控制框架下, 利用自适应控制, 设计具有差分型自适应学习律的时变增益; 用微分型的参数自适应学习律估计未知死区输入函数的斜率,并基于双曲正切函数构造一个辅助控制来补偿剩余的项, 避免了震颤现象的发生.通过构造合适的复合能量函数, 分析和证明跟随者在有限时间区间[0,T] 上精确跟踪上领导者, 且保证闭环系统的所有信号都有界.

传统滤波算法, 如卡尔曼滤波, 通常对系统模型具有较高的依赖性, 需要精确建模才能达到较高的估计精度. 而现实场景中由于未知环境因素与建模误差的存在, 往往使得估计品质不尽人意. 因此针对离散系统同时受有界功率扰动和高斯白噪声影响的滤波问题, 提出了一种新的线性时不变的鲁棒最优滤波方法. 该方法在保证鲁棒性的同时还能够保证最优均方估计. 为了保证鲁棒最优滤波, 基于系统级综合方法, 并根据误差动力学的系统响应以及干扰和噪声的参数来描述估计性能的上界. 并在此基础上, 提出了一种数值可处理的新的滤波器设计算法. 最后借助测速算例验证了结果的有效性, 仿真表明采用该方法得出的滤波算法相比于其它现有方法, 能够实现理想的估计品质.

文章考虑了由三根Euler-Bernoulli梁构成的一维网络系统.通过 构造适当的乘子, 文章证明了开环网络系统是L²-适定的.根据输入-输出传递函数的渐近分析估计, 验证了开环系统的正则性. 最后,进一步讨论了其他边界条件.

针对具有齿隙非线性的双电机伺服系统,提出了一种基于反步法的最优控制 策略, 实现了负载跟踪与电机同步问题.首先, 引入了近似死区函数来描述齿隙模型, 建立了系统的状态方程; 然后,结合反步控制技术与二阶滤波器, 设计了最优跟踪控制器;基于两个电机的位置差与速度差, 设计了最优同步控制器; 结合这两个控制器, 分别得到了两个电机的控制输入.通过使用李亚普诺夫定理证明了系统的稳定性. 最后,与PI控制及动态面控制的仿真结果进行对比,证明了文章提出的控制方法对双电机伺服系统具有较好的控制效果.

多模式交通系统的优化管理研究是交通领域 的经典问题.文章结合自动驾驶时代背景,构建高速瓶颈公路传统汽车和共享自动驾驶汽车,以及独立地铁线路组成的多模式竞争交通模型,研究不同地铁定价策略(如地铁边际成本, 平均成本,总社会成本最优以及考虑道路收费时受补贴的地铁边际成本定价)对共享自动驾驶汽车市场渗透率,出行模式划分以及总社会成本的影响. 结果表明:随地铁定价策略变化,独驾传统汽车的通勤者数量未受影响,共享自动驾驶汽车和地铁的通勤者数量变化不唯一; 当满足某个特定条件时,总社会成本最优定价在引导地铁出行, 缓解道路拥堵,降低通勤者个体出行成本和总社会成本等方面具有最佳效果;而提高地铁运营的边际成本,受补贴的地铁边际成本定价将实现总社会成本最优.文章从不同视角为政府制定多目标和弹性的交通政策提供参考.

文章针对同时进行新产品和再制造产品的生产活动的制造商和同时进行销售和回收活动的零售商组成的闭环供应链系统,在考虑闭环供应链中公平关切行为和成本分担的情形下分析零售商公平关切、制造商的成本分担对供应链系统决策的影响.研究表明:当零售商公平中性时, 制造商的成本分担与零售商的回收率正相关,且制造商的成本分担能够提高回收率、降低制造商向零售商支付回收产品的单位转让价格;当制造商不参与回收成本分担时,零售商的公平关切程度与零售商的利润正相关,与回收率、制造商的利润均为负相关, 且并不会影响供应链系统的总利润;当公平关切行为和成本分担契约同时存在时,成本分担契约对供应链决策的影响远小于公平关切行为对供应链决策的影响.最后,通过算例分析验证了以上结论.

对新冠疫情防控新闻发布会的内容进行分析, 梳理各项治理措施,有助于刻画政府在抗疫不同阶段如何进行有效的应对,从而更好地理解政府的治理理念和模式.文章提出一种结合语义信息的共现网络和社区发现的政策文本分析框架,对疫情防控政府新闻发布会文本进行分析,讨论突发公共卫生事件中政府治理特征、治理主题的演化规律以及与各职能部门间的互动逻辑.研究结果表明政府治理主题覆盖面广, 同时又有所侧重,医疗、农业和交通是政府治理的核心方向;每个治理主题下对应多个部门参与, 呈现出统一领导,多主体联动的战略布局; 治理主题的连续性较强, 针对疫情发展的不同阶段,政府治理工作重心也会做出相应的调整.文章为突发公共卫生事件的有效应对和政策制定提供经验借鉴.

当前以聊天为基础的智能客服大量取代了传统的电话客服,但由于大多智能客服的回复较单一,所以人们往往倾向于选择转接人工客服进行问题咨询.进行人工客服咨询时,经常会出现排队人数多、网络中断等现象.于是以此为背景研究了带有止步、中途退出和负顾客的多服务台优先权排队系统.首先,以人工客服为例,在经典的强占优先权策略下建立了包含顾客在排队过程中出现止步和中途退出行为的排队系统,同时将网络中断模拟为排队系统中的负顾客.其次,通过矩阵分析法推导出了两类顾客的稳态分布并计算了相关的性能指标.进一步利用数值实例说明了止步、中途退出和负顾客3种因素对系统性能指标的综合影响是不可忽视的.最后,分析了个人及系统收益并给出了系统优化控制建议.

为了提高物流平台的竞争绩效, 在考虑用户不完全信息状态下消极性预期对用户效用与平台利润的影响基础上, 建立基于Hotelling的物流平台增值服务投资决策模型, 分析了主从博弈时序和用户不同归属结构下平台增值服务投资决策的均衡解. 通过研究发现, 当增值服务的投资成本大于一定阈值且用户不完全信息时, 跟随型物流平台的增值服务最优投资量高于领导型物流平台的最优投资量; 当车主入驻多平台时,领导型物流平台的最优投资量随着用户的网络外部性强度增大而减少, 而跟随型物流平台的最优投资量随着用户的网络外部性强度增大而增大; 当货主入驻多平台且两边用户不完全信息时, 领导型平台和跟随型物流平台应减少投资量; 当车主和货主都入驻多平台且货主不完全信息时, 领导型物流平台与跟随型物流平台应提高投资量.

能源、粮食和水资源之间的耦合关系关乎一个地区的社会稳定和可持续发展. 新疆一直关注能源-粮食-水在各区域的协调发展水平.文章建立了能源-粮食-水耦合系统协调发展评价指标体系, 基于ISM-AHP法,量化评估了2005--2019年全疆及南北东疆的区域协调发展水平和子系统之间的耦合程度. 结果表明: 1)新疆各区域能源-粮食-水耦合系统协调发展水平呈上升趋势,但地区间发展存在水平和结构差异.2)能源产业发展和能水协同效率对地区协调发展至关重要. 新疆各区域能源发展差距有扩大的趋势, 能水协同效率差异较大.3)水电发电量、农业柴油使用效率、化肥使用效率、社会消费品零售总额和进出口总额会显著影响新疆能源-粮食-水耦合系统协调发展水平. 总体来看,新疆自治区的能源-粮食-水耦合系统总体呈现良性的发展态势,但南疆受能源发展和能水关系的影响最大, 限制了资源禀赋的发展潜力.因而, 除了在战略层面需统筹考虑新疆各区域资源禀赋同产业布局之间的关系外, 还需聚焦缩小南疆同北、东疆之间发展的差距.南疆地区应借助开发水电、光伏等低碳能源转型的红利带动全疆经济的高质量发展,发挥新疆关键产业在一带一路关键枢纽节点的战略作用.

信访是具有中国特色的社会治理制度创新,经济社会快速发展对信访制度提出了新的要求和挑战.当前围绕信访制度和信访冲突的研究以学理分析和案例研究为主,缺乏对信访冲突微观作用机制的研究,文章从上访者群体的社会学习心理、政府部门与企业的协作两个视角出发,运用演化博弈模型分析了不同主体行为策略的演进过程,讨论揭示了信访冲突的内部影响机制.研究结果表明:上访者群体内部的社会学习心理会对其行为产生重要的影响,学习效率源于信访成本收益的权衡与比较,进而影响企业与上访者间的动态博弈过程;上访者会期望通过非理性信访行为引起政府和公众的关注,揭示企业违规处理行为,获取相应的补偿收益;政府部门介入信访冲突问题能够引导企业和上访者行为向“企业合规经营,上访者理性上访”良性互动转变.同时,信访冲突问题也反映了信访制度内部存在的不足.因此,探索政府参与下的多主体信访冲突治理机制是缓解信访矛盾,提升信访治理效能的重要措施.

文章基于TEI@I(Text mining+Econometrics+Intelligent algorithms @ Integration)方法论, 提出了一种能够适应外部突发事件的港口集装箱吞吐量预测框架.首先对港口集装箱吞吐量原始序列进行互补集合经验模态分解(CEEMD), 得到不同时间尺度的子序列, 并分析各子序列的复杂性, 平稳性和(与原序列的)相关性, 在此基础上分类重构新的子序列; 然后根据各子序列的不同特征构建和选择适配的预测模型, 对于外部突发事件造成的冲击部分, 引入改进的标准事件分析法量化不规则大事件的影响方向, 影响程度和影响时长; 最后集成各部分的预测结果并结合“专家系统”进行优化得到最终预测结果.通过上海港及青岛港的实证研究, 表明该方法能够在发生重大不规则事件的情况下保证其预测精度, 预测方向和模型稳定性, 其预测结果优于其他基准模型.

为了设计合理的环境规制政策促进绿色建筑供给与持续发展,建立政府和建筑供给方的演化博弈模型, 结合数值仿真,对比研究静态碳税、动态碳税、静态碳排放权交易、动态碳排放权交易构成的复合型环境规制政策以及主要因素对绿色建筑供给的影响.得到如下结论:当政府实施静 态碳税与静态碳排放权交易政策时, 博弈系统呈周期性波动,不存在演化稳定策略;当实行动态碳税与静态碳排放权交易、静态碳税与动态碳排放权交易、动态碳税与动态碳排放权交易三种复合型政策时,博弈系统存在演化稳定策略；静态碳税与动态碳排放权交易复合型政策在推动绿色建筑供给方面优于其他复合型政策;在静态碳税与动态碳排放权交易政策下,建筑供给方供给绿色建筑的概率与碳税税率上限值、碳交易价格正相关,与政府监管审查成本负相关.

当居民利用公共交通网络完成长距离通勤出行时通常需要经历换乘过程. 客流高峰期, 乘客往往需要排队等待多班车次, 从而导致换乘成本急剧增加. 文章基于给定的轨道交通时刻表与换乘需求,研究了考虑乘客排队过程的接驳公交时刻表与车队规模联合优化问题.根据问卷调查结果确定乘客加入与离开候车队列事件的触发条件与发生概率;以最小化乘客出行成本与公交企业成本之和为目标;基于逆差函数实现车队规模测算与约束; 建立考虑乘客排队行为的接驳公交行车计划优化模型;设计一种融入枚举过程的遗传算法求解模型, 并进行不同情景下的算例分析.结果表明, 优化后接驳公交行车计划在不显著增加企业成本的情况下能够大幅度降低乘客成本,但乘客排队意愿与候车行为的异质性显著影响接驳公交行车计划优化方案.研究成果可为公共交通多方式协同运行提供理论指导与决策支持.

Fisher信息量是统计推断的基本概念, 在统计分析的许多领域中都发挥着重要作用. 文章分别在简单随机抽样,排序集抽样(RSS), 极值RSS (ERSS)和中位数RSS (MRSS)下研究了skew-normal分布中对应样本所含偏度参数的Fisher信息量.数值结果显示,同等样本容量不同类型完美排序集样本比简单随机样本提供更多的信息.数值结果也显示所有信息都会因排序出错而减少.

贝叶斯网作为概率论与图论相结合的产物, 在对不确定复杂系统进行建模以及降低概率推理的计算复杂度等方面具有不可替代的应用价值. 当在大规模贝叶斯网上进行概率推理和数据分析时,往往不需要关心全部的变量, 而是在少数变量集上进行统计推断或概率推理,这就需要人们考虑边缘模型的结构信息(即分布中的条件独立信息),而边缘模型结构实质上是马尔可夫性的边缘化.考虑到贝叶斯网的边际化运算并不封闭,文章重点研究了贝叶斯网边缘模型的极小独立图问题.在借鉴无向图模型的变量消元方法以及有向图中t-可去点定义的基础上,文章提出了有向无圈图的变量消元方法,并证明消元后所得到的图恰好是边缘化掉变量集后所得到的边缘模型的极小独立图.

大数据通常由不同来源的数据组合而成, 且具有高维特征,挖掘不同来源数据间的异质性和关联性并降维是亟需解决的问题. 基于此,文章提出了分位数惩罚整合模型, 并给出其模型表示和模型算法.该模型既可以对不同来源数据进行建模和变量选择, 又同时考虑了不同来源数据间的异质性和关联性. 数值模拟结果表明: 分位数惩罚整合模型在预测性能和变量选择方面都具有明显的优势. 此外, 将该模型应用于商业银行系统性风险测度中发现, 分位数惩罚整合模型在实际应用中也有较好的表现.

许多研究表明, 回归模型的误差为非对称分布时,二阶最小二乘估计比普通最小二乘估计更有效.文章基于参数的二阶最小二乘估计方法研究了多因子非线性模型的贝叶斯Ψ_q-最优设计. 文章证明了当模型中含有常数项时,该模型的贝叶斯Ψ_q-最优设计等同于普通最小二乘估计下的贝叶斯Ψ_q最优设计; 当模型中不含常数项时, 如果边际模型的贝叶斯Ψ_q-最优设计满足正交假设条件, 则多因子非线性模型的贝叶斯Ψ_q-最优设计为边际模型最优设计的乘积设计. 最后,文章通过几个例子验证了理论结果的有效性.

因子分析作为重要的统计降维技术, 旨在通过探索变量之间的协方差结构, 用以揭示显变量与潜变量之间的数量关系.因子载荷矩阵的稀疏估计是关系因子分析效果及解释的重要环节, 主要有基于旋转的两步法和基于惩罚的一步法两种策略. 为了获得易于解释的稀疏结构,文章提出了一种基于prenet惩罚的稀疏因子模型. 具体来讲,将因子载荷Λ分解为正交矩阵Q和对角矩阵D乘积, 并对Q施加prenet惩罚,提出求解稀疏因子载荷矩阵的估计方法, 并给出了广义期 望最大化的求解算法. 模拟结果显示,与现有的估计方法相比, 基于prenet惩罚的方法估计结果比较稳定, 易于获得稀疏的因子载荷; 通过实例数据分析表明: 该方法在因子分析的稀疏处理方面具有明显的优势.