现有文献充分论证了技术采纳的重要价值, 但公平关切与技术采纳、授权合同设计的交互关系尚缺乏研究. 本研究在制造商公平关切背景下, 构建制造商采纳创新技术前后的博弈模型, 探究制造商的技术采纳决策、创新企业的授权合同设计以及公平关切的影响. 研究发现: 当制造商保留利润及其与创新企业的技术水平差异满足一定条件时, 才会有动机采纳创新技术, 并带来“市场扩张效应”; 创新企业设计的授权合同包含固定收费和双重收费两种形式, 且制造商公平关切不会影响授权合同的形式, 仅促使创新企业调整授权合同参数大小. 此外, 制造商公平关切能增大其技术采纳的动机并提升社会福利, 导致利润在制造商与创新企业之间重新分配, 同时缓解二者利润分配的不平等状况.

在全球气候变暖大背景下,我国极端高温事件频发,气候风险呈上升趋势,农作物遭受严重损失.本文利用深度学习算法N-BEATS 模型迭代预测未来气温的演变趋势,基于一天中极端高温强度和持续时间,构建一个全新的极端高温指数和相应的气温衍生品合约,旨在对冲农作物面临的极端天气风险.研究结果显示,本文提出的模型对未来气温变化的预测效果显著,新构建的天气衍生品能为极端高温风险提供一种有效的对冲工具.

在试验设计领域, 寻求有效的偏差下界是均匀设计理论研究中的一个重要方向. 本文系统地研究了最新的均匀性准则---绝对偏差的下界问题，推导了对称平衡多水平设计的绝对偏差的一般性下界, 并讨论了绝对偏差在两水平和三水平情形下的一些新的紧下界. 这些关于绝对偏差下界的理论结果, 可以作为评价设计均匀性的指标, 也可作为构造均匀设计的基准. 同时, 本文提供了基于绝对偏差的均匀设计的构造方法.

本文讨论了L²空间中平方可积的函数型数据的最大信息子空间问题，旨在找到合适的低维投影子空间，使得在同维数的投影子空间中，所得空间是综合原函数型数据的信息能力最强的空间，进而达到在降维的同时保留重要信息的目的。研究中利用凸优化方法证明了该子空间的存在性，并证明了以函数型数据样本协方差算子的前$m$个最大特征值对应的特征函数为基函数的子空间即为$m$维最大信息子空间。同时又从信息重构的角度证明了该子空间是重构原函数型数据能力最强的空间。最后通过对加拿大35个观测站的温度数据的函数型数据2维最大信息子空间的研究，发现在该空间上的聚类分析结果与基于离散数据的聚类结果一致，说明将函数型数据投影到最大信息子空间的方法不仅能从函数的角度动态展示各类别的整体特点，而且由于保留了原始数据的最大信息，因此保证了聚类结果的可靠性。

鉴于现有的环境绩效评价方法大多基于有效决策单元构成的乐观前沿面来构建,本文将双前沿面评价的理念融入到方向性SBM模型中,提出一种新型的考虑非期望产出的双前沿面方向性SBM模型.并构建其超效率表达式,以提升对决策单元的区分能力.该模型从乐观前沿面和悲观前沿面两个视角全面评估环境绩效,同时兼顾改进方向及松弛变量对评价结果的影响,有效提升各个决策单元对评价结果的认可度.基于此,本文构建满足循环性检验的基于双前沿面方向性SBM模型的全局Malmquist指数,旨在准确衡量中国各省级行政区于2011年至2021年期间环境绩效的动态演变情况.结果表明,中国的绿色全要素生产率呈波动上升趋势,其中技术进步是驱动绿色全要素生产率提升的主要因素.此外,不同经济地带之间的技术效率变化展现出显著的异质性特征.本研究对各地区因地制宜实现绿色全要素生产率的持续提升、有序推进“双碳”进程具有重要意义.

碳限额与交易机制下,针对可再生能源合作投资策略的问题,本文构建了一个由发电商和售电商组成的二级电力供应链,考虑了可再生能源的间歇性,研究了发电商与售电商在无合作、半合作以及完全合作三种不同合作模式下的可再生能源投资决策的问题.通过对均衡解的分析,得出如下主要结论:(1)当传统能源电力单位碳排放量较小时,无合作模式下供应链总可再生能源投资量最大,而当传统能源电力单位碳排放量较大时,半合作模式下供应链总可再生能源投资量最大;(2)供应链总利润在完全合作模式下较高,半合作模式下较低,无合作模式下最低;(3)传统能源电力单位碳排放量的增加,会提高可再生能源投资量和电价,降低可再生能源发生间歇性时的电力需求量和供应链总利润.

考虑消费者对实际交货期与承诺交货期之间的差异感知,在不确定环境下研究由一个绿色产品制造商,一个电子商务平台以及一个第三方物流提供商组成的绿色供应链的组合场景选择问题.通过运用不确定理论,针对2种电商销售模式(转售模式,代理模式)和2种物流服务策略(物流外包,物流共享)的4种组合场景,选取合理的置信水平,引入机会约束,进而构建4个Stackelberg分散博弈模型.基于此,为非自营物流策略设计有效的交货期奖惩机制,旨在缓解企业高配送成本与消费者高交付要求之间的矛盾.研究发现:1)绿色投资成本系数,最大交货成本以及承诺交货期均对供应链行为绩效产生消极影响;2)在两种销售模式下,物流共享策略优于物流外包策略,且在适当佣金率和置信水平范围内,物流外包策略能够实现三赢均衡;3)交货期奖惩机制有益于供应链成员及整个社会,且当消费者与产品所有者实施等额交货期奖惩机制时,实际受激励方的最优利润与承诺交货期之间的关系取决于激励强度.

在信息不对称的环境下,如何确保第三方物流服务商执行最优物流服务水平,是制约当前电商企业发展的关键问题.据此,针对电商企业物流外包存在的多代理人问题以及第三方物流服务商和电商企业隐藏努力程度的双边道德风险问题,结合电商企业物流外包活动的具体特征,运用委托-代理理论,建立考虑消费者行为(即消费者偏好、评价及退单三大行为)的激励契约模型.研究结果表明:1)在消费者行为的引导下,电商企业与第三方物流服务商能够有效减少因能力和成本等自身因素而导致的道德风险;2)随着收益共享系数和消费者对物流服务偏好程度的增加,第三方物流服务商的努力水平随之增加,所需承担的消费者评价差额成本比例降低:3)电商企业不会因收益共享而强化自身合作和监督努力水平,但消费者对物流服务水平越敏感,电商企业合作和监督的努力水平越高.

考虑由两个供应商和一个零售商构成的供应链,其中一个供应商为供销一体型,另一个为纯供应商.在该系统中,零售商从纯供应商进行补货并在其供应中断时从供销一体型供应商进行紧急补货.本文主要讨论在纯供应商发生供应中断且供应中断结束时间随机情形下零售商的紧急补货决策和该情形下供销一体型供应商的零售价格决策问题.对此,基于供应链各成员效益最大化,建立了一个优化模型,并通过模型分析给出了模型的最优解,从而给出了供应链各成员的最优决策.数值实验讨论了主要参数对零售商紧急补货量和供应商零售价格及双方效益的影响.

本文旨在构造基于独立人口普查名单、事后计数调查名单和行政记录名单的三系统估计量,以提高总体实际人口数及人口普查净误差估计精度.为实现这一目标,采用数理模型研究三系统估计量及其相关问题.研究表明:三系统估计量不能直接在总体内构造及使用;三系统估计量为有偏估计量,不仅要计算其抽样方差,还要计算其偏倚及均方误差.三系统估计量将在未来人口普查净误差估计中发挥主导作用,逐步替代目前广泛使用的内含交互作用偏差的双系统估计量.

为解决遭受非周期拒绝服务(DoS)攻击的工业信息物理系统(ICPS)的稳定性问题，研究基于观测器的自适应事件触发滑模控制策略。建立受频率和持续时间限制的DoS攻击的数学模型，构造观测器估计系统状态，设计滑模控制器缓解DoS攻击的影响，并采用自适应事件触发机制节省通讯资源。运用分段Lyapunov泛函和H_∞理论等方法求解系统的稳定性判据和稳定条件，并进一步协同设计观测器增益和控制器增益。以批处理反应器系统为被控对象，通过MATLAB平台进行仿真验证，结果表明所研究的控制策略可以保证系统在非周期DoS攻击下的稳定性，同时减少通讯资源消耗。

本文研究了在通信延迟和丢包同时影响下,线性离散多智能体系统的均方一致性问题.其目的是基于时延信息,丢包率和通信拓扑之间建立条件,在此条件下存在一个有效的控制协议,该控制协议能够使得多智能体系统在时延和丢包共存信道上实现均方一致性.首先,利用最优化理论和随机系统稳定性条件分别推导了通信过程中只存在丢包和同时存在通信时延和丢包两种情况下多智能体系统实现均方一致性的充分条件.其次,为了减轻时延和丢包对多智能体系统均方一致性的影响,通过求解修正Riccati不等式的正定解分别提出了可行的状态控制协议设计算法,与已有结果相比,该算法易于实现,计算复杂度低.最后通过数值仿真验证所得结果的可行性.

本文探讨了数据以流形式分批次到达时的一类在线时间序列预测问题.传统时间序列预测模型通常假设数据集是静态的,对于处理动态变化的数据流往往预测精度不高.为了解决这一问题,本文提出了一种改进的基于Transformer架构的时间序列预测模型.首先,本文对传统的时序卷积网络（TCN）进行了改进.通过调整连接结构,将时序卷积模块嵌入到编码器和解码器的前端,本文的模型不仅能够捕捉序列数据中的元素间关系,还能通过时序卷积捕捉时间维度上的局部特征,从而扩大了模型的“感受野”.这种改进在不显著增加计算复杂度的前提下,增强了模型对时间序列数据的理解能力.其次,本文在模型训练中引入了强化学习中的经验放回策略.这种策略允许模型在有限的数据集上进行更充分的训练,从而提高了模型的泛化能力和预测精度.最后,本文在多个数据集上对提出的模型进行了验证.结果显示,与原始的Transformer模型相比,本文提出的模型在不同程度上都取得了性能提升.特别是在数据量较大、复杂度较高的数据集上,性能提升更为显著.此外,本文在附录部分提供了详细的证明和补充材料,进一步支持了模型设计和性能提升的合理性.总的来说,本文通过结合时序卷积网络和Transformer架构的优势,提出了一种新的在线时间序列预测模型.该模型在保持计算效率的同时,显著提高了预测精度,为动态数据流的预测提供了一种有效的解决方案.

受平面线性系统的 Routh-Hurwitz 稳定性判据的启发,本文研究了一类含未知参数的平面非线性系统的稳定性问题.基于齐次系统理论,运用李亚普洛夫方法和特解方法,本文分析了系统的未知参数在满足各类条件时系统的稳定性,并得到了一些充分条件和充分必要条件.本文所采用的特解方法,能有效地运用在系统的不稳定性分析上,这丰富了非线性系统的稳定性分析方法.此外,本文所得到的结果可以被用在一些非线性系统的控制器设计上面,文章给出了具体的实例来说明这一点.

换电站建设支撑新能源汽车“车电分离”模式的推广，通过契约机制设计促使供应链企业共同参与换电站投资至关重要。本文研究不同权力结构下新能源汽车供应链企业换电站投资和产品定价联合决策问题，设计基于换电站投建数量的电池价格折扣契约和电池价格让利契约模型，分析相关系数对各方决策的影响。研究表明电池价格让利契约和电池价格折扣契约都能使供应链实现Pareto改进；不同权力结构下电池企业和车企任意一方投建换电站皆有利于推广换电模式，增加双方企业利润；换电站建设成本显著影响电池企业和车企换电站投资意愿和定价决策。研究结果为企业进行换电站投资决策提供了合作思路和新的契约机制。

个体选择偏好与推荐算法滥用使公众陷入信息茧房困境,诱发差异化集群行为,并促使舆论极化加剧形成,甚至对社会公共秩序造成了严重影响.通过系统剖析信息茧房下公众行为差异对异质观点群体交互产生的群内同质制约削弱-强化复合影响、群际抑制-促进组合交互影响,借鉴Lotka-Volterra建模思想,构建异质观点交互的舆论极化动力学模型,并求解平衡点及其稳定性,进而通过数值仿真与实证分析揭示舆论极化规律.研究发现,信息茧房下群内同质制约作用越弱且群际促进作用越强,两群体扩张速度越快且规模越大,越易呈现二元极化态势.当所受群际抑制作用较大且异质观点群体的同质制约作用较弱时,群体扩张速度将减缓且规模达到顶峰后会减小甚至消失,呈现单一极化态势.潜在扩散范围正向影响群体自身扩张速度与最终规模,且在群际促进作用下可减缓异质观点群体的扩张,但不影响其最终规模.

基于存在药农“掺劣”行为的中药材供应链,研究抽检机制下中药企业对药农“掺劣”行为的治理策略选择问题.通过构建无治理策略、事前退货惩罚治理策略、事后责任成本分担治理策略和事前事后组合治理策略四种情形的Stackelberg博弈模型,对比分析不同治理策略下中药材供应链的运作差异,揭示中药企业的治理策略选择方案.研究表明,退货惩罚治理策略和组合治理策略下,当单位惩罚高于一定程度便能够有效的杜绝药农“掺劣”,而责任成本分担治理策略则无法杜绝“掺劣”.退货惩罚参数的增长利于对“掺劣”的治理与中药企业的利润增长,但不利于药农利润.责任成本分担参数的增长利于双方利润增长,但不利于治理“掺劣”.药农是希望中药企业采取责任成本分担治理策略的,最不希望中药企业采取退货惩罚治理策略.从治理“掺劣”的角度来讲,中药企业应选择退货惩罚治理策略.从获取利润的角度来讲,中药企业应选择组合治理策略并设置较高的单位惩罚.

目前,关于具有快慢效应的捕食者-食饵模型动力学研究大多局限在时间域,关于快慢效应对捕食者食饵系统空间格局演化影响的研究相对较少.本文建立了一个具有时滞和反应扩散的快慢修正的Leslie-Gower捕食者-食饵模型,研究其Turing不稳定和Hopf分岔的条件,以时滞作为分岔参数给出了分岔阈值的解析表达,并探究了快慢效应对系统空间格局和稳定区间的影响.研究发现反应扩散可以驱动系统发生Turing不稳定,不同的扩散系数会使系统呈现出不同的空间格局;将时滞作为分岔参数可以诱导系统在分岔阈值附近发生Hopf分岔.快慢效应和时滞效应可以改变系统斑图的格局,使其呈现出丰富的形态;此外,快慢效应还会以非线性的关系影响系统的稳定区间.因此,快慢效应对系统的空间格局演化和稳定区间有重要的影响.

水权交易机制是推进水生态文明建设和实现国家节水行动的市场化制度安排,探索其如何影响高耗水企业绿色转型决策、推动绿色技术创新,对于践行高质量发展具有重要意义.本文以水权交易机制为准自然实验,基于高耗水上市企业样本探究水权交易机制对绿色技术创新的影响及作用机制.研究结果显示:水权交易机制能驱动高耗水企业绿色技术创新“增量提质”，该结论经过稳健性检验后仍然可靠有效.异质性分析发现,水权交易机制更有助于激励国有、大型、西部地区、低水资源禀赋地区和竞争激烈的高耗水企业绿色技术创新.机制分析表明,水权交易机制主要通过提升高耗水企业高管绿色关注度、加大研发投入等渠道提升绿色技术创新;机构投资者持股对水权交易机制的绿色创新效应具有促进作用,但股权融资成本具有阻碍作用.研究结果为推动水权交易机制与企业绿色创新发展提供了有益启示.

优化营商环境是近年来我国持续推进的重要举措,其目的在于通过优化市场资源配置、激发市场创新活力来推动新质生产力快速发展.本文以2021年营商环境创新试点城市建设为准自然实验,探究营商环境对企业创新的影响.研究发现,营商环境试点政策能够有效带动当地企业创新,且该促进作用在非国有、高制度交易成本、低数字化转型程度、所在城市要素市场发育程度高的企业中更加突出.机制分析表明,政策通过提高试点城市的市场竞争程度、缓解企业融资约束、激活知识产权交易市场等渠道促进企业创新.进一步结果显示,营商环境对企业创新的促进作用主要体现在“集约边际”而非“广延边际”,即政策实施前已有专利申请的企业更能抓住政策契机来提升其创新产出水平.本文结果丰富了营商环境影响微观企业的相关研究，且有助于下一步的政策优化.

碳配额分配机制是构建碳排放权交易体系的核心制度设计之一.一方面,免费分配模式可能削弱市场效率与分配公平性;另一方面,直接转向全拍卖机制则可能引发企业合规成本骤增,加剧转型风险.然而,既有研究多局限于“免费分配-全拍卖”的二元对立范式,对渐进式转型路径下的制度设计尚未形成系统性研究成果,导致中国碳市场分阶段转型的路径探索缺乏理论支撑.本研究突破传统分析框架,创新构建多市场联动的碳排放权交易模型,将一级碳市场、二级碳市场、产品市场与企业跨期战略调整纳入统一系统,模拟免费分配以及不同有偿分配比例下委托拍卖和纯拍卖三种配额分配方式对碳市场有效性的影响.基于中国实际数据的仿真研究表明:在碳市场建设初期,采用小比例委托拍卖能够在控制转型成本的同时激活市场活力,但需警惕其收益返还机制随政策强度提升而产生的激励扭曲效应.随着碳排放交易体系的成熟,大比例的拍卖仍然是最佳的分配方式,因为它显著促进了长期的技术进步和碳减排.这一发现为碳排放权交易体系的渐进式转型提供了关键路径:通过制度设计的动态适配,既保障转型期市场稳定,又实现成熟期深度减排目标.

针对两阶段生产结构包含非期望产出与共享投入要素的情况,构建了一个两阶段网络数据包络分析(DEA)模型.该模型不仅可以对两阶段间的共享资源进行合理配置,还通过非期望产出弱处置理论对非期望产出进行处理,以符合实际生产规律.然后,基于非合作博弈的思想对子阶段效率进行分解,考虑第一阶段或第二阶段分别为主导的情况,建立子阶段效率模型.最后,将模型应用到福建省“专精特新”中小企业创新效率评价中,将其创新过程分解为技术创新阶段和成果转化阶段,通过深入分析整体效率及其子阶段效率,得到更为准确和全面的评价结果,同时与4种情形下的不同模型进行对比,进一步验证了文章模型的合理性和可行性.

基于Nash非合作博弈论和变分不等式理论,针对差异碳排放制造商在不同碳配额分配策略下的生产决策,本文构建了历史排放法和行业基准法复合政策下的供应链网络均衡模型;通过对比分析单一碳政策及复合碳政策对供应链网络均衡结果的影响,提出了最优碳配额分配政策的实施条件,并验证了其效果;其次,拓展了政府作为参与者的供应链网络均衡模型,揭示了政府作为内生博弈者时,碳配额分配比例与碳价联动的双重杠杆效应,为“精准控碳”政策设计提供量化决策工具;最后,通过投影收缩算法对模型进行数值仿真.得到如下结论:在历史排放法下,相较于扩大生产规模,差异碳排放的两制造商都更倾向于通过碳配额交易实现利润最优,而零售商则面临利润压缩的风险.在行业基准法下,当单位碳配额大于单位碳排放量时,减排制造商相较于普通制造商的利润优势随着碳交易价格的上升而逐步缩减;当单位碳配额小于单位碳排放量时,两类制造商的利润均随碳交易价格的上升而下降,两种情况下零售商利润均大体稳定.复合碳配额政策下,当单位碳配额大于单位碳排放量时,行业基准法占比大,两类制造商利润和社会福利最优,但是此时普通制造商利润增长速度大于减排制造商;当单位碳配额小于单位碳排放量时,历史排放法占比大对两类制造商利润和社会福利反而更占优势,零售商利润随历史排放法的占比增加而逐渐减小.政府纳入决策主体后,碳价上涨通过配额盈余交易显著提升减排制造商收益,而普通制造商因技术锁定仅能转嫁成本,导致社会福利负向失衡.本研究为政府碳配额分配政策的制定以及供应链网络应对策略提供了理论支持与决策依据.

随着平台经济的飞速发展,电商平台自有品牌迎来了迅速成长的契机.数字溯源技术作为提高消费者对自有品牌信任度的有效举措,其应用已成为增强品牌信誉的关键所在.鉴于此,本文在考虑制造商品牌产品与电商平台自有品牌产品竞争的条件下,考虑转销和代销两种销售模式,构建了电商平台不引入和引入数字溯源技术的四种电商供应链决策模型,探讨了不同销售模式对电商平台采用数字溯源技术决策的影响.研究表明,高产品替代率与高消费者信任度均可促使制造商和电商平台获取更高的利润水平,而且引入数字溯源技术能够为制造商和电商平台创造更大的利润空间.通过对比制造商品牌产品在不同销售模式下双方的利润,发现对于制造商来说,当数字溯源技术投资成本较低且佣金率较低时,转销模式下的利润要高于代销模式.反之,倘若投资成本较高,无论佣金率高低,代销模式都是最优之选.对于电商平台而言,当佣金率较高时,代销模式下的利润要高于转销模式;若佣金率较低,则转销模式下的利润则更高.最后,进一步探讨了数字溯源技术成本分担时的企业决策,制造商选择转销模式销售其品牌产品始终是最佳策略,而当制造商品牌产品佣金率和数字溯源技术投资成本都较低时,电商平台在制造商产品代销模式下的利润会更高.

本文深入探讨了国有机构投资者持股对企业投资效率的影响机制,特别是在混合所有制改革背景下,结合理论分析与实证检验,揭示了国有机构投资者在提升企业投资效率中的关键作用.研究表明,国有机构投资者持股比例的增加对提升企业投资效率具有显著促进作用,此外,公司治理水平、企业规模、行业竞争程度以及现金流波动性等因素也对企业投资效率产生直接影响.进一步研究发现,企业数字化转型和绿色创新在国有机构投资者持股与企业投资效率之间发挥了重要的中介作用,国有机构投资者通过提供资金支持、战略指导和资源配置,推动企业加速数字化转型和绿色创新进程,并且数字化转型能通过提升信息处理能力、优化资源配置效率,绿色创新则可通过提高资源利用效率、增强市场竞争力,使得国有机构投资者持股亦能间接提升企业的投资效率.本文不仅丰富了国有机构投资者持股经济后果的相关研究,还为理解企业投资效率的提升机制提供了新的理论视角,同时为新时代深化国有企业改革、优化国有资本布局以及提升企业整体竞争力提供了重要的理论依据和政策启示.

为识别重大事件冲击下,智能电网产业链上风险传染机制及驱动因素及异质性,采用DCC-GJR-GARCH-MES模型测度链上尾部风险.融合复杂网络理论、事件分析和MST算法,考察在新冠疫情、OPEC宣布解除减产、俄乌冲突和千股跌停等事件下,智能电网产业链上、中、下游风险传染网络的机制演变,进而结合机器学习和SHAP值甄别风险驱动因素并预警.研究发现:(1)事件冲击下产业链层间风险传染具有差异性,上游较中下游表现更为稳定;网络局部聚类效应增强,系统重要性企业担当风险传递角色,边缘企业风险关联较少;(2)突发公共卫生事件较其它事件对产业链尾部风险传染网络的影响更大;不同事件及产业链层级上的风险驱动因素呈现显著的时变特征;(3)全样本时期企业规模、关联性与盈利能力为系统重要性驱动因素,XGBoost模型能较好预警风险.研究结论揭示了智能电网产业链上各环节在面对外部冲击时的独特脆弱性和应对机制,为进一步优化产业链上风险管理策略提供了重要依据.

针对噪声问题,文章采取控制器设计的方法使声波方程衰减从而到达控制噪声的效果,并在控制器设计时考虑时间延迟,利用系统等价的思想设计了一种差分型控制器.此方法首先要找到指数衰减的系统并将其作为目标系统,其次根据积分型反馈控制的形式,建立系统间的等价变换,确保所研究的系统等价于目标系统.在运算过程中确定了适当的参数函数,得到控制器的表达式.此后,我们考虑了参数函数的可解性和变换的有界性.最后进行数值模拟并得出结论,在控制器的作用下,原始系统呈指数衰减.因此,此方法可以有效控制噪声.

针对单目图像在深度估计时面临的尺度模糊和边界细节失真问题，提出了一种融合变分与多尺度信息的深度估计算法（DLNet）。该算法利用拉普拉斯算子来突出图像中的高频部分，同时引入拉普拉斯金字塔帮助网络在不同尺度上分析图像的细节和结构；同时对场景中不变性规律进行探索，通过引入一阶变分约束驱使网络注意到场景空间中相邻像素的深度梯度，学习相邻像素的深度差得到粗粒度深度图；最后，利用拉普拉斯金字塔得到的多尺度信息来避免上采样带来的边界信息损失，逐步组合相应的输出得到细粒度的深度图。在KITTI 和NYU Depth V2 基准数据集上进行广泛的评估和消融实验，证明了所提出方法的有效性。实验结果表明，所提出方法在大多数指标上的结果都表现突出。

针对生鲜品新鲜度等级随时间动态变化的特性, 研究了具有多层级新鲜度的生鲜品分配和冷链配送联合优化问题. 考虑了软硬双重时间窗约束和客户对产品新鲜度的要求, 以不同层级新鲜度产品分配和冷链配送路径为决策变量, 在满足车容量约束、硬时间窗约束和产品新鲜度要求的前提下, 以车辆的固定成本、运输成本、制冷成本、违反软时间窗的惩罚成本、产品货损成本和客户缺货损失之和最小化为目标函数, 构建了生鲜品分配与冷链配送联合优化模型, 结合模型特点设计了基于自适应大邻域搜索的两阶段混合启发式算法. 利用Solomon数据集构造算例, 分别用Gurobi软件和两阶段启发式算法进行求解, 验证了模型的正确性和两阶段启发式算法的快速有效性; 进一步将联合优化结果与分阶段优化策略进行对比, 验证了将生鲜品分配与冷链配送进行联合优化的必要性, 结果显示联合优化策略可以显著降低生鲜品过期变质的货损成本和客户缺货损失, 使总配送成本平均下降43%左右. 最后通过一个实际案例, 验证了算法在解决实际问题中的效果.

本文主要讨论一类退化热-梁耦合偏微分动力学系统解的长时间渐近性态. 该模型由两部分组成: 一部分由退化的热方程描述, 另一部分由Timoshenko 梁方程描述. 两者在公共边界处通过一定的传输条件耦合连接在一起. 基于频域分析方法, 本文给出在光滑初始条件下该类耦合系统多项式稳定的精细估计, 确定了系统的衰减速率与热退化阶数的显式关系.

针对区间型不确定群体评价问题, 从群体共识的视角出发, 采用可能性比较的方式, 拓展随机聚合求解算法, 提出了一种基于共识驱动的区间型群体评价方法. 首先, 以优胜度矩阵测度同一指标下不同评价者对被评价对象的偏好程度, 并通过指标之间的共识差异, 求解指标权重; 然后, 求解各评价者对被评价对象的整体偏好程度, 得到专家权重; 最后, 以斯皮尔曼等级相关系数作为共识聚合的参考标准, 对大量可能性判断信息进行决策质量的识别, 并进行聚合求解得到基于共识驱动的可能性排序结论. 本文以应用算例的方式验证了该方法的有效性和适用性, 进一步丰富和完善了随机聚合算法在群体评价中的理论和应用研究.

精准测度创新要素配置效率与创新效益之间的耦合协调程度,是破解资源型城市“高投入,低效益”困境,推动其绿色转型和实现可持续发展的关键前提.鉴于现有耦合协调度模型难以刻画创新单效系统内要素非线性耦合与协调效应以及有效处理动态信息,在耦合协调度模型框架下,提出一种具有奖惩特征和引导作用的激励组合雷达图模型.具体地,以犹豫模糊集表征评价信息,在传统雷达图面积模型基础上,集成指标全排列聚合与体现指标奖惩的思想,提出了激励组合雷达图面积、周长和偏心率3个模型,以凸显指标排列顺序对评价结果的影响与优劣指标的激励约束功能.接着利用Mazziotta–Pareto Index复合激励组合雷达图面积、周长与偏心率,以综合考量单效系统协调性、突出优劣势.继而,利用离差系数最小化模型计算双效系统耦合度.最后,将该模型应用于河北省5个资源型城市,验证了所提模型的有效性与优越性.

双循环码是一类重要的纠错码,它不仅具有良好的代数结构易于编码和译码，而且包含了众多的优化线性码类.本文研究了有限域上不可分双循环码的厄米特正交包,给出了厄米特正交包的显式生成元,结合纠缠辅助量子纠错码的构造方法,构造出一些性能良好的纠缠辅助量子纠错码.与已知的纠缠辅助量子纠错码相比,本文构造的纠缠辅助量子纠错码具有新的参数.

借助群体最大化任意目标支付的思想,引入了多目标群体博弈强Pareto-Nash均衡的概念.利用Ky Fan截口定理,在向量支付函数连续和一个锥真拟凹假定下,得到了均衡的存在性定理.同时,建立了多目标群体博弈强Pareto-Nash均衡与向量强变分不等式问题解的等价关系.应用均衡的等价关系,研究了多目标群体博弈强Pareto-Nash均衡的稳定性.最后给出相应的例子解释得到的结果.

最佳子集选择能精准高效地从高维数据中挖掘重要信息以建立精简回归模型,近年来,它在机器学习、图像处理和生物医学等领域的应用越来越多.然而,现有的最佳子集选择方法大多基于最小二乘或极大似然,导致在处理异质性数据时不够稳健.为了有效地应对高维数据的异质性以及全面地分析响应变量的条件分布,本文基于$\ell_{0}$惩罚与平滑分位数损失函数设计一种稳健的最佳子集选择算法.在实践中真正的重要变量个数通常是未知的,本文进一步提出了一种截断顺序搜索算法用于高效且准确地选择重要变量的个数.通过随机模拟与现存变量选择方法对比,发现本文所提方法在变量选择和参数估计精度方面更具优势.最后,本文运用新方法分析枯草芽孢杆菌产生核黄素的相关基因数据,实验结果表明新方法估计核黄素产生率方面具有更小的分位数预测误差.

对于多目标存零约束优化问题,因存零约束的存在,使得Karush-Kuhn-Tucker (K-K-T)条件在可行点处可能不成立,因此研究更弱的稳定性概念及适用的最优性必要条件是有必要的.本文首先定义了这类问题的广义Guignard约束规范,然后在此约束规范下,构建并证明了其最优性必要条件.存零约束规划问题由于可行域可能不连续,导致传统的非线性规划方法难以直接应用.最后,我们提出了该问题的松弛模型,并证明了在一定条件假设下,松弛模型的Pareto有效解集和Pareto弱有效解集分别Kuratowski-Painlevé收敛到原问题的Pareto有效解集和Pareto弱有效解集,同时松弛模型的Pareto KKT集上收敛到原问题的Pareto弱稳定点集.

以单个制造商和单个零售商构成的绿色供应链为研究对象,在统一零售定价情形下,针对制造商的三种渠道策略,研究渠道需求转移和制造商承担社会责任对制造商渠道选择的影响.研究表明:(1)当制造商承担社会责任水平和渠道需求转移系数较低时,其同时开辟零售渠道和直销渠道是最优选择;(2)随着制造商承担社会责任水平和消费者的需求转移系数的增大,仅开辟直销渠道策略超越双渠道策略成为制造商最优选择,而无论何种情形下,仅开辟传统零售渠道均不是最优策略;(3)当渠道需求转移系数较高时,会出现产品总需求量增多、绿色度提升、产品的零售价格上升,与此同时,消费者剩余增加,制造商的整体收益得到改善.

问卷中的开放题因为不设置备选答案,不仅允许回答者更自由地表达个人想法,而且能方便调查者理解回答者在复杂议题上的观点,也能促进发掘新的研究角度.因此,对开放题内容进行系统化的研究是非常重要的.目前学术界和业界对问卷开放题的研究方法主要采用基于扎根理论的人工编码,然而该方法需要人工对材料进行归纳整理,工作量大且繁琐,耗时耗力.目前虽然也有指导性的编码规范,但并没有成熟的方法实现编码过程的自动化,这一点限制了问卷开放题的实际使用效果.基于这一现状,本文提出一种自动化的问卷开放题的编码方法.该方法通过文档嵌入、层次聚类、关键词提取和自动摘要等步骤,能够对输入的开放题回答文本进行层次主题建模,从而实现对开放题回答文本的三级编码.将该方法应用在政府环境测评相关的问卷开放题数据集上,表现效果良好,能够识别出有明确意义的层级编码,并且明显提高了人工编码效率.

在重大自然灾害多受灾点的情况下,不仅需要快速响应救援需求,还需要综合考虑援助的效率、效果和公平性,针对多个受灾地区的应急援助,提出了两个优化目标,分别为最小化未满足需求量和最小化最大到达时间,建立多供应点协同援助的多目标非线性规划模型,并将多供应点之间的协同效应纳入优化模型,模型通过结合快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解,能够在复杂约束条件下同时优化多个目标,生成高效且具有实用价值的资源调度方案.最后,数值分析验证了所提模型和算法在提升应急物资分配效率、保证公平性和减少响应时间方面的有效性,为多受灾点场景下的救援资源分配提供了科学依据和实际应用参考.

随着山区农村寄递需求日益增大,其寄递物流路径规划问题成为学术热点.本文基于农村客货邮融合发展背景,研究了客运班车-电动车-无人机协同配送模式下山区农村寄递物流路径规划问题.首先,根据村级服务点的地理位置、分布特征、货物递送量和寄件量,将其划分为电动车服务类型(TC)和无人机服务类型(FC);其次,基于山区农村客运班车的潮汐性客流特征,建立客车闲置容量函数;然后,以包含运输启用费用、代运客车和电动车的运量成本、客车和电动车的运距成本、无人机电耗成本和电动车配送时间成本的总成本最小为优化目标,构建数学模型;为求解该模型,设计了一种多约束修正聚类算法与改进自适应遗传算法的混合算法(MCDCA-IAGA).实验结果和案例研究表明,客运班车-电动车-无人机协同配送模式有效降低了2.9%的配送成本和8.6%的配送时间,为山区农村寄递物流路径规划提供了可行的解决方案.