场桥是集装箱码头堆场内的主要装卸设备, 其调度效率是影响码头整体运作效率的核心要素.本文研究多场桥分区域下, 基于指令优先级和场桥繁忙度的场桥调度.首先, 本文定义了场桥作业指令的执行优先级, 并使用场桥繁忙度来刻画场桥作业均衡度.值得说明的是, 已有文献大多仅仅基于作业指令数量来刻画场桥的均衡度, 而场桥繁忙度不仅依赖于场桥作业指令数量还依赖于场桥作业指令的难度.其次, 本文考虑场桥具有不同作业指令类型的场景, 基于作业指令优先级和场桥繁忙度, 构建了以最小化场桥非作业时间与场桥繁忙度方差之和为目标函数的场桥调度混合整数规划模型.最后, 利用遗传算法对所建模型进行求解, 并通过一个例子说明了本文所提方法的有效性.相比已有研究, 本文提出的基于指令优先级和场桥繁忙度的场桥调度方法能适用于更一般的作业场景, 同时能提高场桥作业的并行度和作业效率.

为更好地探讨实际研发中响应同时受混料分量及其添加次序影响的情形, 本文基于设计的优良性准则, 分别在基本约束与附加约束构成的混料利益区域内, 系统探讨了混料分量与加序变量间无交互作用、存在一阶交互作用以及存在二阶交互作用三种情形下的饱和设计问题.研究推导了上述情形下的加序$q$分量二阶Scheffé中心多项式模型的$D$-最优与$A$-最优准则函数、饱和最优设计及其对应的$D$-效率与$A$-效率的显式解析解.从效率的角度分析表明, $A$-最优设计在综合准则下展现出优于$D$-最优设计的稳健性.最后通过实例分析验证了理论结果的有效性.

针对经典概率模型处理复杂决策时的局限性, 以及重叠社区对决策的干扰问题, 提出一种基于重叠社区划分的量子认知决策框架.以消费者的多重社会身份为切入点, 揭示个体在多重社区归属干扰下的偏好形成和群体偏好集成机理.首先用模糊C-均值聚类算法根据决策者偏好差异划分重叠社区, 得到个体在不同社区的隶属度并量子化, 以反映个体多重社区归属的叠加态;然后, 在类量子贝叶斯网络框架下用信念熵法量化社区间的干扰效应, 修正重叠社区划分下的决策者权重并聚合成群体偏好.最后, 利用本文方法分析在线评论数据, 验证社区间干扰效应对群决策结果的影响.研究表明, 量子化的重叠社区划分方法可有效地捕捉个体消费者在多个社区的复杂归属关系, 类量子贝叶斯网络在预测重叠社区干扰下的消费者偏好时具备更强的阐释力.

针对一个无法自主生产电池的车企和一个自主生产电池的车企组成的系统, 在车企增建充电桩情形下, 构建Cournot竞争模型, 并通过Stackelberg博弈与Nash谈判博弈分别构建基于自主定价的竞合模型与基于谈判定价的竞合模型, 探究车企的最优策略选择及充电桩增建数量决策问题.研究发现:1)最优策略(即竞争或基于自主定价的竞合或基于谈判定价的竞合)选择受车企的议价能力、替代程度、充电桩网络效率以及电池成本差异的影响, 其中议价能力与电池成本差异的影响显著, 且是否以谈判的方式确定电池批发价格主要取决于议价能力.2)当自主生产电池的车企具备较高的议价能力时, 与谈判相比, 自主生产电池的车企总能够受益于Stackelberg博弈中的先动优势, 但Stackelberg博弈损害了竞合时两车企的总体利润.3)与竞争策略相比, 当竞合实现两车企利润的帕累托改进时, 两车企将制定更低的整车价格.4)当实施竞合策略时, 竞合导致无法自主生产电池的车企增建更多的充电桩, 自主生产电池的车企增建更少的充电桩, 且不同的竞合契约亦能够影响车企充电桩的增建数量决策.

针对传统车企新能源车生产研发中动力电池策略选择问题, 构建由制造商主导, 供应商和经销商参与的二、三级汽车供应链模型.运用微分博弈和最优控制理论, 分析油耗达标和不达标情形下, 不同动力电池选择策略对燃油车减排量最优轨迹、品牌商誉最优轨迹和长期收益的影响.研究表明:1）燃油车减排降耗水平和品牌商誉随时间递增, 长期来看自研动力电池策略在减排、商誉轨迹和收益稳定值方面优于外购;2）积分价格对不同策略存在阈值效应, 低价时自研策略碳减排优势显著, 高价时油耗达标下外购策略响应速度快;3）自研电池下, 积分交易价格提升能有效促使制造商增加新能源车续航能力成本投入.

本文研究了$n$家具有竞争性的保险公司的时间一致性非零和随机微分博弈策略.保险公司采用比例再保险, 风险过程遵循复合泊松风险模型;考虑风险资产之间的随机相关性, 引入多元4/2随机协方差模型刻画两种风险资产的价格过程.每家保险公司的目标是寻找最优的投资再保险策略, 最大化其终端时刻相对财富的期望值, 同时使终端相对财富的方差达到最小.本文引入了一个辅助确定性过程, 得到了修正后的均值-方差目标函数, 并构建了一个替代的时间一致性的均值-方差控制问题, 然后通过求解HJB方程得到了保险公司的时间一致性均衡投资再保险策略.最后, 给出数值算例分析了模型主要参数对均衡策略的影响.研究结果表明:保险行业的竞争加剧会促使保险公司采取更激进的投资再保险行为;同时, 金融市场中风险资产之间的相关性也会对保险公司的行为决策产生影响.

作为一种非参数贝叶斯回归方法, 贝叶斯累加回归树模型(BART)将基于似然的推断精度与机器学习算法的灵活性相结合, 在协变量与响应变量之间存在非线性关系或复杂交互作用时, 具有优越的预测性能.纵向数据广泛存在于医学、经济学、环境科学等领域, 具有重要的研究意义.为提升纵向数据分析的预测精度, 文章提出一种基于BART的纵向数据分析新方法.新方法运用BART估计半参数混合效应模型中的非参数部分.数值模拟比较了新方法与四种方法:混合效应梯度提升方法(MEGB)、随机混合效应回归树方法(SMERT)、随机混合效应最大期望回归树方法(SREEMtree)和随机混合效应随机森林方法(SMERF), 模拟结果表明, 提出的新方法优于四种比较的方法.为了展示新方法的实用性, 本研究将其应用于两份实际数据.

为应对数字医疗服务挑战、满足多型患者的个性化需求, 研究家庭医护人员排班与调度优化问题.区别于以往研究, 问题中医患双边均具个人偏好, 异质性患者可选择门诊、上门和线上三种服务模式、医护人员有疲劳感知, 医护人员排班与调度决策体现为线上线下多服务模式融合的混合排班与调度路径多目标优化决策.以最大化医护人员和患者满意度为目标, 考虑班次限制与医患匹配等约束, 建立描述问题的混合整数规划双目标优化模型.针对模型特征, 提出一种改进的强度帕累托进化算法-II (improved strength pareto evolutionary algorithm-II, ISPEA-II).以HV值、Spacing和GD作为算法评价指标, 通过数值实验证明, 提出的ISPEA-II优于传统强度帕累托进化算法-II、非支配排序遗传算法-II、非支配排序遗传算法-III、差分进化算法和免疫算法.最后, 对医护人员技能等级、班次时间长度和最大连续工作天数等关键参数进行敏感性分析, 得出系列管理启示, 为家庭医护排班与路径决策提供理论参考.

针对社会网络环境下群决策公众参与度不高、非合作信任评价行为以及信任信息挖掘不充分等问题, 本文构建了动态社会网络环境下考虑非合作行为的群决策共识模型.首先, 通过TF-IDF算法挖掘社交媒体用户的行为数据, 结合公众关注热点与专家群体意见, 科学合理地确定了决策准则及其权重;其次, 在初始信任评价阶段构建了基于直觉模糊数的信任关系, 并利用uninorm算子有效实现了非合作信任评价行为的识别和治理;随后, 挖掘和定义了“方向信任", 并设计了相应的测度算法, 基于此开发了一种在多轮决策背景下融合多种信任信息的自动更新信任网络算法;在共识调整阶段, 引入了t-范数算子选择合适的意见参考对象.最后, 将所提方法应用于绿色小水电站选址决策, 以证明其有效性和优越性.

新能源汽车动力电池逐渐进入报废期, 退役电池的数量与日俱增, 已经呈现规模化.为避免环境污染, 提高废旧动力电池回收率, 对废旧动力电池的回收问题进行研究显得尤为重要.首先, 根据政府不同的监管力度, 构建了受消费者环保意识和政府补贴影响的消费者效用函数, 建立了包含正规和非正规回收企业竞争的博弈模型, 得到了不同政府监管力度下的最优回收定价和回收率, 分析了政府监管力度、补贴、回收成本系数和消费者环保意识对这两类企业最优决策的影响.其次, 构建了不同监管力度下的社会福利函数, 通过数值分析方法得到了政府的最优监管力度, 并进一步分析了消费者环保意识对社会福利和正规回收企业回收率的影响.结果表明:(1)政府监管市场以规范回收市场是有效可行的.(2)消费者环保意识对企业决策的影响大于政府补贴.当消费者环保意识较高时, 政府补贴更加有效.(3)消费者环保意识与政府监管力度呈正相关关系, 消费者环保意识的提高促进政府加强对非正规企业的监管.(4)为了提高正规回收企业的回收率, 政府需要牺牲一定的社会福利.

本文研究了在拒绝服务(Denial-of-Service, DoS)攻击下Lur'e网络的动态事件触发控制问题.为了应对DoS攻击, 首先设计了一种动态事件触发控制协议, 其中动态参数的系数可以根据网络是否被攻击而自动调整, 减少了DoS攻击对网络同步的影响, 也确保了控制策略的动态调节能力.然后, 利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式等方法, 得出了DoS攻击下Lur'e网络实现同步的充分条件.进一步地, 证明了所提出的事件触发协议不存在芝诺(Zeno)现象.最后, 通过仿真结果验证了所设计控制协议的有效性和所得理论结果的可靠性.

数字经济日益成为新时代推动经济高质量发展的核心引擎, 但其在区域间、产业间仍然面临发展不平衡、不充分的挑战.文章通过编制中国省域数字经济产业投入产出表, 并基于2007年、2012年和2017年相关数据, 深入探讨了数字经济产业区域链位动态演变特征及其内在形成机制, 旨在揭示我国数字经济产业区域链位的发展规律.研究发现, 中国产业数字化进程持续加快, 但通信制造业产能过度集中在广东和江苏, 且北部部分地区产能占比仍在下降;中西部多数地区数字技术在传统产业部门中的渗透仍然有限, 农业部门尤为突出.随着数字化转型的深入, 产业数字化部门能够引领社会经济发展, 其影响力系数逐渐减弱, 推动效应日益增强.相比之下, 数字产业化部门则表现出更强的拉动效应, 影响力系数不断提升, 中西部地区表现最为显著, 而东北地区发展则相对缓慢.深入分析发现, 数字经济产业关联效应持续增强, 主要源于其内部消耗与分配的快速提升, 即“产业内循环”不断壮大, 但这也导致其与传统产业间的联系逐步减弱, 尤其是在农业领域, 成为当前数字产业建设的薄弱环节.

在电子商务蓬勃发展但退换货率始终居高不下、造成大量资源浪费的背景下，在线零售商借助增强现实等技术为消费者提供“虚拟展示厅”服务, 以期减少因大量退换货而产生的运营成本.针对在线双渠道供应链中引入虚拟展示厅时消费者的搭便车行为对供应链成员定价与服务决策的影响，本文基于Stackelberg博弈理论构建了由制造商在线直销渠道与在线零售商分销渠道构成的双渠道供应链模型，分析了消费者搭便车行为对供应链成员最优利润的影响以及在线零售商和制造商的策略博弈.研究发现：首先，消费者搭便车行为会损害在线零售商的利润，同时影响制造商与在线零售商最优利润对产品退换货率的敏感性.其次，在线零售商可以通过价格匹配策略消除消费者搭便车行为的影响，但只有在渠道竞争强度较大、产品退换货率较低时应用这一策略才有效.最后，当产品退换货率和渠道竞争强度较大时，制造商也有足够动力去开通虚拟展示厅服务.

在本文中, 我们考虑了三种代理人:投保人、保险人和再保险人.从保险人和再保险人的角度出发, 通过扭曲风险度量来度量风险, 当保费原理为扭曲保费原理时, 我们分别得到了投保人和保险人的分出损失函数的最优形式, 结果表明, 有些情况下投保人和保险人的风险需要保险人和再保险人全部承担, 有些情况下投保人和保险人的风险不需要保险人和再保险人承担.当扭曲风险度量指定为风险价值(VaR)和尾部风险价值(TVaR)风险度量, 扭曲保费原理指定为期望保费原理时, 我们对最优再保险问题进行详细分析, 分别给出了不同情况下投保人和保险人的分出损失函数的最优形式.

投资者的风险感知对资产定价具有关键影响.本文利用公司前后两期账面市值比的变化($\Delta BM$), 作为衡量投资者对个股风险感知水平的指标, 并探究其与股票收益的关系.研究发现风险感知与股票未来收益率间存在显著的正向关系, 这一关系独特且稳健, 无法被现有的定价因子所解释.进一步分析表明, $\Delta BM$对股票收益率的预测力来源于投资者的风险感知, 既与公司未来的财务信息无关, 也与错误定价或投资者情绪无关.此外, 本文还发现风险感知的预测效应在不同市场环境和公司特征下表现出明显的异质性, 即在熊市阶段、小市值公司以及流动性较差的公司中更为突出.在一系列稳健性检验后, 本文的结论依然存在.

本文旨在构造理论完备、抽样登记且人口移动的双来源估计量, 以提高人口普查净误差估计精度.为实现目标, 采取数理模型和现场调查相结合的方法研究双来源估计量及其相关问题.研究发现:双来源估计量不能直接在总体中构造, 而要在等概率人口层建立;在计算总体的双来源估计量抽样方差时, 不能忽视等概率人口层之间的协方差, 否则低估或高估总体的双来源估计量的抽样方差;虽然双来源估计量应用广泛, 但需采取措施满足它所需要的假设条件.创新之处在于:厘清彼得森-林肯估计量与双来源估计量的内在逻辑关系;构造基于分层刀切法的双来源估计量的抽样方差估计量、偏差估计量及均方误差估计量;从数据上比较无人口移动的双来源估计量与人口移动的双来源估计量的估计结果及估计精度.研究意义在于, 从双来源估计量的起源、估计量的构造、方差及偏差估计、以及具体操作等方面详述双来源估计量, 为科学使用双来源估计量提供理论方法与实践依据.

近年来, 组合设计因其在编码理论、有限几何和统计学中的广泛应用而备受关注.本文构造了一类长度为$q$的扩展本原循环码, 结合仿射变换群的$2$-传递性, 证明了该类码的非零码字支持$2$-设计.特别地, 当$q=3^m$时, 通过研究一些特殊对称多项式的性质, 证明了所构造的码是参数为$[q, 6, q-7]$的A$^2$MDS码, 其对偶码为参数$[q, q-6, 6]$的AMDS码.同时, 利用仿射变换群的$2$-传递性, 我们证明了该对偶码的最小重量为6的码字同样支持$2$-设计.利用Magma程序对设计参数进行验证, 实验结果表明所构造的2-设计具有新的参数, 为$2$-设计的理论提供了新的实例.

在量子信息技术蓬勃发展的当下, 量子最大距离可分（MDS）码的构造已然成为量子纠错码领域的重要研究内容.通过研究广义Reed-Solomon（GRS）码是自正交的充分必要条件，本文首先给出两类Hermitian自正交GRS码的具体构造.随后, 依据厄米特构造法, 借助上述所构建的码, 进一步构造出两类新的量子MDS码.值得注意的是, 本文所构造的两类量子MDS码的最小距离均大于$\frac{q+1}{2}+2$.此外, 经与已知的码对比发现, 在码长相同的情况下, 本文所构造的码具有更大的最小距离.

为了提高主动悬架的控制性能, 节省通信资源, 提出一种非周期采样容错控制器。采用输入时滞方法, 对主动悬架系统模型进行重构。利用Lyapunov-Krasovski (L-K)稳定性理论, 构造闭环泛函并建立稳定性判据。并且根据线性矩阵不等式(LMI)求解了满足给定$H_\infty$性能指标的控制器增益和最大采样周期。最后, 采用数值仿真验证了所设计控制器的有效性。

电池供应商在改进电池技术时面临着独立研发还是与新能源汽车制造商合作研发的问题.为此, 针对由单一电池供应商和单一新能源汽车制造商组成的两级供应链, 运用博弈论方法探讨了不同权利结构（电池供应商主导、新能源汽车制造商主导）下新能源汽车电池研发策略选择问题.研究发现:不论谁主导, 电池供应商与新能源汽车制造商合作研发对新能源汽车制造商始终有利.当电池供应商主导时, 电池供应商与新能源汽车制造商合作研发是电池供应商的占优策略, 而当新能源汽车制造商主导时, 只有当新能源汽车制造商的研发成本系数较小时, 采用合作研发模式对电池供应商才更有利, 否则其更偏向于选择独立研发模式.

针对当前综合评价方法研究中对被评价对象均衡发展水平重视不足的问题, 特别是在高质量发展背景下, 动态激励评价过程需全面审视被评价对象的均衡发展水平, 同时考虑时序增益, 以更准确地反映其整体发展状况.为此, 为了克服传统静态评价方法的局限性, 本文首先引入联系向量距离的概念, 对传统的理想解法（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution, TOPSIS）进行了改进.在指标赋权方面, 采用改进的G$_1$-Entropy组合赋权法, 综合考虑决策者的主观偏好与客观指标数据之间的信息熵差异.在动态评价方法上, 综合考虑评价指标的发展趋势与均衡水平的激励因素, 从外部和内部两个视角出发, 将被评价对象的纵向时序增益与横向均衡发展纳入动态评价过程, 提出了一种考虑双重激励特征的改进TOPSIS动态评价方法.最后, 运用该模型对我国300家A股上市“专精特新”中小企业在2019-2021年的发展绩效进行了动态评价分析, 并为推动这些企业的高质量发展提供了针对性建议.

探究网络谣言传播规律并提供科学治理策略,对维护清朗网络空间至关重要.在“易感者(S)-潜伏者(E)-传播者(I)-免疫者(R)”4类人群构成的经典SEIR模型基础上,将传播者进一步细分为谣言传播者I和事实澄清者C,考虑政府干预与舆情热度影响设计了SEICR谣言传播模型,推导模型传播阈值$R_0$并分析全局稳定性.重点关注I和C的交互转化行为,引入前景理论构建了IC双向转化模型,求解模型5个平衡点,并探究系统演化至渐进稳定点应满足的条件.最后,基于复杂网络环境,进行了政府干预强度与舆情事件热度影响下的SEICR模型仿真,并通过文本挖掘与情感分析,以抖音“猫一杯”事件为案例进行了实证分析.研究发现,I和C的交互与转化可加快舆情演化速度;强有效政府干预可通过直接影响IC双向转化来抑制谣言发酵、减小传播规模;I和C对舆情热度变化的敏感性不同,当舆情热度较大时,政府应更加予以重视.基于研究结论从政府干预手段、干预时期角度提出了谣言治理建议.

经典的Bernoulli-Normal广义线性混合效应联合模型常用来分析两分类和连续型混合的混合型数据.在贝叶斯框架下,本文把Pólya-Gamma分布族引入到该类混合效应联合模型中，同时采用数据扩充的思想使得回归参数的后验分布成为共轭正态分布来提高计算效率.我们使用Gibbs采样方法从后验分布中进行抽样，从而得到模型的参数、随机效应的联合贝叶斯估计.进一步,在贝叶斯框架下建立了两种评价模型的拟合优度统计量,以及给出比较模型的偏差信息准则.最后，通过模拟研究与实例分析来验证我们所提出方法的有效性.

为了探讨供应链企业在领先用户参与营销时的策略选择问题，构建了一个由制造商和零售商组成的供应链系统。其中，零售商选择与领先用户合作进行产品的推广。提出了三种营销策略：零售商完全依赖策略、零售商部分依赖策略和消费者完全依赖策略，并使用Stackelberg博弈方法构建了研究框架。此外，为了进一步改善领先用户的营销效率，提出了基于领先用户营销努力的零售商部分依赖策略。结果表明：零售商应根据所合作领先用户的流量转化率与日蚀效应等情况选择营销策略；领先用户日蚀效应的存在会对供应链的决策结果产生影响；与强社会责任意识的领先用户合作可以有效改善营销策略的决策效果；基于领先用户营销努力程度的坑位费支付方式可以提升供应链的利润水平和产品创新水平；消费者异质性不会影响领先用户的社会责任意识对供应链创新的积极影响。

考虑一个医药平台和n个实体药店组成的零售系统,基于线下自营与"实体药店+医药平台"共同合作的销售模式,建立了实体药店加入医药平台前、后的基本决策模型.并且探讨了医药平台采用传统配送模式(Non-technical Delivery Mode,简称NTD模式)和采用先进物流技术的即时配送模式(Technical Delivery Mode,简称TD模式),给出了两种模式下的最优药品种类选择和物流服务价格.研究结果表明:当物流配送成本较低时,实体药店会选择加入医药平台,由于TD模式下提供的药品种类比NTD模式多,整体利润较高,因此会采用TD模式;当物流配送成本处于中等水平时,可以选择采用其中任意一种;当物流配送成本较高时,两种模式都不会选择.此外发现,实体药店的数量不会对加入平台前的药品种类产生影响,而且当药店数量较小时,两种模式下的最优利润无明显差异.但是当实体药店加入医药平台后,随着药店数量的增多,采用TD模式会获得更多的利润,并且当较大规模的实体药店加入平台时对双方都有益,能够实现帕累托改进.进一步探讨平台竞争情形可以发现,竞争会加剧平台之间的矛盾,从而降低自身和整体的利润.

股票市场的风险预警是维护国家经济体系安全稳定的基础,准确的股市风险预警对于股民、监管部门以及相关企业都有重要意义.本文提出了一种新的以股票关系网络为基础的图神经网络预警模型,与现有基于预警指标体系和传统机器.学习模型的方法相比,本文提出的模型考虑了股市相互作用网络中的图结构特征,构建基于多头注意力机制的网络邻近节点特征提取及动态更新方法,成功捕捉到股市联动网络中的结构特征信息.具体的,本文首先构建了基动态时间规整算法的股票价格复杂关系网络;其次,通过GARCH-VaR模型对股票市场风险进行评估并划分风险等级;最后,构建集成化的多头图注意力神经网络与图卷积神经网络(mGAT-GCN)相结合的模型,建立以股票关系网络和股票特征为输入变量的股市风险预警模型.通过沪深港三地股市的实证结果表明,本文提出的mGAT-GCN预警模型在多个数据集上,相较于其他方法具有更好的预警性能.

全基因组关联研究通常采用两阶段分析策略,两个阶段的结果相互验证,以减少混杂因素的干扰,从而有效地降低假关联比例.现有文献中关于两阶段分析主要针对单一疾病,尚未见对多个疾病的情况.针对多个疾病,本文提出了两种两阶段分析方法:独立分析与联合分析.针对两种方法的不同阶段,我们分别构建表型与单核苷酸多态性位点关联检验的二次型统计量.在零假设下,我们建立了该统计量与混合卡方随机变量加权和具有相同的渐近分布,利用近似分布给出了检验的p-值.数值结果表明,两种方法在不同样本量和显著性水平下均表现出较高的统计功效,当次等位基因频率MAF (Minor Allele Frequency)较小时，联合分析优于独立分析;而当MAF较大时,独立分析优于联合分析,同时随着MAF的增加两种分析的功效都在增加.基于在小鼠基因型-表型关联研究中的实证结果显示,两种分析方法都能有效识别出48个具有显著关联的单核苷酸突变位点.

缺失数据和高维空间数据的出现给空间计量建模和估计带来了理论和计算方面的挑战.本文研究响应变量随机缺失情形下具有自回归扰动项的部分线性空间自回归模型的变量选择问题;结合B样条估计方法,提出边际惩罚拟极大似然变量选择方法.在适当的正则条件下,研究了估计量的一致性和渐近正态性.采用分块坐标下降迭代算法实现变量选择的计算.在有限样本情形下,通过蒙特卡洛数值模拟研究比较了所提方法在不同样本容量,缺失比例和空间权重矩阵下的数值表现,通过波士顿房价数据分析检验了方法的优良性.

本文基于主从博弈理论，研究多重网络攻击下多区域电力系统的协同安全控制与通信资源优化问题。攻击者通过干扰区域间无线网络传输通道，削弱子系统之间的信息交互，从而改变区域联络线的同步系数，威胁系统的整体稳定性。在系统和攻击方均存在能量预算约束的条件下，本文以传输通道的能量分配效率为核心性能指标，建立不完全信息条件下系统与多攻击者之间的主从博弈模型。通过求解该博弈模型的均衡解，分别获得攻击能量的最优分配方案和系统传输通道的最优能量分配策略，从而确定子系统的系统系数矩阵，并进一步计算出保证系统渐近稳定的控制增益。最后，通过实际电力系统的仿真实验，验证本文方法的正确性与有效性。

针对社会信任网络下大群体决策共识达成问题,本文引入激励管理思想,提出了一种新的、社会信任网络下基于区间Fermatean模糊集的大群体决策激励共识模型.首先,根据专家偏好相似性定义专业能力信任关系,构建了一种改进的社会信任网络,并通过谱聚类算法对专家进行聚类分组,进而求得专家及属性权重;其次,利用IVFFHWA算子集结得出初始综合评价值,据此对决策专家进行共识及可信测度,并将其划分为四种不同的共识反馈类型;再次,融入“奖优惩劣”的激励手段,构建更具针对性的激励共识模型,通过反馈机制动态调整直至达成共识,得到群体满意的决策结果.最后,利用应急决策算例和对比分析,验证本文所提方法的可行性和有效性.

针对自动售卖机存储容量有限的情况, 以两种商品为例研究自动售卖机多商品错峰补货问题.将每种商品的补货量、补货周期和两种商品的补货错峰时间间隔作为决策变量, 以补货成本和库存持有成本之和最小化为目标函数, 建立非线性规划模型, 分析并证明了最优解满足的条件, 推导出最优解的表达式.基于最优解表达式设计了求解共用有限存储空间的两种商品最优补货策略的方法.进一步利用具体算例进行模拟实验, 验证了错峰补货策略的有效性.分析了需求速率、单位存储成本、最大存储容量以及单位商品占用存储空间等参数变化对补货周期、错峰间隔和最小总成本的影响, 并从管理者的角度给出了实际补货决策中应该遵循的原则.本文为存储容量约束下制定多商品共享存储空间的最优补货策略提供了理论依据.

在风险资产存在价格误差现象且具有随机波动率特征的金融市场中,本文研究了DC型养老金的最优资产配置问题.金融市场投资机会集合由一个无风险资产、一个市场指数基金以及一对存在价格误差的风险资产(股票)构成,其中市场指数基金的价格动态特征由常数弹性方差(CEV)模型刻画.在双曲绝对风险厌恶(HARA)效用下,基于随机动态规划方法得到了退休时刻累积财富期望效用最大化目标下DC型养老金的最优资产配置策略和值函数.进一步,还得到了指数效用和幂效用下DC型养老金最优资产配置策略的解析表达式.数值分析表明,DC型养老金在指数基金上的最优投资比例直接依赖于资产价格的随机波动率大小;当两个价格误差资产具有相同的误价修正能力时,它们的最优投资策略是对称的多空交易策略.另外,当DC型养老金的缴费比率越高时,养老金的最优资产配置策略会越激进.

大宗商品衍生品是我国金融市场的重要组成部分,其定价的有效性与我国金融体系的稳定性及资源配置的效率密切相关.随着大宗商品金融化趋势日益凸显,基于库存理论的传统商品衍生品定价模型的缺陷也愈发显著.通过构建金融化贴现因子度量商品金融化对商品价格的影响,同时引入机制转换特征从宏观上把握经济状况的改变对商品价格造成的影响,本文构建更符合实际商品市场的衍生品定价模型.该模型不仅包含较多随机因素,且存在一隐式马尔科夫链.在此模型下,无论是数值还是解析定价都并非易事.尽管如此,本文通过推导矩母函数的表达式最终获得商品期货和期权价格的半闭式解.数值实验验证了解析解的有效性，并定量揭示了金融化与机制转换特征对衍生品价格的影响,凸显了该模型在风险管理实践中的优势.最后,通过实证研究,展示了当前模型对中国大宗商品期货市场的适用性.

情绪作为行为决策的重要驱动因素，是否会影响企业关联信用风险的传染，其过程和机制尚不明确。本文基于复杂网络理论，构建融合企业家情绪的企业关联信用风险双层传染模型，试图揭示情绪对企业关联信用风险的潜在影响，为政府提供更全面的风险管理视角。研究发现在企业家网络A和企业网络B的双层网络中，当网络B中企业感染信用风险概率、网络A与网络B节点间的连接概率越高时，网络A中悲观情绪的有效传播率也越高；当网络A中悲观情绪转乐观情绪概率越高时，网络A中悲观情绪的有效传播率越低；当网络B的企业免疫丧失率、网络A与网络B节点间的连接概率越高时，企业关联信用风险的有效传染率越高；当企业家救助意愿越高时，企业关联信用风险的有效传染率越低。在考虑企业家情绪传染与企业关联信用风险传染的交互时，当网络A中企业家悲观情绪传染随机占优时，企业家情绪传染和企业关联信用风险传染的阈值仅与网络A的拓扑结构、企业家悲观情绪传染概率有关；当网络B中关联信用风险随机占优时，企业家情绪传染和企业关联信用风险传染的阈值仅与网络B的拓扑结构、企业家救治意愿和企业救治率有关。

针对由风险中性零售商和风险规避制造商组成的二级供应链系统,在零售商自有品牌引入决策内生条件下,探讨了自有品牌引入成本、产品替代率以及风险规避系数对制造商风险规避信息共享策略的影响.研究发现:当零售商自有品牌的引入成本处于中等水平且产品替代率大于一定阈值时,制造商可能会选择事前向零售商共享风险规避信息,以阻止自有品牌的引入;而当零售商改变引入时机,事先引入自有品牌时,制造商始终选择不共享风险规避信息以维护自身利益.制造商共享风险规避信息的阈值区间随着产品替代率的增加而递增,随着风险规避系数均值的增加而递减.在一定条件下,制造商信息共享策略虽然不利于自身利益,但可以提高供应链整体预期效益,从经济视角揭示了信息共享对供应链运作的积极作用.

针对动态多属性决策中时序数据增量信息缺失及冲击扰动导致的数据失真问题,本文提出一种基于弱化缓冲算子全局改进归一化的动态灰色关联TOPSIS评价方法.首先,通过平均弱化缓冲算子（AWBO）对原始数据进行二阶缓冲处理,降低冲击扰动的影响;其次,结合全局改进归一化方法消除指标量纲差异,并保留时序增量信息,构建标准化矩阵；进一步融合灰色关联度与改进TOPSIS方法,引入垂直距离正交投影法构造灰色关联正交投影贴近度,综合考虑指标差异程度与增长程度;最后,采用“厚今薄古”二次加权策略实现动态综合评价.以我国东部地区10个省市2019-2023年间高校科技创新能力验证本文方法的实用性,有效解决了动态评价中数据失真与增量信息保留的难题,为多维度时序决策问题提供了理论支持.

由于在不同环境下决策单元的生产可能会呈现不同规律,DEA-Malmquist指数方法无法分析由于环境变化可能带来的风险与挑战.因此,本文提出一种基于环境变化的DEA-Malmquist指数方法,用于分析企业跨区域转移的技术可行性和核心驱动力转变,以及外部环境将如何影响企业的全要素生产率增长.最后,应用该方法分析了中国煤炭企业的跨区转移问题.研究结果表明:本文方法不仅能够分析跨区域转移可能带来的内部核心驱动力变化,而且还能分析外部环境变化对企业生产活动造成的影响.

针对优质医疗资源配置不均情形下的分级诊疗体系,本文考虑价格敏感异质患者的转诊问题.通过构建M/G/1排队框架下的Stackelberg博弈模型,分析价格敏感异质患者、社区医院、三级医院、政府间的动态决策过程,并提出了社区医院补贴三级医院的两种机制:基于患者转诊率补贴机制与基于服务能力下沉率补贴机制,进而给出患者转诊率、社区医院服务能力规划、三级医院服务能力下沉率及政府补贴机制,并评估了补贴机制对各方决策的影响.研究发现,政府应基于总预算额度为社区医院和转诊贫困患者提供合理补贴.总预算紧张时,全部预算应补贴于社区医院,并鼓励三级医院扩张其服务能力,且社区医院不应向三级医院提供任何补贴;总预算较充裕时,应给予社区医院均衡补贴,避免造成社区医院资源闲置,并根据贫困患者比例给予转诊贫困患者一定量补贴,同时也应限制三级医院扩张其服务能力,以免损害患者效用,此时社区医院应采取基于服务能力下沉率的补贴机制.在贫困程度中等或贫困患者比例较大的地区,基于患者转诊率补贴机制下的社会福利更大,此时政府应尽可能缩小两医院的医保报销比例差值;在贫困程度较低(较高)或贫困患者比例较小的地区,基于服务能力下沉率的补贴机制更优,相应地,政府应选择差异化医保报销策略.

DEA方法是评价决策单元相对有效性的重要方法,该方法要求被评价单元必须满足相同的政策环境.然而,在现实中决策者可能会对某些决策单元实施差异化的激励政策,那么,如何评价多种政策环境下决策单元的相对效率?决策单元如何在不同的政策环境下优化自己的生产选择?原有DEA方法在评价这类问题时遇到挑战.为了解决这一问题,本文先给出多政策环境下生产可能集的构造方法,并分析其有效性含义;然后,在此基础上构建多种政策环境下决策单元的效率评价模型;最后,以政府新能源补贴为政策背景,应用该方法分析了汽车制造企业在不同政策环境下的经营绩效及效率优化路径.通过对比分析发现,本文方法更适用于解决多种政策环境下的决策单元效率评价问题,并且也为其效率改进提供了有效的分析工具.

随着外卖行业的蓬勃发展,外卖接力配送模式应运而生,外卖骑手利益分配是影响该模式持续发展的关键因素.本文从外卖接力配送的实际问题出发,借助毕达哥拉斯模糊集构建了外卖接力配送利益分配模型,通过配送距离、配送时间和服务密度指数等多维指标的建构,实现了骑手利益的优化分配.本文的研究不仅拓展了毕达哥拉斯模糊集,同时也为外卖接力配送利益分配问题提供了新的研究思路.