简介:通过使用叠合度理论、M-矩阵、李雅谱诺夫函数和不等式技巧等,在时间尺度上研究带有狄利克雷边值和反应扩散项的非自治模糊细胞神经网络的全局指数稳定性,并获得一些使其存在全局指数稳定的平衡点的充分条件.最后,给出一个例子去验证结论的有效性.
简介:1C题背景当代社会,道路交通问题已经成为一个不可忽视的社会问题,并变得越来越严重,如何解决这个问题已成为学者们关注的重点。随着汽车技术的发展,自动驾驶汽车系统已经成为当前研究的热点和未来汽车发展的重要趋势。在不增加车道或道路数量的前提下,学者们开始研究如何将自动驾驶汽车用于交通,以期改善日益严重的拥堵问题,并对其效能进行量化分析。
简介:首先讨论了ICM公司职位分配到职员办公室的原则,并讨论了在这些原则下一个合理分配方案的合作网络和监管网络构成的混合网络模型;然后,利用该模型的节点属性、公司职员属性及两者之间的关系建立了后档案矩阵,讨论了公司职员属性函数,在此基础上研究了包含职员离职算法、内部升迁算法和外部招聘算法的动力学分析;最后,在混合网络模型中利用算法进行了动力学仿真。
简介:P2P网络贷款的兴起为个人和小微企业带来了诸多的融资便利.但由于P2P网络贷款市场上存在着信息不对称的问题,导致市场上出现了诸多乱象.本文针对P2P行业信息不对称的现状,以P2P网络贷款平台和借款者作为参与者,构建了不完全信息博弈模型.该模型以实现P2P市场上的帕累托最优为研究目的,并分别探讨了在混合均衡和准分离均衡两种不同情况下,各自达到帕累托最优状态所需的市场条件,以及相关影响因素,并据此提出了相应的政策建议.
简介:介绍了2014年美国大学生数学建模竞赛C题的背景与立意,针对6篇获得Outstanding奖的论文的解题思路与方法进行了归纳与总结,指出了学生答卷中的亮点与不足,并给出了建议和改进方案。
基于时间尺度理论研究非自治模糊细胞神经网络的全局指数稳定性
基于元胞自动机的自动驾驶汽车在交通网络中的效能分析——MCM2017 C题简评
人力资源网络模型及其动力学分析在企业内部升迁和外部招聘中的应用
不完全信息博弈视角下的互联网借贷行为研究——以P2P网络贷款为例
利用网络模型测定节点影响力与重要性——以2014年美国大学生数学建模竞赛C题为例