简介：由于非线性两层规划具有非凸性、NP-难等计算困难,高效的算法并不多见.本文设计了一种新的进化算法,基于此进化算法提出了求解带有一重或多重下层的非线性两层规划的高效算法.该算法充分利用两层规划的结构特点.最后,给出了六个不同类型的算例,数值结果表明,本算法是快速和有效的.

简介：在供应链知识服务网络中，知识创造、技术更新是企业持续发展、获得竞争优势的最重要方式。对具有企业核心价值的知识来说，知识成本的投入是采用自我研发的方式还是由专业化的知识服务商提供，对企业的未来发展战略以及投资回报都有直接影响。本文在研究一个知识提供方和一个知识需求方的条件下，通过构建Nash博弈、以知识提供方为主导的Stackelberg博弈、以知识需求方为主导的Stackelberg博弈和合作博弈四种模型，对知识投入成本、价格以及收益进行博弈研究，最终给出最优解。结论指出，供应链若获得最大收益，则知识提供方与知识需求方应该建立战略联盟或合作框架，在供应链最大收益的情况下协商内部分配问题，同时该种情况下的知识成本投入也最大；对于以投入知识获取收益的企业来说，以知识提供方为主导的Stackelberg均衡博弈模型是较好的选择。

简介：为了解决M／M／c模型在实际运用中模拟精度不高及使用范围有限的问题，本文立足系统状态变化与输入率和服务率的关系，通过引入输入概率和服务度，构建依赖系统状态的递进式输入率和服务率。递进式输入率和服务率通过研究系统实际运行状况设定临界值，其中输入率分为两阶段，服务率分为三阶段。此外，结合递进式输入率和服务率及排队论状态转移过程构建了递进式M／M／c模型，并采用后确定法确定模型参数。递进式M／M／c模型是M／M／c模型的扩展形式，提高了M／M／e模型的模拟精度，在一定程度上拓展了模型的应用范围。最后，通过一个生活实例验证了递进式M／M／c模型的优化性和实用性。

简介：运用可靠方法评估项目的最优临界值和最大机会价值是光伏发电投资决策面临的关键问题。本研究选取了与某光伏企业发电投资项目价值“孪生”的一只股票的836个日收盘价格（从2012年1月4日至2015年6月24日）建立波动率预测模型,并在此基础上修正了该项目投资决策的动态规划法。然后给出了该投资的最优临界值、最大机会价值以及不同波动率下的这两个值的变化趋势。研究表明：该“孪生”股票价格的条件异方差使得最优临界值和最大机会价值对波动率的敏感程度不同——当波动率增大时,上述两个值虽然都增加,但增加的程度不同;当波动率增大到一定程度时,这两个值增加的程度都明显提高。因此,将波动率纳入光伏发电投资决策分析中有助于提高决策质量,减少企业损失。