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2025年 第34卷 第12期 刊出日期：2025-12-25

上一期  

理论分析与方法探讨

基于社交链接概率与群体选择的共识决策模型

李悦媛, 吴志彬

2025, 34(12):  1-8.  DOI: 10.12005/orms.2025.0368

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针对现有社会网络群体决策研究中缺乏对决策个体社交方式的综合分析,以及共识调整过程不能有效利用决策个体之间潜在互动等问题,本文提出基于社交链接概率与群体选择的共识决策模型。首先,使用社交链接概率反映决策个体在特定环境和约束条件下与他人互动,进而建立社会关系的倾向,而后提出同时考虑直接和间接社交方式的社交链接概率计算方法,以量化决策个体之间形成新社会关系的可能性。其次,为冲突个体制定考虑潜在社交对象的意见交互规则,并构建基于社交链接概率的多目标共识反馈模型,用于缓解冲突个体的意见分歧,优化社会网络结构并提高群体共识水平。最后,通过数值算例演示所提模型的可行性和适用性,并通过对比分析和仿真实验验证所提模型的有效性和优势。

监测过程尺度参数的VSI-EWMA-NPS图经济统计优化设计

王海宇, 高小英

2025, 34(12):  9-16.  DOI: 10.12005/orms.2025.0369

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为了降低质量监控成本并提高对过程尺度参数波动的监控效率,将动态控制图、记忆型控制图、计数型控制图的设计思想结合起来,构造了一种能够实现对连续型变量的尺度参数进行有效监控的VSI-EWMA-NPS控制图,并分别以平均产品长度和单位产品质量成本作为统计性和经济性评价指标,建立了VSI-EWMA-NPS控制图的多目标优化设计模型。通过具体的算例和灵敏度分析说明了该模型的应用方法,并与已有的几种用于监控过程尺度参数的控制图进行比较分析,结果表明本文提出的优化设计方法均优于其他几种控制图方法。

基于非对称成本的鲁棒两阶段最小成本共识模型

李焕欢, 纪颖, 屈绍建

2025, 34(12):  17-24.  DOI: 10.12005/orms.2025.0370

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面对现实中亟须解决的决策问题,决策者之间的意见可能存在很大差异,很难直接获得一个可接受的解决方案。对于未来可能出现的各种情景,决策者无法准确预测实际情况,会提前准备多种决策方案。此外,受到外部因素的干扰,很难获得调整成本在每种情景下的准确值。为此,本文重点关注非对称调整成本背景下不确定性影响因素及随机情景对总成本和共识的影响,构造了基于非对称成本鲁棒两阶段最小成本共识模型。首先,分析不确定决策环境的关键影响因素,生成几种随机情景,同时考虑每种情景中的扰动因素。其次,综合运用鲁棒优化、随机规划的思想,引入盒子集、多面体集和交叉集,构建基于非对称调整成本的鲁棒两阶段最小成本共识模型,并给出每种不确定集下的具体鲁棒等价模型,并应用Benders分解算法进行求解。最后,结合不确定决策背景下碳减排治理调查数据,验证鲁棒两阶段最小成本共识模型在碳减排治理问题中的效果,据此提出不确定环境下制造业的各企业代表专家的最优意见调整策略。

具有k期逆向有限理性者的交替议价谈判博弈

杨光敬, 侯东爽, 孙攀飞

2025, 34(12):  25-30.  DOI: 10.12005/orms.2025.0371

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在有限期交替议价谈判博弈中,参与者通过逆向归纳法寻找子博弈完美纳什均衡策略。这种方法假定参与者具备完美理性和无限计算能力,然而实际中,参与者的认知限制使得他们无法达到这种理想状态。为了更真实地描述现实中的谈判行为,本文引入k期逆向有限理性者的概念,这类参与者在博弈的最后k期内能够完美制定策略,但在更早的阶段则可能由于计算能力或记忆力的限制,无法完全遵循理性路径。本文分析了这类参与者在有限期交替议价谈判博弈过程中的策略,并探讨了当对手为完全理性参与者时,双方的期望效用如何受到影响。研究表明:(1)当k期逆向有限理性者首先提议时,完全理性者的期望效用始终高于k期逆向有限理性者,且随着贴现因子的增加而逐渐获得全部谈判价值; (2)当完全理性者首先提议时,其期望效用并不总是高于k期逆向有限理性者; (3)当完全理性者首先提议时,若k期逆向有限理性者的非理性时期数足够大,且贴现因子趋近于1,则完全理性者可获得全部谈判价值。通过数值算例,本研究验证了理论分析的准确性。

基于企业捐赠和消费者质量偏好的供应链CSR承担策略研究

尚文芳, 任艳秋, 李涛

2025, 34(12):  31-38.  DOI: 10.12005/orms.2025.0372

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企业捐赠是其承担社会责任的体现,有利于提升品牌形象、刺激市场需求,不少企业将其作为一种营销策略。然而,理性的消费者未必因企业捐赠行为及强度而忽略其对产品质量的偏好。针对消费者偏好呈现出的二维特征和理性调整,用Hotelling模型刻画消费者基于质量水平和捐赠强度对是否购买产品的行为选择,并构建三种非合作博弈和集中决策模型,分析CSR承担主体变换、消费者偏好程度、理性因子等要素对供应链相关决策和利润的影响。结果表明:(1)消费者越是感性,捐赠的正向效应越大,越是有助于提升企业履行社会责任的积极性和链条整体的绩效水平。(2)权利结构不对称时,追随者企业承担CSR更利好;权力结构对称时,每个成员都希望对方承担CSR。(3)消费者捐赠敏感性更强时,质量敏感性增加导致供应链绩效下降;消费者捐赠敏感性较弱时,质量敏感性增强促使供应链绩效上升。

通胀风险下具有保费返还条款的DC型养老金的均衡投资策略

卞利花

2025, 34(12):  39-46.  DOI: 10.12005/orms.2025.0373

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在离散时间均值-方差框架下研究缴费确定(DC)型养老金在累积阶段的均衡投资策略。为保护退休前死亡养老金参与者的权益,引入保费返还条款:退休前死亡参与者缴纳的所有保费可由其继承人提取。由于养老金计划的时间跨度通常很长,故同时考虑通胀风险的影响。在非合作博弈框架下,首先定义均衡投资策略;其次利用扩展的Bellman方程和矩阵表示技术,获得均衡投资策略、均衡值函数及均衡有效前沿的解析表达式;最后,利用基于中国市场真实数据的数值算例,分析通胀风险和保费返还条款对所得投资策略及其有效前沿的影响。结果表明,考虑保费返还条款和通胀风险时的投资策略更符合投资实际;考虑保费返还条款和通胀风险时,养老金投资者在投资风险资产时更谨慎。如果忽略通胀风险,正常财富的购买力会被高估,不利于养老金计划的财务规划。

生鲜商品物流多车舱多车型温控配送的车辆路径问题研究

王勇, 谢红霞, 罗思妤

2025, 34(12):  47-55.  DOI: 10.12005/orms.2025.0374

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针对生鲜商品物流配送车辆路径问题研究在生鲜商品温度控制和多车舱多车型调度相结合方面存在的不足,提出集成生鲜商品温度控制和多车舱多车型的生鲜商品物流配送车辆路径问题。首先,构建了包含配送成本、温控成本、生鲜商品价值损失和惩罚成本等的生鲜商品物流运营总成本最小化和冷藏配送车辆使用数最小化的双目标优化模型。其次,设计了最邻近插入-多目标蚁群算法求解模型,该算法应用最邻近插入算法构造初始解,并在算法设计过程中集成了车型匹配策略、车辆共享调度策略和自适应信息素更新机制,进而增强了解空间的全局搜索和寻优能力。然后,通过与多目标粒子群算法、非支配排序遗传算法、多目标变邻域搜索算法的对比分析,验证了提出模型和算法的有效性。最后,结合重庆某生鲜商品物流配送企业的运营数据进行了案例研究,分析讨论了不同车舱容量以及不同车型的冷藏配送车辆调度优化方案下相关指标的变化情况。研究结果表明,模型和算法是合理有效的,并可为生鲜商品物流配送企业进行多车舱多车型配送调度提供方法借鉴和决策支持。

最小化总误工时间的单机排序问题的新精确算法

苏志雄, 原梦迪, 魏汉英

2025, 34(12):  56-62.  DOI: 10.12005/orms.2025.0375

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针对一类经典的单机排序问题(NP-hard),致力于更高效率地求得其最优解。该问题假设各工件均具有不同的释放时间、加工时间和交付期,并且要实现的目标是最小化总误工时间,即所有工件相比各自交付期的误工时间之和。首先,通过分析工件在单机排序中的排序位置与其误工时间(相比交付期)之间的关系,构建了该问题的基于分配位置变量的新0-1混合线性规划模型。该模型的结构特征具备更好的优化潜力。其次,基于模型的结构特征分析,通过结合整数规划的主流及前沿理论和方法,如Dantzig-Wolfe分解法等,对模型进行优化处理,设计了计算复杂度更低的伪多项式算法,用于计算最优解。通过数值仿真实验测试的验证,该算法能够在2000秒内计算出该单机排序问题的包含超过1000个工件规模的算例的最优解,在精确求解的效率方面具备显著竞争力。

基于超边影响力的重要节点识别方法

刘果, 戴世杰, 李凌宇, 朱洁

2025, 34(12):  63-69.  DOI: 10.12005/orms.2025.0376

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识别网络中的重要节点不仅有利于分析和理解网络特性、结构、功能,也有广泛的实际应用价值。针对超网络重要节点识别问题,本研究提出一种基于超边影响力的重要节点识别方法。首先,通过外接支配力和内生控制力两个方面测算超边在网络中的影响力。其中,外接支配力衡量了超边与其他超边建立联系的能力,包括基于超边间距离的全局支配力以及超边内节点作为桥梁作用的局部支配力;内生控制力衡量了超边内节点数量带来的网络控制能力。其次,在得到超边影响力集合向量的基础上,利用关联矩阵测算节点的重要性,并以此识别重要节点。其优势在于,不仅兼顾了超边数量对节点重要性的影响,还考虑了超边影响力对节点重要性的影响。最后,将其应用于示例超网络和实例超网络中进行验证,结果表明,基于超边影响力的重要节点识别方法能够有效识别超网络中的重要节点。

考虑伤员心理的应急医疗设施选址-伤员转运双层模型及算法

张翼鹏, 刘勇, 马良

2025, 34(12):  70-77.  DOI: 10.12005/orms.2025.0377

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针对震后应急医疗设施选址与伤员转运问题,本文综合考虑伤情恶化、车队与直升机参与伤员转运、道路受损等因素,构建双层多目标优化模型。上层目标为最小化医疗物资运输与伤员转运总时间,下层目标为最大化伤员累计存活率和最小化伤员心理煎熬成本。鉴于该模型属于NP-hard问题,在基本人类学习算法基础上提出一种改进人类学习算法。该算法通过引入Split算法与交叉算子,将编码方式从二进制编码扩展为整数编码。同时,结合对比认知理论,引入基于哈希表的解的记忆机制与社区学习算子,以提高解集的多样性;引入对比选择策略,以提高解集收敛性。通过数值实验,将本文算法与多目标遗传算法、基本人类学习算法进行比较,验证所提模型与算法的可行性与有效性。最后,以积石山地震为例,提出应急医疗设施选址与伤员转运的优化方案。

带有学习效应的多窗口分配调度问题研究

刘峥, 吕丹阳, 冯伟, 王吉波

2025, 34(12):  78-84.  DOI: 10.12005/orms.2025.0378

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本文在两种经典的工期窗口(共同工期窗口和松弛工期窗口)下,考虑给定工件具有多个共同工期窗口或松弛流的问题,将工件依据其特性划分为不同组,其中同一组内的工件共享相同的工期窗口或松弛流参数,且工件的加工时间并非固定不变,而是与学习效应紧密相关。核心目标为寻找一个最优的工件加工顺序以及确定多个共同工期窗口或松弛流的配置,以极小化工件的提前-延误成本、窗口开始时间/共同松弛流,以及窗口大小的线性加权和。通过理论分析与模型构建,当工件的分组数量确定时,该调度问题可以转化为一个指派问题,其时间复杂度为,且为给定的工件数。

应用研究

考虑上市公司年报信息披露的Black-Litterman投资组合模型研究

徐维军, 曾佳尉, 刘桂芳, 周骐

2025, 34(12):  85-92.  DOI: 10.12005/orms.2025.0379

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上市公司年报是投资者获取信息的重要途径,影响着投资者的投资决策和观点。但是年报的内容丰富且复杂,包含了大量的文字描述、财务数据和其他相关信息,传统的阅读和理解方式在处理大规模数据时往往效率低下。随着计算机技术的快速发展,文本分析和挖掘工具相继出现,使得高效解读和分析年度报告披露的文本内容成为可能。由此,本文首先结合机器学习、深度学习等计算机技术手段,构建了包含可读性、相似性和风险因素三个维度的年度报告信息披露属性指标,并对此属性指标进行了度量;然后,使用随机森林回归模型将此指标作为输入特征,对股价涨跌幅进行了预测;最后,以此预测结果作为投资者观点,融入Black-Litterman投资组合模型,构建了考虑年报信息披露的新模型。实证结果显示,本文新构建的模型在夏普比率等指标上表现优异,且在市场条件下能获得超过市场指数的收益。

复杂门诊动态接收策略优化

庄子安, 苏强, 董海燕, 庄思良

2025, 34(12):  93-99.  DOI: 10.12005/orms.2025.0380

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复杂门诊具有长周期、多重入、多项目的特点,其接收策略的好坏直接影响了门诊运营效率和患者服务质量。本文针对复杂门诊的患者接收问题,综合考虑多重不确定性,以最大化长期总效益为目标函数,提出一种基于无限时域折扣MDP模型的动态策略优化方法。针对模型中状态和决策空间巨大而造成的“维数灾”,设计提出基于近似动态规划的求解方法,并使用列生成方法解决了算法效率问题。本文提出的MDP模型及其求解方法(ALP-CG算法)可以精准刻画复杂门诊的管理特点,对比实验表明该模型及算法的优化效果显著,与某三甲医院实际运营情况相比,总效益提升41%,同时相较于阈值策略提升14%。

基于深度强化学习的碳交易机制下施工场地受限型项目调度优化

刘浩, 张静文, 陈志, 李恒

2025, 34(12):  100-106.  DOI: 10.12005/orms.2025.0381

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工程项目施工过程中机械设备会产生大量的碳排放,碳交易机制是推动建筑业向绿色化转型的有效路径之一。对此,本文提出了碳交易机制下施工场地受限型项目调度问题(PSPLCS-CTS)。以最小化总成本为优化目标构建了PSPLCS-CTS的整数规划模型,并将问题转化为马尔可夫决策过程(MDP),设计了一种双深度Q网络和局部搜索相结合的两阶段算法(Double DQN-LS)进行求解。实验结果表明:Double DQN-LS算法更适合求解大规模问题,其在C-J30和C-J60算例集上所获得解的质量优于遗传算法(GA)和分布估计算法(EDA),同时在全部算例上Double DQN-LS算法的平均求解时间仅约为GA的6%和EDA的12%,求解效率显著提升。

一种基于学习的模拟退火算法求解逆向物流中车辆路径-装载问题

郑永洪, 吴鹏, 陆永亮

2025, 34(12):  107-114.  DOI: 10.12005/orms.2025.0382

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在逆向物流中,如何合理规划车辆路径以访问客户并最大化回收物品收益是一个核心的优化问题。在这一背景下,本文研究了逆向物流中车辆路径-装载问题。该问题要求在给定的时间内,合理规划车辆的行驶路线,以访问多个站点并收集物品,从而最大化车辆中收集物品的总价值。本文提出一种基于学习的模拟退火算法来求解这一NP难问题。该算法结合学习机制和随机贪心策略,以生成高质量的初始解。随后,使用模拟退火算法对初始解更新得到优化解。最后,通过比较初始解和优化解,更新概率学习矩阵,而这个矩阵则用于指导高质量初始解的生成。实验结果表明,本文提出的算法优于现有文献中的算法,为解决逆向物流中车辆路径-装载问题提供了一种新的有效方法。

两级模式下考虑充电策略的垃圾收运路径优化

孙卓, 杨慧荣, 吴龙杰, 韩沛秀

2025, 34(12):  115-122.  DOI: 10.12005/orms.2025.0383

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面对减排与降本的双重压力,城市生活垃圾管理部门开始使用电动车完成收运任务。首先,本文基于两级垃圾收运模式,采用第一级收运使用电动车,第二级使用燃油车的混合方案,考虑包含部分充电行为和多充电模式的灵活充电策略,建立带有时间窗的车辆路径优化模型。其次,针对充电特性设计邻域操作算子,包括充电站移除和插入算子以及充电模式调整算子,提出混合自适应大邻域搜索算法,并通过参数调整寻优与性能对比完成提出算法的有效性验证。最后,以北京市朝阳区为例进行算例分析,对比不同充电策略下的收运成本,结果表明,相较完全充电行为,部分充电行为能够节约10.36%的收运成本;多充电模式较单一慢速充电模式可减少1.42%的收运成本。相比于只采用燃油车的直接收运模式,使用电动车和燃油车收运的两级模式可使收运成本降低32.14%。

可再生能源发展对二氧化碳排放影响的异质性路径研究

王奕淇, 甄雯青, 段洋洲

2025, 34(12):  123-129.  DOI: 10.12005/orms.2025.0384

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本文基于可再生能源发展对二氧化碳排放的影响机理,采用有限混合模型探讨可再生能源发展对二氧化碳排放影响的异质性路径,并引入制度质量和绿色技术创新作为伴随变量,解析存在异质性路径的内在逻辑。研究结果表明:(1)在经过一系列稳健性和内生性检验后,发现可再生能源发展能够显著抑制二氧化碳排放,且通过三条路径对二氧化碳排放产生影响,大部分省份隶属于“综合发展型”路径。(2)制度质量和绿色技术创新均能有效强化可再生能源发展的二氧化碳减排效应,且二者水平越高,各省份隶属于“综合发展型”路径的概率就越高。(3)东部省份大多没有发生路径转换,而大部分中西部省份发生了路径转换,由“提升能源效率型”路径或“能源结构调整型”路径向“综合发展型”路径转换,且制度质量与绿色技术创新水平的提高是促使各省份发生路径转换的关键因素。

考虑三维装箱约束的无人机二级车辆路径问题研究

马云峰, 胡健, 欧阳立君, 胡依娜, 李建

2025, 34(12):  130-137.  DOI: 10.12005/orms.2025.0385

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快递业在将来的发展须更注重用户体验,无人机协助车辆配送系统可以作为城市最后一公里物流与绿色物流的有效解决方案。为保证无人机协助车辆配送前装箱可行和配送过程中不出现翻箱现象,考虑三维装箱约束和客户服务截止时间,建立混合整数规划模型。根据问题提出以自适应大邻域搜索算法为框架的混合算法:外层采用自适应大邻域搜索算法求解路径问题,内层采用改进的启发式装箱算法对路径上客户的货物尝试生成三维装箱方案,检验优化后路径的可行性。数值实验结果表明:通过Gurobi和算法分别求解小规模算例验证模型的准确性和算法的有效性;随着车辆最大可携带无人机数量的增加,优化率逐渐增加,但其边际效益是递减的;当货物平均尺寸增加到一定值时,货物平均尺寸的增大对越大客户数的算例的影响越大;随着无人机的最大载重和单次最大飞行距离的增加,无人机与车辆的总配送时间减少,但边际效益都是递减的。

基于三维空间的灾后无人机应急通信基站动态覆盖选址

项寅

2025, 34(12):  138-144.  DOI: 10.12005/orms.2025.0386

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灾后利用无人机搭载通信基站可为灾区提供临时通信保障,通过优化无人机基站布局将有助于提高通信能力。为此,提出一类全新的无人机通信基站覆盖选址问题,该问题将传统“二维平面”覆盖选址问题拓展到“三维空间”,将静态选址问题延伸到多周期情形,并考虑了通信损失、容量约束、飞行距离限制等现实因素。针对该问题,以需求覆盖数量最大为目标,构建一类多周期非线性混合整数模型并设计模型简化方法。针对模型,设计改进遗传算法求解,一是基于需求点分布改进初始种群生成方法,二是结合K-means算法导入精英个体,三是设计贪心算法优化需求分配。最后,以“8·8九寨沟地震”为背景进行算例分析,可获得关于无人机定位、飞行轨迹和需求点分配的集成优化方案。

考虑机构投资者关注和个体投资者关注的中国黄金期货波动率预测

瞿慧, 张愉

2025, 34(12):  145-151.  DOI: 10.12005/orms.2025.0387

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投资者作为黄金市场的重要参与者,其对市场的关注和伴随的交易行为会极大的影响黄金期货价格的波动水平。鉴于此,本文从行为金融理论出发,采用已实现波动率的异质自回归类模型,探究机构投资者关注和个体投资者关注对中国黄金期货价格波动率的预测能力。其中,个体投资者关注变量的构建基于百度搜索指数,机构投资者关注变量的构建基于对中国黄金期货成交量的回归分解,同时考虑信息的时间维度,在预期成交量与未预期成交量基础上分别构建得到预期机构投资者关注与未预期机构投资者关注。实证结果表明,个体投资者关注以及预期和未预期机构投资者关注都对中国黄金期货的未来波动率有显著影响,引入这些关注代理变量可以显著提升中国黄金期货波动率的预测精度。研究结论对资产配置和风险管理具有重要意义。

适应概念漂移的风电功率爬坡事件在线预测研究

王聚杰, 徐文杰, 索玮岚

2025, 34(12):  152-158.  DOI: 10.12005/orms.2025.0388

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风电功率爬坡事件是由风速、风向等气象因素引发的风电功率短时剧烈波动,容易导致系统功率失衡,对电网的电能质量和安全运行带来重大威胁。概念漂移是指数据分布或生成过程随时间变化的现象,气象环境及风电机组运行工况的变化可能引发风电功率的概念漂移,从而降低对风电爬坡事件预测的有效性和可靠性。为此,本文提出了一种适应概念漂移的风电功率爬坡事件在线预测框架,由三个模块组成。首先,基于自适应随机森林模型构建风电功率在线预测模块,利用在线集成学习方法自适应更新模型参数,以适应风电功率中的概念漂移并实现准确的功率预测。其次,利用灰狼算法优化的旋转门算法构建趋势压缩模块,对功率预测数据进行压缩,提取功率变化中的显著趋势,减少噪声对爬坡识别的干扰。最后,基于波动趋势构建爬坡识别模块,避免复杂局部波动导致的误检和漏检,得到准确的爬坡预测结果。实验结果表明,所提出的在线预测框架在预测精度和鲁棒性上均优于所有对比模型,能够为电力系统的安全调度提供可靠参考。

数据驱动下社会志愿组织搜救失踪老人的时耗预测与系统优化

李奕嬴, 钱坤, 夏文欣, 战帅, 刘德海

2025, 34(12):  159-165.  DOI: 10.12005/orms.2025.0389



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随着我国老龄化进程加快,发挥社会力量维护失踪老人生命安全是构建老人友好型社会的重要举措。但是,现阶段社会志愿组织数智化干预措施发展滞后,导致搜救时耗预测精度不足与警情响应迟缓等问题,阻碍了社会搜救系统效能进一步提升。为此,本研究基于对WZ应急救援队调研与历史数据挖掘,建立数据驱动的社会志愿组织老人走失搜救系统,引入机器学习算法开展基于真实案情特征的搜救时耗预测,在此基础上以警情信息全链条流转时间最小化为目标构建了系统优化模型,并结合模型特征给出求解算法。结果表明,Random Forest模型的搜救时耗预测效果最为出色,具备较高精度与稳定性;结合蚁群算法的警情信息调度优化模型可以实现警情在多救援环节多信息处理单元之间的流转速度优化,且优化效果随警情复杂性提升而提升。本研究为社会救援力量采用技术性干预措施提供了理论方法参考,对于其他类型社会救援事件具有较高的实践推广价值。

基于分数阶离散灰色断点模型的中国产业结构预测

汪辉平, 张准

2025, 34(12):  166-173.  DOI: 10.12005/orms.2025.0390

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为了准确评估和预测新冠疫情冲击下中国产业结构的变化,本文引入时间断点的概念,创建了灰色断点模型GBPM(1,1,t)和分数阶离散灰色断点模型FDGBM(1,1,t),并探讨了其建模过程和系数分析方法,利用新模型对中国及四大区域的产业结构高级化和合理化进行分析和预测。结果表明,凭借时间断点的建立和参数的精准估计,灰色断点预测模型都能够较好的捕捉外界环境改变所引起的系统变化,实现对系统的精准预测。对比GBPM(1,1,t),FDGM,ARIMA和BP模型,FDGBM(1,1,t)有着更优的建模精度。新冠疫情对中国产业结构的影响有好有坏,其中对西部和东北地区的影响最大。新冠疫情抑制了当期产业结构的高级化,却促进了当期产业结构的合理化。从长期来看,新冠疫情会加快产业结构的高级化趋势但抑制其合理化趋势。未来几年,中国产业结构高级化会呈现出更快的向上变化趋势,而产业结构合理化的进程会趋于平缓。

基于领域词库的养老服务质量评价体系研究

田晓丽, 张坤, 徐泽水

2025, 34(12):  174-181.  DOI: 10.12005/orms.2025.0391

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社区居家养老作为应对老龄化的优势策略,对其服务质量评价有助于推动养老行业健康发展。目前我国相关研究仍处于理论阶段,存在指标体系建立不足、赋权主观性过强、实证数据少等问题。本文从新的路径和视角出发,以安德森行为模型、数据挖掘、自然语言处理等方法为基础,通过文本挖掘构建领域词库并进行主题分类,从“生活照料、康复护理、身心健康、安全保障、社区配套、社区完善性、质量监管”7个方面构建供需双边视域的评价体系,并通过内容效度理论检验。然后实地调研获取1188份样本数据,通过因子分析,显示该指标体系信度(Cronbach’s α,CR)和效度(聚敛、区分等)均较好。本文采用CRITIC法和对数平滑WAA测度指标权重,并获得指标得分。结果证明,该指标体系具有客观高效、灵活性强、实际应用价值高的特点。此外,本文制定了服务质量的“9级”评判等级标准,进一步完善了指标体系。本文建议平衡资源配置,平衡供需期望,加强监管和质量控制,加强持续改进与反馈机制。

基于多分形谱聚类和ResNet-SMOTE-SVM模型的金融风险深度预警研究

黄迅, 王鹏, 徐凯

2025, 34(12):  182-187.  DOI: 10.12005/orms.2025.0392

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金融安全关系国家安全。如何建立科学有效的金融风险预警体系,对于维护金融安全与国家安全具有重要意义。本文以上证综指长达20余年的5分钟高频数据为研究样本,构建多分形谱聚类方法提取多分形波动率并测度金融风险状态,进而将ResNet,SMOTE与SVM相结合,提出ResNet-SMOTE-SVM深度学习模型,并开展金融风险深度预警的实证研究。实证结果表明,本文构建的多分形谱聚类方法所测度出的金融风险状态不仅具有显著的统计检验意义,而且与我国金融市场实际运行情况高度相符。同时,与其余预警模型相比,ResNet-SMOTE-SVM深度预警模型能够有效提炼金融市场的深层次特征,克服非均衡样本问题以及最为准确地预测金融风险,具有优异的金融风险预警能力,且表现出良好的稳健性。

新进入免税零售商的会员等级互通策略研究

何毅, 刘小玉, 胥青云

2025, 34(12):  188-195.  DOI: 10.12005/orms.2025.0393

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为打破在位免税零售商的客户优势,部分新进入免税零售商为消费者提供与在位者的会员等级互通服务。基于此,本文运用博弈论探讨了新进入零售商的会员等级互通策略,以及该策略对在位零售商最优决策和消费者购买行为的影响。研究发现:首先,当新进入零售商提供会员等级互通服务后,两个零售商均提高价格。其次,新进入零售商仅在消费者对其接受程度适中且麻烦成本较小时向消费者提供该服务。然而,此举对在位零售商始终有利,合理解释了实践中在位零售商并没有对该策略采取应对措施的现象。有趣的是,若新进入零售商不提供该服务,当高等级会员比例较小时,在位零售商的价格和总需求随着高等级会员的增加而提升,利润反而下降。此外,数值分析表明,新进入零售商提供该策略损害了消费者剩余。最后,本文扩展了额外销售收益、双渠道模式和存在非会员消费者三种情形,研究发现前述主要结论依然成立。

“一带一路”倡议下中欧国际多式联运竞争关系研究

周玉涛, 李振福

2025, 34(12):  196-203.  DOI: 10.12005/orms.2025.0394

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“一带一路”倡议背景下,海运、中欧班列及内陆集疏运服务共同构成了中欧国际多式联运网络,为客户提供了更加多元的运输路线和服务选择。本文构建了一个混合多准则决策框架,旨在从客户选择视角评估中欧国际多式联运在异质区域和异质市场中的竞争关系。该框架建立了一个考虑多因素的路线标准效用函数,并结合贝叶斯最优最劣法(BBWM)和基于折中方案的备选方案排序法(MARCOS)进行偏好权重确定和多式联运路线排名。结果表明:运输成本、可靠性和运输时间是影响中欧国际多式联运竞争的关键因素;国际多式联运最优路线的选择与地理因素有着很大关系,越是靠近港口的沿海和次沿海区域,中欧国际海运的竞争力越强。而越往西的深陆地区则更倾向于选择中欧班列服务。中国大陆至欧洲国际多式联运的海运竞争优势区和中欧班列竞争优势区分别占比为64.5%和35.5%;大多客户倾向于选择便利性更高的中欧班列始发站或海运出发港,打破了“地理空间邻近”的选择原则;中欧班列在高价值时间敏感型货物的运输市场上具有绝对优势,中欧海运则对低价值时间不敏感型货物的客户更具吸引力。

基于带跳不确定微分方程的网络衍生舆情预测研究

刘江, 彭刚, 孙小军, 李洪利

2025, 34(12):  204-209.  DOI: 10.12005/orms.2025.0395

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带跳不确定微分方程是描述不确定环境下动态系统的新型数学工具,网络舆情传播的动态演化本质上是一种随时间推移呈现显著不确定性的复杂过程。鉴于此,本文以网络衍生舆情的生成机制为切入点,充分考量其传播过程中存在的不确定性特征,依据网络衍生舆情发展的规律,构建了分时期的带跳不确定微分方程模型,以精准刻画网络舆情及其衍生事件的动态传播轨迹。最后结合实际案例“雪乡车祸案”,重点探索了网络衍生舆情衰退模型的数值计算预测分析,预测结果与实际案例的传播态势基本一致,验证了模型的有效性。旨在优化各级政府部门制定科学合理的衍生舆情引导管控方案,为进一步营造健康和谐的网络舆情生态环境提供理论参考。

管理科学

“车联网+后市场”服务合作模式和机制研究

翟月, 罗开南, 杨叶飞

2025, 34(12):  210-217.  DOI: 10.12005/orms.2025.0396

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为提升服务竞争优势,车联网平台正与汽车售后门店构建新型服务合作模式,但目前存在合作模式选择策略不明晰、外界因素对服务合作决策的影响规律不明确等问题。因此,本文以车联网平台与售后门店参与的服务供应链为研究对象,通过构建促销模式、补贴模式、“促销+补贴”模式下的博弈模型,探究售后门店主导的Stackelberg博弈、车联网平台主导的Stackelberg博弈下供应链的最优决策和利润。研究发现:(1)在车联网平台主导的Stackelberg博弈下,合作模式的选择与促销单位成本的大小有关;而在售后门店主导的Stackelberg博弈下,供应链成员不存在共同最优合作模式。(2)除售后门店主导博弈的情形外,促销方式与补贴结合与否、以及调整补贴额度均不会影响利润,供应链应在补贴模式或售后门店主导供应链博弈时引入补贴提升利润。(3)无论采取何种博弈方式,服务敏感程度和网络外部性效应同时增强会使供应链整体利润大幅提升,但可能会损害供应链成员利润。

随机产出下考虑农户异质及产能约束的农业补贴机制

倪舒晨, 冯春, 肖渝

2025, 34(12):  218-225.  DOI: 10.12005/orms.2025.0397

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考虑到中国小农经济的特征以及农业产出的不确定性,建立了产能受限且成本异质的小农户Cournot博弈生产决策模型,揭示了小农户会根据边际生产成本的高低做出弃耕、非满负荷生产和满负荷生产的决策。为提高小农户收入、保障人民的“菜篮子”,引入政府成本补贴和目标价格补贴,分别探究二者对耕地利用率、农产品产量和小农户福利的影响,并对比了消费者剩余和社会净剩余等绩效。结果发现,两种补贴均可激励小农户参与种植、增加产量,从而提高耕地利用率并增加消费者福利,其中,在财政支出相同的情况下,目标价格补贴效率更高。目标价格补贴可以改善每个小农户的收入情况、提高农户总剩余;成本补贴则相反,只会提高高成本小农户的利润,使农户总剩余减少。最后,为政府根据经费、优化目标等采取合适的补贴措施提出管理学建议。

不利天气下考虑公益性的农产品供应链补贴机制研究

覃燕红, 张杨, 张兵

2025, 34(12):  226-232.  DOI: 10.12005/orms.2025.0398

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为了研究农产品供应链面临不利天气时政府补贴对农产品供应链决策的影响,本文在不利天气影响农产品质量的情况下,考虑农产品供应链成员执行公益性,建立无政府补贴、产出补贴、收购补贴、采购补贴和销售补贴五种情形下农业合作社和公司的Stackelberg博弈模型,分析不利天气、公益性和多种补贴方式对农产品供应链最优决策的影响,并从农产品质价比、消费者剩余、社会整体福利和补贴资金使用效率四个方面分析最优补贴策略。研究表明:不利天气不仅会降低农产品质量和农产品供应链利润,还会减少消费者剩余和社会整体福利;农业合作社和公司执行公益性都能缓解不利天气对农产品供应链的负面影响,但会造成自身利润受损,导致农业合作社无执行公益性的动力,而公司执行公益性的程度受限;政府补贴能有效提升农业合作社和公司的利润,提高双方执行公益性的积极性;从提高农产品质价比、改善消费者剩余和社会整体福利角度,政府应补贴农业合作社且采取产出补贴;从提高补贴资金使用效率角度,政府应补贴公司且采取销售补贴。

电商平台自有品牌入侵策略及其对制造商的影响

冯中伟, 李芳宁, 谭春桥, 傅端香

2025, 34(12):  233-239.  DOI: 10.12005/orms.2025.0399

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在自有品牌的产品质量为内生与外生两种情形下,考虑电商平台的自有品牌入侵策略(不入侵、低(高)于制造商产品质量的自有品牌入侵)选择及其对制造商的影响。研究发现:(1)当产品质量为外生变量时,电商平台必然能从自有品牌入侵中获益,且在特定条件下制造商也可能从中获益。(2)在自有品牌产品质量为内生变量时,自有品牌入侵总是对电商平台有益但会损害制造商的利益。当制造商品牌的质量较低(高)时,电商平台引入高(低)质量自有品牌对其自身更有益并且对制造商的损害更小。(3)现有研究表明,自有品牌入侵时与制造商品牌产品形成质量差异化对电商平台更有益;但本文研究发现,当自有品牌产品质量为内生变量并且制造商品牌的产品质量较高时,如果产品的质量成本较低或产品品类规模较高,电商平台引入高质量自有品牌更有利。