运筹与管理

林婉妮, 王诺, 沈铭棋, 宋云婷

2020, 29(5): 1-8. DOI: 10.12005/orms.2020.0112

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针对边远群岛的物资供给受突发事件影响可能出现中断,需要开展紧急救援的实际情况,以中心岛屿为救援出发地,采用海空协同运输方式,以选择救援路线和分配救援物资批量为优化内容,对中心岛屿周边各岛救援用时最短为目标,建立了考虑海空协同的群岛应急救援模型。根据所建模型的特点,对基于运输点划分的遗传算法(PB-GA)进行进一步的改进,提出一种能够同时考虑两种运输方式、多批次运输的双层搜索遗传算法进行求解。最后,以南海群岛开展紧急救援为算例进行了优化分析。采用不同算法分别进行比较后显示,本文算法在优化结果、运算时间等方面均更优,从而验证了所建模型和算法的合理性与有效性。本文研究为制定群岛海空联合救援的应急预案提供了分析方法。

两阶段免费增值商业模式中的定价优化与时序研究

陈小艳, 耿维

2020, 29(5): 9-16. DOI: 10.12005/orms.2020.0113

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免费增值商业模式在信息产品和服务当中被广泛采用。针对企业首先推出免费产品再推出付费产品以充分利用两种产品推出的时间差来提升消费者学习效应、降低消费者使用成本的情形,本文首先建立两阶段模型,求解给定系统参数情况下的付费版产品最优定价问题并给出解析解,然后通过与企业应用单阶段免费增值模式时的利润进行比较,解析地得到企业选择两阶段模式可获得较高利润的条件,最后在数值计算基础上讨论了学习效应强度对企业利润的影响,和优化学习效应强度以拓展两阶段模式适用范围的问题。本文的研究成果为拟采用免费增值商业模式的企业提供了关于产品最优定价和模式选择的决策支持。

基于MDP和动态规划的医疗检查预约调度优化方法研究

梁峰, 徐苹

2020, 29(5): 17-25. DOI: 10.12005/orms.2020.0114

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医疗检查对医生诊断病人病情具有重要作用。针对医疗检查资源的预约调度问题,考虑两台设备、三类病人且各类病人所需检查时间不同的情况。以医院在检查设备方面收益最大化为目标,建立有限时域马尔可夫决策(Markov decision process,MDP)模型,并结合动态规划理论,得出系统最优的预约排程策略。通过matlab仿真模拟医院的检查预约情况,并结合调研数据,实例验证了该预约策略相对于传统预约策略的优越性。最后,对设备的最大可用时间和住院病人的预约请求到达率模型进行敏感性分析,研究了预约策略的适用性。

随机服务时间下异质患者门诊预约调度优化

张文思, 李金林, 冉伦, 王伟

2020, 29(5): 26-36. DOI: 10.12005/orms.2020.0115

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考虑随机服务时间与行为特征互不相同的异质患者,建立随机混合整数规划模型对门诊预约调度问题展开研究。首先在给定服务顺序的假设下求解了两个患者的预约调度问题;在此基础上,设计启发式算法对多个患者预约方案和服务顺序同时进行优化。数值结果表明:当患者服务时间为独立同分布的随机变量时,患者预约时间间隔呈现先增加后减少的圆顶形状;当患者服务时间服从不同分布时,通过与样本平均近似方法对比,验证了启发式算法的计算效率和有效性。

基于鲁棒优化的随机时变网络最优路径研究

孙世超

2020, 29(5): 37-42. DOI: 10.12005/orms.2020.0116

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交通事故、恶劣天气以及偶发的交通拥堵等都会导致道路交通网络中行程时间的不确定性,极大地影响了道路交通系统的可靠性,同时给日常生活中出行计划的制定以及出行路径的选择带来了不便。因此,本次研究将综合考虑道路交通网络中由于交通流量的全天变化所导致的路径行程时间的时变特征,以及由于事故、天气等不确定因素所导致的路径行程时间的随机特征,并以此作为路网环境的假设条件,对出行路径选择问题进行研究。具体地,首先建立行程时间的动态随机变量,并在此基础上模拟构建了随机时变网络。随后,定义了该网络环境下路径选择过程中所考虑的成本费用,并通过鲁棒优化的方法,将成本费用鲁棒性最强的路径视为最优路径。随后,在随机一致性条件下,通过数学推导证明了该模型可以简化为解决一个确定性时变网络中的最短路径问题。最终,具有多项式时间计算复杂度的改进Dijkstra算法被应用到模型的求解中,并通过小型算例验证模型及算法的有效性。结果表明,本研究中所提出的方法可以被高效率算法所求解,并且不依赖于先验行程时间概率分布的获取,因此对后续的大规模实际城市道路网络应用提供了良好的理论基础。此外,由于具有行程时间随机时变特征的交通网络更接近实际道路情况,因此本次研究的研究成果具有较高的实际意义和应用价值。

考虑路径冲突的AGV配置与调度优化

范厚明, 岳丽君, 李荡, 马梦知

2020, 29(5): 43-51. DOI: 10.12005/orms.2020.0117

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合理调度有限的码头资源以满足船舶的装卸时间要求是自动化集装箱码头的重要目标之一。针对自动化集装箱码头自动导引车(automated guided vehicle,AGV)配置与调度问题,考虑船舶装卸时间要求和AGV运输过程中的路径冲突,提出分阶段调度策略。将船舶装卸作业分为卸船阶段、装卸同步阶段、装船阶段三个阶段,在每个阶段中,建立以最小化最大完工时间和最小化AGV空载和等待时间为双目标的调度优化模型,并设计基于NSGA-Ⅱ的启发式算法求解。根据本阶段的实际完工时间,从最优解集中选择下一阶段AGV的配置与调度方案。最后对比其他调度方案表明本文调度方案能够满足集装箱船的装卸时间要求,且提高了AGV的利用率,更符合码头实际作业要求。

带时间窗的车间搬运机器人路径优化建模及算法研究

任剑锋, 叶春明, 杨枫

2020, 29(5): 52-60. DOI: 10.12005/orms.2020.0118

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本文以车间搬运机器人为研究对象,在考虑时间窗的前提下,求解机器人进行物料配送和成品回收场景下的路径优化问题。提出一种强化学习遗传蚁群算法,首先利用扫描法求解初始搬运机器人的数量,并将子路径节点的几何中心设置为虚拟节点,利用嵌入遗传算子的蚁群算法求解连接虚拟节点的最优路径,再利用强化学习算法求解子路径的最优结果;最后将基本成本、运输成本和时间惩罚成本的加权和作为目标解,并最终求出满足约束条件的最优解。通过与基准问题求解结果对比,验证了强化学习遗传蚁群算法的优越性。

鲁棒动态设施选址问题的近似算法

吴晨晨, 王丽, 徐春明, 徐大川

2020, 29(5): 61-66. DOI: 10.12005/orms.2020.0119

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设施选址问题是组合优化中重要问题之一。动态设施选址问题是传统设施选址问题的推广,其中度量空间中设施的开设费用和顾客的需求均随着时间的变化而变化。更多地,经典设施选址问题假设所有的顾客都需要被服务。在这个模型假设下,所有的顾客都需要服务。但事实上,有时为服务距离较远的顾客,需要单独开设设施,导致了资源的浪费。因此,在模型设置中,可以允许一些固定数目的顾客不被服务 (带异常点的设施选址问题),此外也可以通过支付一些顾客的惩罚费用以达到不服务的目的 (带惩罚的设施选址问题)。本文将综合以上两种鲁棒设置考虑同时带有异常点和惩罚的动态设施选址问题,通过原始-对偶框架得到近似比为3的近似算法。

化工园区应急设施区间规划选址模型研究

郭换换, 王飞跃, 裴甲坤, 杨宸宇

2020, 29(5): 67-73. DOI: 10.12005/orms.2020.0120

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应急设施选址受应急物资需求量的影响。为优化应急设施选址布局,提高突发事件应急处置能力,以化工园区突发事件为研究背景,对化工园区突发事故下应急设施选址进行研究。考虑到化工园区突发事件的随机性和复杂性、突发事件应急物资需求的不确定性等特点,以应急设施选址安全性最大、经济性和服务效益最好为目标,基于传统确定性应急设施选址模型,构建了不确定需求条件下化工园区应急设施选址区间规划数学模型。模型中应急物资需求量是一个区间值,通过引入区间规划理论和模糊理论对模型进行求解,不仅避免了不确定参数随机概率分布的波动率,而且也降低了模型求解过程中的不确定性。最后,以园区各企业潜在事故为工程背景进行实例分析,得到园区应急设施的布局方案。结果表明,模型的求解效果较好,可为园区应急设施选址决策提供参考依据。

多目标应急物流中心选址的鲁棒优化模型

赖志柱, 王铮, 戈冬梅, 陈玉龙

2020, 29(5): 74-83. DOI: 10.12005/orms.2020.0121

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针对重大突发事件的应急物资救援,研究了应急物流中心的选址及应急物资的调运问题。利用离散的情景集合描述受灾点应急物资需求的不确定性以及应急物资运输成本和运输时间的不确定性,同时考虑应急救援成本和应急救援时间两个目标,建立了多目标应急物流中心选址的确定型模型和鲁棒优化模型。为将多目标问题转化为单目标问题,利用成本单目标和时间单目标的最优结果将多目标转化为相对值再加权处理,该方法既可消除多个目标之间的单位及数量级差异,还可以根据问题的数据变化进行动态调整。以提供应急物资救援服务的设施作为编码,设计了一种通用的混合蛙跳算法。为检验模型和算法的有效性,设计了一个多情景的算例,结果表明两个模型和算法具备良好的可行性和有效性,且鲁棒优化模型能较好地保持对各种不确定性的抗干扰能力;最后,讨论分析了成本偏好权重和鲁棒约束系数的影响,结果表明可根据成本偏好权重的取值范围来区分各种应急救援阶段,体现不同救援阶段的救援要求及特征,并给出了成本偏好权重和鲁棒约束系数的取值建议。

连续设施选址:模型、方法与应用

张苏, 吴晨晨, 蒋建林, 吕一兵

2020, 29(5): 84-95. DOI: 10.12005/orms.2020.0122

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给定度量空间和该空间中的若干顾客,设施选址为在该度量空间中确定新设施的位置使得某种目标达到最优。连续设施选址是设施选址中的一类重要问题,其中的设施可在度量空间的某连续区域上进行选址。本文对连续设施选址的模型、算法和应用方面的工作进行了综述。文章首先讨论了连续设施选址中几个重要元素,包括新设施个数、距离度量函数、目标函数;然后介绍了连续选址中的几种经典模型和拓展模型;接着概述了求解连续选址问题的常用优化方法和技术,包括共轭对偶、全局优化、不确定优化、变分不等式方法、维诺图;最后介绍了连续设施选址的重要应用并给出了研究展望。

考虑决策者失望规避的供应链协同绿色创新动态优化与协调研究

关志民, 曲优, 赵莹

2020, 29(5): 96-107. DOI: 10.12005/orms.2020.0123

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针对决策者存在失望规避行为且产品绿色水平具有动态变化特征的情形,基于失望理论,运用微分博弈的方法研究了供应链协同绿色创新动态优化与协调问题,探讨了供应链成员失望规避程度对绿色创新决策及供应链绩效的影响,并提出双向成本分担契约对供应链进行协调。结果表明,供应链成员是否选择协同绿色创新及产品的绿色水平均与成员的失望规避程度密切相关;分散式决策下,若制造商选择分担供应商部分绿色创新成本,其分担比例与制造商失望规避程度负相关,与供应商失望规避程度正相关;集中式决策下,产品绿色水平、成员绿色创新水平及效用现值均高于协调前分散系统中的对应值;在一定条件下,双向成本分担契约的设计与实施,能有效提升供应链成员效用现值,实现供应链协调。

基于不同政府补贴策略的供应链绿色努力决策比较研究

曹裕, 寻静雅, 李青松

2020, 29(5): 108-118. DOI: 10.12005/orms.2020.0124

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研究由单一制造商与单一零售商组成的二级绿色供应链,探讨在同时考虑制造商与零售商绿色努力情况下政府补贴策略对供应链绿色努力与定价决策的影响,比较分析无补贴策略、制造商补贴策略与消费者补贴策略对决策影响的差异性,并进一步考虑零售商的风险规避特征对最优决策的影响。结果表明,政府补贴能够激励制造商与零售商的绿色努力行为,对供应链的绿色发展总是有利的;且制造商补贴策略下的绿色质量水平高于消费者补贴策略,但对供应链利润而言并不是最优的;而在消费者补贴策略下,尽管产品的绿色质量水平不是最优的,但供应链可以获得最高的利润。研究还发现,风险规避特征不会改变参数对最优决策与最优利润的影响趋势,但会降低零售商的绿色努力积极性,导致其利润的下降。

产业转移下的海上丝绸之路沿线集装箱港口的投资决策研究

杨忠振, 陈东旭, 宫之光

2020, 29(5): 119-124. DOI: 10.12005/orms.2020.0125

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在产业转移背景下,考虑港口服务货运需求与刺激货运需求的双重功效,研究海上丝绸之路沿线产业承接地的港口投资建设问题。首先,在现实交通运输网络中加入虚拟链接构建超级网络,用以刻画制造业的转移、生产和运输过程。其次,建立制造业承接地港口投资决策优化模型,用运输阻抗、地价和工资三个内生变量描述港口投资、产业转移与区域经济之间均衡关系。模型以产业承接地港口收益最大为目标,确定承接地港口的投资规模及费率水平。最后,以斯里兰卡的科伦港口为例进行数值分析,计算海上丝绸之路沿线港口需求与供给间正向反馈的数量关系及上界,为优化沿线港口投资实现投资利益最大化提供依据。

基于路网的电动汽车快速充电站布局决策研究

何亚伟, 董沛武, 陈翔

2020, 29(5): 125-134. DOI: 10.12005/orms.2020.0126

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大力发展和推广纯电动汽车已成为全世界众多国家的共同选择。但电动汽车有限的续航能力及公共快速充电设施的缺乏,制约着人们的使用和长途出行。本研究针对我国公共快速充电网络建设亟待完善的问题,基于我国主干高速公路网络,对服务途中充电需求的快速充电站科学分布问题建立分布决策模型。研究表明,对续航能力低于200公里的电动汽车,应用最优策略分布的快速充电站数量从50座增加到250座时,可将途中充电需求覆盖率从50%左右提高到90%以上,而对续航能力超过250公里的电动汽车,150座按最优策略分布的快速充电站即能覆盖至少96.49%的途中充电需求。通过对不同续航能力和不同充电站数量约束下共30种情形的分析,本研究不仅能为多情形下充电站分布问题提供最优选址和数量组合决策方案,也为我国充电基础设施的完善及电动汽车产业可持续发展提供有力的理论支持和政策建议。

超网络中心性度量的υ-Position值方法

单而芳, 蔡蕾, 曾晗, 彭超婧

2020, 29(5): 135-142. DOI: 10.12005/orms.2020.0127

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利用合作博弈理论的分配规则如Shapley值、Banzhaf值等来度量政治、经济和社会网络中节点的中心性或者重要性是识别网络中关键节点的一类重要方法。考虑到在超网络中代表各类组织的超边在网络中发挥的作用不同,本文研究了超网络博弈上一类广义Position值的分配规则,被称为υ-position值。它可以作为网络中度值测度的一类推广,以此来度量网络中参与者的中心性和相对重要性。其次,证明了超网络结构上类Shapley-position值可由分支超边指数和局部平衡超边贡献两个性质所唯一刻画。最后, 举例分析了υ-position值在超网络中心性测度中的应用。

市场机制和政府监管下新能源汽车产业合作创新演化博弈研究

徐建中, 孙颖

2020, 29(5): 143-151. DOI: 10.12005/orms.2020.0128

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节能和新能源汽车是解决能源、气候和环境问题的关键措施,越来越受各国政府的重视。本文基于演化博弈理论,从市场机制和政府监管两个方面分析了政产学研新能源汽车合作创新行为,首先通过建立博弈模型观察多个利益相关者的合作创新行为;再根据复制动态方程和演化稳定策略分析影响合作创新活动的动力因素。为验证理论计算的有效性进行了数值仿真,结果表明:在市场机制下政府补贴、违约金和收益分配系数对企业和学研机构开展新能源汽车合作创新的驱动效果明显,但作用机制不同;在政府监管下合理税率、行政处罚有利于促进新能源汽车合作创新的稳定性。此外,在新能源汽车合作过程中获得了额外的社会收益,这将增加政府参与新能源汽车合作创新活动的积极性,研究结果可以指导政产学研未来更好的决策。

雾霾治理中的协作机制研究:基于演化博弈分析

高明, 廖梦灵

2020, 29(5): 152-160. DOI: 10.12005/orms.2020.0129

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地方政府、污染企业和公众是雾霾治理行动的主要参与者,系统研究这三个参与主体之间的利益关系和影响因素,对于雾霾污染的改善具有重要意义。本文从演化博弈的角度出发,在有限理性的基础上,建立三方动态博弈模型,探究使各主体达成协作治理的条件。通过均衡点分析和数值仿真结果可得:三方博弈主体在不同稳定性条件下的策略选择不同,通过提高直接排污罚款金额、地方政府严格治理潜在收益、污染企业直接排污潜在损失、公众长远收益和降低公众参与成本等方式能使系统跳出不良状态,形成三方共同治理模式;任一博弈主体策略演化速度会受到自身策略选择比例及另外两主体策略选择比例的影响,但无论三方博弈主体策略选择比例如何变化,都不会改变最终博弈结果。这些研究结果对改善当前雾霾污染状况具有积极的借鉴意义。

基于前景理论的环境污染群体事件演化均衡分析

谭德庆, 徐浩

2020, 29(5): 161-170. DOI: 10.12005/orms.2020.0130

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环境污染导致的群体事件作为影响社会稳定与发展的热点问题,近年来成为各级政府面临的巨大挑战,正确分析事件参与者及政府之间的复杂利益关系及行为机理,对预防与及时处置此类事件具有重要的意义。运用前景价值函数构建了环境污染企业与周边群众对收益及损失的感知价值并通过演化博弈建模进行比较静态分析,刻画了更加贴近现实的参与者认知与决策规律。研究结论表明,环境企业与周边群众具有收益感知与损失规避的特征,在此特征下群体事件发生的概率与政府对环境企业的成本分担、双方达成和解时的补贴、企业相关损失的感知价值以及周边群众对收益及参与成本的感知价值等存在明显的相关性。最后,根据数值分析并与未考虑前景价值情况下进行对比而得到相关结论与管理启示,为政府及有关部门控制此类事件提供理论支持。

考虑制造商开设展厅的横向竞争博弈及定价-服务策略

张琴义, 刘咏梅, 李学兰

2020, 29(5): 171-180. DOI: 10.12005/orms.2020.0131

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从体验成本差异角度出发,将消费者分为高低体验成本两类,利用Hotelling模型构建消费者的效用函数。分析两个竞争性制造商关于开设展厅的Bertrand博弈以及展厅开设后的价格与服务决策。结果表明,当低体验成本消费者较多且产品匹配度较高或者低体验成本消费者较少时,两个制造商均开设展厅,但双方都获得最低的利润,陷入囚徒的困境;当低体验成本消费者较多且产品匹配度较低时,两个制造商都不开设展厅,双方达到帕累托最优。

考虑声誉效应的网络众包参与者行为博弈模型及仿真分析

刘伟, 丁凯文

2020, 29(5): 181-188. DOI: 10.12005/orms.2020.0132

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为了控制网络众包交易的风险,以网络众包平台中的发包方和接包方为研究对象,基于微分博弈方法建立了网络众包交易中参与者行为的博弈模型,研究了发包方和接包方在合作和非合作两种情形下的策略选择。本文研究发现在声誉效应满足特定阈值的条件时,合作博弈情形下众包系统的总收益更大;而且,发包方和接包方违约控制的收益及努力程度更大。在网络众包平台的违约罚金超过特定阈值时,随时间推移发包方和接包方违约控制的努力程度逐渐提高,实现帕累托改进。本文结合猪八戒网、InnoCentive等网络众包平台的众包交易机制,采用数值分析对博弈模型的求解结果进行模拟。对于网络众包平台来说,可以通过建立有效的信用评价机制,将信用评价或声誉纳入众包交易定价,引导参与者约束自身行为。

基于Kolmogorov熵的系统协同效应度量方法及实证

宋砚秋, 李慧嘉, 王倩, 李桂君

2020, 29(5): 189-197. DOI: 10.12005/orms.2020.0133

摘要 ( )

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度量协同度是协同学研究的核心和难点。通过分析现有协同度模型及其使用条件,发现基于协调发展思想的协同度模型在实际应用时有严格的限制条件,极大限制了其适用范围。基于协同效应思想,验证了Kolmogorov熵与系统协同度的关系,并构建了基于k熵的复杂系统协同度模型及量化方法。该方法考虑了序参量在系统某一时刻的发展趋势,能够在更大程度上反映系统的有序程度,弥补了现有研究的不足。最后,以中国2004~2015年各省份的科技金融系统为评价对象,对新的协同度模型与评价方法的应用范围进行了实证研究。分析发现,本模型不仅能够有效找到子系统的序参量,而且可以方便的计算系统协同度并以此描述系统发展对重大事件的反映。

基于混合产品提供的后市场知识共享激励机制设计研究

罗建强, 胡炳坤

2020, 29(5): 198-206. DOI: 10.12005/orms.2020.0134

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制造企业对混合产品专有知识出于盈利与保护目的封锁行为,将使得供需之间产生知识缺口。在厘清缺口形成原因的基础上,分别构建了不同信息条件及不同风险偏好下的供需知识共享激励模型。研究结果表明:在信息对称的条件下,供需双方可达到帕累托最优,客户可通过买断知识产权或建立知识联盟共享企业混合产品的专有知识;而信息不对称的情形下,制造企业采取知识授权的形式进行共享,客户提高收益分配比例对保护性知识的共享边际作用递增,而对盈利性知识的共享边际作用保持不变;考虑知识泄露的风险,仿真发现制造企业愿意承担的风险比例对保护性知识的共享成本系数的敏感性要高于盈利性知识。

夜盘交易对我国贵金属期货市场的影响研究

惠晓峰, 姚璇, 马莹

2020, 29(5): 207-217. DOI: 10.12005/orms.2020.0135

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对比了我国贵金属期货市场推出夜盘交易制度前后流动性、波动性与联动性的变化,并研究了该交易制度带来的长期与短期不同的影响。首先,采用经过修正的流动性比率衡量市场流动性,并引入虚拟变量纳入回归模型,进一步研究夜盘交易对市场流动性的贡献;接下来,将每日收益率分解为隔夜收益率和日内收益率,通过建立EGARCH模型,分别考察夜盘交易对隔夜波动率和日内波动率长期与短期的影响;最后,通过建立VAR-BEKK-GARCH模型,从均值和方差两个层面研究了国内外贵金属期货市场间的联动性。研究发现:我国推出的夜盘交易制度显著提高了贵金属期货市场的流动性,降低了贵金属期货市场的波动性,尤其是降低了隔夜收益率的波动性,日内收益率的波动性并没有显著减弱;夜盘交易的推出同时增强了国内外期货市场之间的联动性,提升了我国贵金属期货市场对信息的吸收与传递效率。

养老保险与经济增长关系的研究——以内蒙古自治区为例

郝英

2020, 29(5): 218-226. DOI: 10.12005/orms.2020.0136

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虽然我国经济在稳定发展,但是人口老龄化问题也在不断的加剧,如何处理好养老保险和经济发展之间的关系就显得尤为重要。利用内蒙古自治区2002到2016年的相关数据,构建VAR模型,运用方差分解和脉冲响应对二者之间的关系进行深入分析,为我国应对老龄化问题提供理论参考,能够切实解决老人的养老问题。结果表明:养老保险和经济增长二者之间相互影响且持续时间较长,但养老保险的参保人数、收入和支出与就经济增长相互之间的影响程度不同,经济增长对于参保人数的影响要大于参保人数对经济增长的影响,而养老保险的收入与支出对经济增长的影响则更大。

强化学习在运筹学的应用:研究进展与展望

徐翔斌, 李志鹏

2020, 29(5): 227-239. DOI: 10.12005/orms.2020.0137

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强化学习已经成为人工智能领域一个新的研究热点,并已成功应用于各领域,强化学习将运筹优化领域的很多问题视为序贯决策问题,建模为马尔可夫决策过程并进行求解,在求解复杂、动态、随机运筹优化问题具有较大的优势。本文主要对强化学习在运筹优化领域的应用进行综述,首先介绍了强化学习的基本原理及其应用于运筹优化领域的研究框架,然后回顾并总结了强化学习在库存控制、路径优化、装箱配载和车间作业调度等方面的研究成果,并将最新的深度强化学习以及传统方法在运筹学领域的应用研究进行了对比分析,以突出深度强化学习的优越性。最后提出几个值得进一步探讨的研究方向,期望能为强化学习在运筹优化领域的研究提供参考。

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