简介：论述了物元分析识别评判模型，指出该方法在农林系统识别产品质量是较好的一种方法，并用其对我国北方6省12个品种的枣果质量进行分级，为发展优质品种提供科学根据。

简介：运用P.C.Young状态空间预测修正模型对个股价格走势进行拟合，计算不同组合方式的证券预期收益率及其差异变动程度，确定备选方案，然后从中寻找理想点，达到收益与风险的均衡。

简介：本文讨论了关于合理下料问题线性规则模型的建立，给出了该问题正确的线性规划模型，用反例说明了某些模型的错误并进行了分析。

简介：本文从多级模糊优选概念出发,建立一种以决策者经验、偏好为监督,在方案优选确定过程中融合主、客观权重,同时确定评价指标权重和决策方案优属度的权监督多级模糊优选算法.

简介：应急问题最显著的特点表现为时间的紧迫性。本文针对应急系统多点出救的特点,研究了消耗速率为函数的连续型应急资源调度模型。该模型以最早应急时间为目标,给出了最早应急时间的求取方法,数值算例表明了算法的有效性和实用性。

简介：本文以即时给付的综合人寿保险模型为研究对象,考虑到随机利率的影响,用负二项分布和Gamma分布联合建立息力积累函数模型,求出了分期缴费精算现值和给付保险金的精算现值表达式,并可由平衡方程进行保险定价.

简介：本文提出了一种适用于多品种企业优先淘汰不景气产品的经济模型，并对模型应用的条件、计算方法和实施中要注意的问题进行了系统地分析。

简介：保险公司往往会经营多种保险,用古典风险模型及其它推广的单一险种风险模型来研究其风险经营过程存在局限性,本文讨论了带干扰的多险种风险模型,模型中保费的收入和理赔都是复合泊松过程,应用鞅论的方法,得出伦德伯格不等式和破产概率公式.

简介：本文对Suijs和Borm等所建立的模型稍作引伸．并将之应用于保险交易过程中有关各方面的风险分担，在所建立的带有随机支付的保险合作博弈模型框架下．讨论了保险博弈问题可能的结盟方式及其解的概念，并给出了保险风险分配、可行保险风险分配和帕累托最优保险风险分配的定义与形式，最后以实例说明其合理性.研究表明。带有随机支付的保险合作博弈模型能够较好的刻画保险机制的本质。

简介：本文对基于信息熵的证券投资组合模型,根据模糊决策理论,在模糊环境下对模型进行求解,将投资者的主观意见反映在模糊情况的组合投资模型中,并通过实例,验证了该模型解法的可行性和有效性.

简介：研究了在突发事件中交巡警对在逃嫌犯的围堵问题,该问题为2011年全国大学生数学建模竞赛B题的一部分。接到报警后,交巡警服务平台的警力需要指派到路网路口以堵截嫌犯。将该问题转化为阻止嫌犯逃到特定点集的问题;并分析了怎样判断被选为围堵点的点集对一个指定点形成包围的问题。推广了点截集的概念,给出了判断点集是否为点截集和紧点截集的优化模型。然后将判断是否为点截集的模型转换为约束集合,用于建立围堵嫌犯模型,以四个不同的优化标准分别建立了围堵问题的0-1整数规划模型。并给出了部分模型的Lingo算例。

简介：本文讨论资源有限的加权总工时间单机排序问题,对现在仍为OPEN问题1|pj=bj-ajuj,∑uj≤U|∑wjCj给出了一个有关最优解中最优资源分配的重要性质,并利用该性质分别给出了三种情况bj=b,wj=w,aj=a;bj=b,wj=w,j=;aj=a,wj=w,j=的最优算法.

简介：本文应用现代经济理论的择优分配原理,在图书产出效益函数的性质探讨的基础上,将效益函数的约束条件转化为对资金变量的约束条件,从而简化了资金分配方案的求解.提出了资金在各类别图书中的分配模型,指导图书馆图书采购工作.

简介：本文在建立企业知识管理评价指标体系的基础上,通过建立数学模型,研究了企业知识管理的综合评估问题,并用实例加以说明.

简介：本文针对测定技术进步的DEA模型在实际应用中存在的问题，具体分析了它的应用前提。对于违反此应用前提的实际问题，论文给出了一个新的扩展模型，并分析了这两个测算·模型的计算精度。

简介：本文在文献[1]的基础上,进一步考虑成本因素在更为一般的条件下建立了新的税企博弈模型.得到国家税务机关最优混合策略及其骗税罚款系数公式,并且指出文献[1]的结论是本文的一个推论.

简介：在工农业产品评定级别中，专家组的水平是至关重要的。文中给出一个挑选专家组成负的数学模型，可以检验专家对参评产品的决策水平，为评价所评结论的可信度提供参考依据。

简介：本文给出了人造丝厂生产作业计划整数规划模型，求解方法和应用实例，应用此模型对于满足客户需求，资源有效配置，提高企业效益具有显著意义。

简介：为求解大规模无约束优化问题,本文提出了一种自适应线性信赖域法。与传统的线性信赖域法相比,新方法借助一数量矩阵近似Hesse阵,并据此计算线性信赖域半径。理论上证明了新算法的全局收敛性,数值实验表明新算法非常适合大规模问题的求解。

简介：投资者进行投资实践时无不面临着背景风险。绝大多数以均值方差为框架的投资组合并没有考虑背景风险，其效用在实际应用中容易受到背景风险的影响。本文在含有交易费用的双目标函数模型中引入背景风险，从是否含有背景风险和背景风险偏好度大小两方面对投资组合问题展开研究，并使用智能算法得到模型的最优解，对模型进行实证分析。实证结果表明：1）当背景风险收益为0时，含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合更能反映真实的投资环境。2）当背景风险收益不为0时，含有背景风险的投资组合比不含有背景风险的投资组合得到更高的收益。因此，考虑背景风险后投资组合的构建优于不考虑背景风险投资组合的构建。