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【策划型原案例】旺顺阁：“新冠”疫情下如何持续“旺”下去？

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公关世界 2020年第11期 62-64页

作者：张景云王倩聂景云北京工商大学商学院

一、企业背景旺顺阁餐饮集团(简称"旺顺阁",开业时名为"旺顺阁酒楼")于1999年7月在亚运村开业。他们先引进京郊的"汆鱼头"和保定的"元鱼罩饼"为酒楼的主打菜。经过两个月的实际运营,他们发现把饼和鱼头"合二为一"的吃法更符合食客口味,... 详细信息

一、企业背景旺顺阁餐饮集团(简称"旺顺阁",开业时名为"旺顺阁酒楼")于1999年7月在亚运村开业。他们先引进京郊的"汆鱼头"和保定的"元鱼罩饼"为酒楼的主打菜。经过两个月的实际运营,他们发现把饼和鱼头"合二为一"的吃法更符合食客口味,正式推出鱼头泡饼。目前,旺顺阁餐饮集团旗下子品牌有:旺顺阁鱼头泡饼、旺顺阁海鲜广场、经典和牛火锅、披云徽宴、旺旺小厨、嚮茶、提督·TIDU等。旺顺阁还实施餐饮+食品战略,自有品牌食品有大鱼酱、花果茶,小

关键词：贴标鱼酱大豆油鱼头自有品牌火锅合二为一餐饮集团

『策划型原案例』护国寺小吃:如何向“年轻化”转型?

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公关世界 2019年第5期 58-60页

作者：张景云聂景云刘健庞铉泽北京工商大学北京工商大学商学院聚德华天控股有限公司经理办

一、品牌历史护国寺小吃店源于护国寺庙会。据《北平庙会调查》记载:"盖西城昔为满族及旗人聚居之地,日用所需多取给于庙会,故清代护国寺庙会甚盛。"东城的隆福寺和西城的护国寺也称"东庙"和"西庙"会。护国寺是每月逢七、八有庙会。护... 详细信息

一、品牌历史护国寺小吃店源于护国寺庙会。据《北平庙会调查》记载:"盖西城昔为满族及旗人聚居之地,日用所需多取给于庙会,故清代护国寺庙会甚盛。"东城的隆福寺和西城的护国寺也称"东庙"和"西庙"会。护国寺是每月逢七、八有庙会。护国寺庙会自开至闭,约有300余年的历史。护国寺小吃店创建于1956年,政府将当年在护国寺庙会出名的十多位摊商组织起来,在

关键词：年轻消费者护国寺街护国寺庙会

“十三喵”:点亮你的味蕾——护国寺小吃异次元互动传播项目

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公关世界 2019年第5期 61-67页

作者：聂景云刘曾尧庞铉泽张彦博张景云王勇蒋楠北京工商大学商学院北京工商大学经济学院北京工商大学艺传学院中国计量大学

护国寺小吃店是知名的北京老字号。随着社会的发展,消费群体逐渐向年轻人倾斜,人们对饮食提出了全新的要求,护国寺小吃开始面临激烈的市场竞争。年轻群体对老字号缺乏了解,普遍将目光投向一些新兴餐饮。因此,护国寺小吃需要向年轻化转... 详细信息

护国寺小吃店是知名的北京老字号。随着社会的发展,消费群体逐渐向年轻人倾斜,人们对饮食提出了全新的要求,护国寺小吃开始面临激烈的市场竞争。年轻群体对老字号缺乏了解,普遍将目光投向一些新兴餐饮。因此,护国寺小吃需要向年轻化转变。如何加强与年轻消费者互动,赢得这一群体的青睐,是护国寺小吃面临的重要问题。

关键词：老北京老字号护国寺小吃店线下活动

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基于车联网的多接入边缘计算任务卸载研究

基于车联网的多接入边缘计算任务卸载研究

作者：魏景云西安工业大学

学位级别：硕士

随着智慧城市的发展,车联网(Internet of Vehicles,Io V)作为其重要组成部分,车辆应用如车辆碰撞预警、车辆自身状态预警等,对时延有着高敏感性。多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)和云计算(Mobile Cloud Computing,MCC... 详细信息

随着智慧城市的发展,车联网(Internet of Vehicles,Io V)作为其重要组成部分,车辆应用如车辆碰撞预警、车辆自身状态预警等,对时延有着高敏感性。多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)和云计算(Mobile Cloud Computing,MCC)技术相继应用于车联网中,解决车辆计算能力不足的问题。车联网涉及海量数据,如果将所有的计算任务都卸载到云服务器上,海量数据传输会造成网络拥堵,同时,较长的传输距离会导致传输延迟增加以及车辆能量的浪费。将所有的任务都卸载到边缘服务器,较短的传输距离可以有效地缓解传输延迟,但其计算能力比云服务器小得多,任务的处理时延因此增大。此外,传统的应用卸载基于整个业务,在面对复杂的应用时无法灵活地处理应用服务,微服务概念的引入增加了任务卸载的灵活性,更大程度上地减少了任务的卸载时延。因此,需要对微服务的卸载目标进行合理规划。排队网络作为一种能够揭示问题本质的研究方法,在研究车联网中的任务卸载问题时有其独有的优势。本文基于微服务框架,将任务卸载问题转化为微服务调度问题,建立排队网络模型,以得到最优的任务卸载策略。本文的研究内容如下:(1)在串行的微服务调度方面,本文引入Jackson排队网络,提出了一种基于开放排队网络的大规模串行微服务调度策略(SMSOQ)。首先,通过对车联网中串行微服务的特征分析,利用排队网络,将R个边缘服务器建模为R个M/M/1队列,云中心建模为M/M/m队列,传输链路建模为-/G/∞队列。其次,本文通过分析Jackson网络,发现了卸载时延受边-云的工作负载比、任务的到达率和网络传输速率影响。之后,分别在不同传输网络环境和不同云层能力中,对实际车辆任务流的到达率(0.1～0.9)在不同边缘服务器负载百分比(10%～90%)下的时延进行了分析,基于此得到不同环境下的微服务最优调度策略。最后,本文设置了中速网络环境下的仿真实验,仿真结果与分析结果的误差不超过7%。这表明本文提出的SMSOQ调度策略有效地降低了串行微服务调度中的延迟。(2)在并行的微服务调度方面,本文引入BCMP排队网络,针对实际道路车流量特征和并行微服务的特性,提出了一种基于封闭排队网络的并行微服务调度策略(PMSCQ)。首先,本文将车辆建模为M/M/1队列,边缘服务器建模为M/M/m队列,云服务建模为一个服务速率很大的M/M/1队列,传输网络建模为M/G/∞队列,该模型同时考虑了不同路侧设备的数量、车辆数量和边缘层与云层的卸载概率。其次,为了得到卸载微服务的时延,本文基于MVA算法推导了微服务的卸载时延。然后,对不同场景下的微服务卸载时延进行了仿真验证。同时,为了验证PMSCQ的优越性,将其与NSGS算法和NDSDo V算法进行比较,结果表明PMSCQ在任务卸载上表现更佳。最后,本文针对不同卸载位置的时延提出了时延公平性问题,并通过论文提出的算法得到实现时延公平性的卸载概率,将其与最优卸载概率比较,对比结果显示差异小于2%以内,验证了PMSCQ卸载策略多方面的优越性。本文对车联网中的串行微服务和并行微服务的调度策略分别进行了研究分析,解决了不同情况下的微服务调度,以达到任务卸载的目的。在后续的工作中,可以将串、并行微服务调度算法结合,研究适应更复杂的车联网环境的微服务调度策略。

关键词：车联网边缘计算微服务排队网络时延

智能优化算法性能评价指标的分析模型及缺陷处理研究

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智能优化算法性能评价指标的分析模型及缺陷处理研究

作者：景云鹏东莞理工学院

学位级别：硕士

智能优化算法的性能评价是最优化领域的重要研究问题,对算法性能进行正确评价是最优化算法理论分析的基本前提。传统的智能优化算法性能评价方法主要依赖于简单地将统计学分析方法应用到对智能优化算法的实验结果的分析中,这种分析方法... 详细信息

智能优化算法的性能评价是最优化领域的重要研究问题,对算法性能进行正确评价是最优化算法理论分析的基本前提。传统的智能优化算法性能评价方法主要依赖于简单地将统计学分析方法应用到对智能优化算法的实验结果的分析中,这种分析方法在复杂的场景下,尤其是使用多个黑盒优化问题测试多个随机最优化算法的复杂情形下,有可能产生一些相互矛盾的结论。这些逻辑悖论可能导致传统的评价方法得到的结论在逻辑上不可靠。另一方面,“没有免费午餐定律”的提出和不断发展,推动着智能优化算法性能评价的理论研究不断深入。然而,用于指导智能优化算法性能评价的具体实践方案相对缺失,如何利用这些理论形成较为体系化的方法论是一个尚待解决的开放问题。针对上述问题,本文将算法的实验结果建模成一个四维的数据模型(算法维、问题维、轮次维、成本维),并且将智能优化算法性能评价问题等价为逐步对这个模型进行降维的数学过程。在这个框架下,本文针对轮次维降维的数据聚合问题、问题维降维的悖论问题做了研究。本文的研究工作和创新内容主要体现在以下三个方面:(1)针对轮次维降维的数据聚合问题,提出了一个可以用来产生众数、中位数、均值、中列数四个常见描述性统计指标的泛化统计指标,并通过最小化误差损失的方法对数据聚合方法进行了讨论。(2)针对问题维降维中出现的悖论问题进行了研究。具体来说,基于排名的算法评价方法在算法比较中可能出现的孔多塞悖论,本文将孔多塞悖论进行了三维可视化展示。在可视化结果的启发下,提出了孔多塞悖论的代数解释以及基于误差最小化的代数消除方法,并且证明了该方法与投票理论中的博尔达计数法的等价性以及其性能的优越性。(3)针对问题维降维中的数据处理策略进行了研究。首先,本文验证了基于排名的算法评价策略存在的逻辑缺陷,算法的比较结果可能会受到其他无关算法的影响。然后,本文对这种线性进行了分析和解释,并提出了绝对序模型来解决相应问题。最后,讨论了计算绝对序的实践方案。通过这种处理方式,增加了算法比较结果的逻辑可靠性。综上所述,本文针对智能优化算法性能评价问题,采用了四维数据依次降维的分析框架,对轮次维和问题维的降维过程进行分析并且提出了相应的处理方法,以增加算法比较结果的逻辑可靠性。

关键词：优化算法性能评价孔多塞悖论

基于分形和S型效用的选股策略及M-CVaR最优资产配置

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系统科学与数学 2024年第3期44卷 792-808页

作者：孙景云马小雯兰州财经大学统计与数据科学学院兰州730020 甘肃经济发展数量分析研究中心兰州730020

以上证50指数的主要成分股为研究对象,首先基于分形与S型效用理论构建股票风险综合评估指标,作为构建投资组合的选股依据.然后在金融资产收益率服从非对称拉普拉斯分布的假设下,采用CVaR值度量投资组合的风险,进而构建M-CVaR最优资产配... 详细信息

以上证50指数的主要成分股为研究对象,首先基于分形与S型效用理论构建股票风险综合评估指标,作为构建投资组合的选股依据.然后在金融资产收益率服从非对称拉普拉斯分布的假设下,采用CVaR值度量投资组合的风险,进而构建M-CVaR最优资产配置模型,并将该模型转化为二次规划问题进行求解.在实证分析阶段,利用滑动窗口法分别以月、季度、半年和一年为周期对最佳股票投资集的最优配置比例进行动态调整.结果表明,利用分形与S型期望效用理论筛选出的部分股票投资集可以获得比全部股票投资集更优的投资收益,且发现调整周期为1年的资产配置方案能获得较其他调整周期更高的累计收益率和夏普比率.

关键词：分形理论 S型期望效用非对称拉普拉斯分布 CVaR

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基于可解释机器学习框架的列车乘车区段客流分布预测方法

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交通运输系统工程与信息 2024年第2期24卷 249-262页

作者：孙国锋景云李和壁田志强田小鹏北京交通大学交通运输学院北京100044 北京交通大学智慧高速铁路系统前沿科学中心北京100044 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道科学技术研究发展中心北京100081 兰州交通大学交通运输学院兰州730070 兰州交通大学高原铁路运输智慧管控铁路行业重点实验室兰州730070

为解释客运产品特征对列车乘车区段客流分布预测的影响,本文提出一种基于可解释机器学习框架的高速铁路列车乘车区段客流分布预测方法。首先,提出基于梯度提升树模型的高速铁路列车乘车区段客流分布预测框架,构建不同梯度提升树模型(GBD... 详细信息

为解释客运产品特征对列车乘车区段客流分布预测的影响,本文提出一种基于可解释机器学习框架的高速铁路列车乘车区段客流分布预测方法。首先,提出基于梯度提升树模型的高速铁路列车乘车区段客流分布预测框架,构建不同梯度提升树模型(GBDT、XGBoost、LightGBM及CatBoost)的高速铁路列车乘车区段客流分布预测模型;其次,计算特征贡献重要度,基于SHAP(SHapley Additive exPlanations)方法实现特征变量优化,揭示单一特征和交互特征与列车乘车区段客流分布预测的非线性关系。北京南—上海虹桥间列车客流分布预测结果表明:4种模型可精准预测客流分布结果,GBDT,XGBoost,LightGBM及CatBoost在测试集的决定系数分别为0.9664,0.9601,0.9680及0.9715;特征优化后,按贡献重要度排序依次为标杆车,票价,旅行时间,日期,星期,车次及出发时间;特征优化后,CatBoost-7模型在验证集中的决定系数为0.9458;日期和标杆车对客流分布预测呈现非线性正相关,旅行时间对客流分布预测呈现非线性负相关,低旅行时间、高票价及出发时间整点的标杆车对客流分布预测产生正向影响。本文研究结果能够为高速铁路客运产品设计提供一定参考价值。

关键词：铁路运输客流分布预测可解释机器学习列车乘车区段非线性关系

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