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非精确信息下基于证据理论的融资策略分析

计算机工程与应用 2011年第31期47卷 20-23页

作者：闫英叶怀珍锁斌西南交通大学交通运输与物流学院成都610031 中国工程物理研究院电子工程研究所四川绵阳621900

由于市场环境的复杂性,企业在选择融资业务时所获取的信息往往表现为非精确性信息,因此难以做出有效的决策。针对此问题,基于D-S证据理论提出了一种定量化的决策模型。将不同类型的非精确信息转化为D-S证据理论的焦元表示,以不同融资业... 详细信息

由于市场环境的复杂性,企业在选择融资业务时所获取的信息往往表现为非精确性信息,因此难以做出有效的决策。针对此问题,基于D-S证据理论提出了一种定量化的决策模型。将不同类型的非精确信息转化为D-S证据理论的焦元表示,以不同融资业务下企业利润的差额为目标函数,根据证据推理,利用信任函数和似然函数构造了目标函数的上下界概率分布,并据此给出企业融资行为的决策依据。实例仿真表明,根据该模型的计算结果,企业可以很直观地做出最佳融资方式的选择。

关键词：决策物流金融非精确信息 D-S证据理论

求解具有非精确信息的非光滑凸半无限规划束方法

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大连理工大学学报 2021年第4期61卷 424-430页

作者：吴奇田琦庞丽萍大连理工大学数学科学学院辽宁大连116024

提出一种邻近束方法来求解带有非精确信息的非光滑凸半无限规划问题.基本思想是通过离散化方法对下水平问题进行近似,然后提出一种新的邻近束方法求解近似问题.收敛性分析中证明了方法的收敛性,并且表明,在适当条件下,迭代点的任何聚点... 详细信息

提出一种邻近束方法来求解带有非精确信息的非光滑凸半无限规划问题.基本思想是通过离散化方法对下水平问题进行近似,然后提出一种新的邻近束方法求解近似问题.收敛性分析中证明了方法的收敛性,并且表明,在适当条件下,迭代点的任何聚点对于原始问题都是可行的.数值实验说明了该方法的有效性.

关键词：半无限规划非精确信息非光滑优化离散化方法

非精确信息在数据库中的表示和处理——一个扩充的关系数据库模型(IRDM)

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非精确信息在数据库中的表示和处理——一个扩充的关系数据库模型...

第十二届全国数据库学术会议

作者：姚卿达肖永桥中山大学计算机系

在本文中,我们提出了一种扩充的关系数据库模型(IRDM),它能表示并处理非精确信息。通过扩充等于、大于等比较运算符的定义,我们定义了关系代数中五种基本操作,即并集、差集、选择、投影、笛卡尔积。

关键词：关系数据库模型非精确信息关系代数

来源： cnki会议评论

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基于非精确信息的QoS组播路由遗传算法

应用科学学报 2003年第1期21卷 30-35页

作者：陈萍董天临华中科技大学电子与信息系湖北武汉430074

提出了一种新的启发式遗传算法以求解基于非精确状态信息的QoS组播路由选择问题.该算法以基于非精确状态信息的单播QoS路由算法PC-ISI(premise-controlled,inaccurate state information)为基础,将基于非精确状态信息的QoS组播路由问题... 详细信息

提出了一种新的启发式遗传算法以求解基于非精确状态信息的QoS组播路由选择问题.该算法以基于非精确状态信息的单播QoS路由算法PC-ISI(premise-controlled,inaccurate state information)为基础,将基于非精确状态信息的QoS组播路由问题与遗传算法有机结合,通过初始群体的筛选、自适应罚函数的运用以及启发式交叉和变异等一系列策略,能有效地提高算法的搜索能力和收敛速度.仿真实验也说明该算法性能良好.

关键词： QoS组播路由遗传算法非精确信息启发式遗传算法搜索能力收敛速度服务质量计算机网络

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基于遗传算法的QoS组播路由研究

基于遗传算法的QoS组播路由研究

作者：刘伟东北大学

学位级别：硕士

Internet的高速发展和多媒体技术日益广泛的应用给路由算法提出了更多的挑战和越来越高的要求。各类应用程序需要不同的QoS保证，但各QoS目标往往是相关联或相矛盾的，增加了路由优化的复杂性。同时，非精确的网络状态信息也会影响路由... 详细信息

Internet的高速发展和多媒体技术日益广泛的应用给路由算法提出了更多的挑战和越来越高的要求。各类应用程序需要不同的QoS保证，但各QoS目标往往是相关联或相矛盾的，增加了路由优化的复杂性。同时，非精确的网络状态信息也会影响路由算法的性能。因此研究优化多个目标和能处理网络非精确状态信息的路由算法成为路由算法研究的核心问题之一。本文共分五部分。第一部分介绍了QoS组播路由的背景。第二部分对路由算法进行了分类，主要分析了单播和组播路由，并总结了相关的经典算法，给组播路由研究提供了比较好的理论基础。第三部分提出了基于遗传算法的组播路由多目标优化算法，在遗传进化过程中分别使用了四种方法：适应性权重方法利用种群中的有用信息调整权重，加快算法收敛速度;随机权重方法随机生成权重，使算法具有可变搜索方向，沿Pareto前沿面均匀采样，增加算法成功率：Pareto排序方法合理分配适应值，使Pareto解具有相同的适应值，并能调整选择压力;Pareto竞争方法通过适应值共享维持种群多样性，提高遗传算法的性能。第四部分提出基于遗传算法的含非精确网络信息的路由算法，通过概率选路使算法能处理网络中的非精确路由信息，并设计了新的交叉变异算子，增大算法收敛速度和成功率。第五部分对全文进行总结，并指出了今后QoS组播路由研究的方向。本文对提出的算法进行了实验仿真，在不同网络规模下研究了算法的遗传进化过程、成功率、收敛速度和可扩展性，并与相关算法进行了比较。多次实验证明，本文提出的算法是可行的、有效的。

关键词：组播路由遗传算法服务质量多目标优化 Pareto最优解非精确信息

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QoS选播路由算法研究

QoS选播路由算法研究

作者：王增勇湖南大学

学位级别：硕士

随着网络规模的日益扩大，网络服务需求已超过了网络服务容量，对具有QoS服务的应用产生了严重的影响。为了增强服务的可用性和改善网络流量分布，通常的方法是在网络中复制服务器。选播是一种支持分布式服务器复制的新的服务模型。由... 详细信息

随着网络规模的日益扩大，网络服务需求已超过了网络服务容量，对具有QoS服务的应用产生了严重的影响。为了增强服务的可用性和改善网络流量分布，通常的方法是在网络中复制服务器。选播是一种支持分布式服务器复制的新的服务模型。由于越来越多的应用需要选播服务，因此选播服务在IPv6中已被定义为一种标准服务模型。本文主要研究QoS选播路由算法及其相关技术。本文首先分析了QoS选播服务的一般模型和基本的QoS选播路由算法。在此基础上，从网络负载平衡的观点出发，提出了一种基于网络链路空闲率的QoS选播路由算法。本算法结合网络的总负载和请求带宽，以寻找选播路径。实验结果表明：新的算法能较好地平衡网络和服务器负载，并具有较高的请求接受率;考虑到网络状态信息的非精确性，本文提出了一种基于安全度的QoS选播路由算法，本算法利用网络非精确信息，结合更新策略，赋予每条链路一个安全度函数，并利用它来寻找选播路径。对不同网络参数下的模拟结果表明，新的算法能较好地平衡网络负载并具有较高的请求接收率;针对传统QoS路由算法忽视了网络负载平衡和整体性能，本文提出一种随机QoS路由算法。算法利用网络平均空闲率作为算法的性能评价指标，结合提出的安全度计算公式，寻找传输路径。实验结果表明：此算法能有效提高网络负载能力和优化网络的整体性能。本文依据网络模拟器设计思想，实现了基于事件的网络路由模拟器，并利用此模拟器对本文所提算法进行了性能评价。

关键词：非精确信息服务质量路由算法选播

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基于克隆计算的QoS路由

基于克隆计算的QoS路由

作者：刘岩峰西安电子科技大学

学位级别：硕士

蓬勃发展的网络多媒体应用和提供更多增值服务的业务需求使传统网络技术面临极大挑战。提供QoS已经成为网络发展的必然。解决QoS有两种途径：一个途径是节点控制，另一个途径是整网或局部网络控制，即流量工程。从这两个角度出发... 详细信息

蓬勃发展的网络多媒体应用和提供更多增值服务的业务需求使传统网络技术面临极大挑战。提供QoS已经成为网络发展的必然。解决QoS有两种途径：一个途径是节点控制，另一个途径是整网或局部网络控制，即流量工程。从这两个角度出发，本文结合了克隆计算的一些思想，针对非精确信息下的路由问题以及MPLS网络中的流量工程实现问题进行了深入研究，主要的研究工作包括：基于非精确状态信息的网络模型，提出了非精确信息克隆组播路由算法。该算法将跳数、带宽和延时作为约束条件，用概率统计理论的方法求得备选路径，在此基础上结合多克隆算法，对备选路径进行优化，求得代价最优的组播树。仿真实验表明该算法能够有效地屏蔽网络状态的非精确信息，相比遗传算法能够获得代价较优的组播树，同时具有较快的收敛速度。针对MPLS网络中含有组播路由的情况，建立了MPLS网络的组播流量工程模型，在此模型上，提出了免疫克隆组播流量工程实现算法。通过与最短路径树算法及遗传算法的仿真对比实验，显示了该算法具有良好的求解性能。在MPLS网络中，为实现多路径路由策略下的流量工程问题，提出了自适应克隆流量工程实现算法，针对遗传算法及其他流量工程实现方法，就100-500个节点的网络规模进行了仿真对比实验，实验结果证明了该算法具有较高的求解速度和较好的推广性能，从而实现了网络的负载均衡。

关键词： QoS 非精确信息流量工程克隆算法

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极小化非光滑非凸函数近似迫近分解束方法

极小化非光滑非凸函数近似迫近分解束方法

作者：金希辽宁师范大学

学位级别：硕士

束方法是将下降性和稳定性结合在一起产生的一种方法,它的独特之处在于可以利用信息束保留以前获得的迭代信息,这样人们就不会丢掉“最好的”点,从而有助于达到找到问题最优解的目的.目前来看,束方法是解决非光滑优化问题比较完善的方法... 详细信息

束方法是将下降性和稳定性结合在一起产生的一种方法,它的独特之处在于可以利用信息束保留以前获得的迭代信息,这样人们就不会丢掉“最好的”点,从而有助于达到找到问题最优解的目的.目前来看,束方法是解决非光滑优化问题比较完善的方法,在很多领域都有广泛的应用,例如:在经济、机械、工程、生物及最优控制方面都可以看到束方法的身影,而且束方法解决问题的效率非常高.束方法有时候也被认为是切平面方法和最速下降法的稳定的变式.对于解决不同的问题,许多学者将束方法进行了改进和推广,比如:用解决凸问题的方法去解决非凸的问题,将约束优化问题转化成无约束优化问题等.因此束方法有许多的变式,这使得束方法在应用方面有了很大的突破.本文将侧重研究一种极小化非光滑非凸无约束优化问题的近似迫近分解束方法.我们研究的问题是无约束的,是在前人研究的基础上,我们参考前人们的文献,将精确问题推广到非精确问题,我们要把构造的近似信息加入到考查的目标函数中,对函数进行扰动,观察函数的最优近似解和函数真实值有多大的变化.对于本文中出现的误差精度,我们要求其都是有界的.第一章,为了便于理解文章的内容,我们首先给出了与束方法有关的预备知识,如:一些可以用到的简单概念,束方法的一般概述,以及罚函数方法的简单思想等等.第二章,将函数行为分成两个部分来研究,分别是凸行为和凹行为,也就是将信息束分成了两部分,分别是非负的线性化误差和负的线性化误差,并利用这两个信息束分别构造了近似分片仿射函数,进而构造罚函数,利用罚函数方法,构造子问题.为了产生下一个迭代点,又对原子问题的对偶问题进行研究,得出了原子问题的最优解的显性表达.第三章,我们给出了具体的近似迫近分解束方法,同时对算法进行了简单说明.第四章,我们进行了算法的收敛性分析,分成两个部分证明,分别是对子问题最优解的分析和算法的有限收敛性分析.我们证明在满足迫近稳定条件后,算法在某一点处会停止,并在一定条件下得到了近似最优性结果.

关键词：非光滑优化无约束问题束方法非精确信息