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1 篇 教育学
- 1 篇 教育学

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9 篇 东北大学
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7 篇 上海交通大学
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5 篇 北京交通大学
5 篇 河南科技学院
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5 篇 同济大学
5 篇 中国石油大学
5 篇 浙江工业大学
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作者

5 篇 刘振元
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4 篇 霍剑光
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4 篇 马红光
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带参数敏感度的最优权衡投资组合问题的全局算法研究

带参数敏感度的最优权衡投资组合问题的全局算法研究

引用

作者：王琳浙江理工大学

学位级别：硕士

1952年,Markowitz提出了投资组合选择的均值-方差(Mean-variance,MV)模型,其模型中的基本参数期望收益和协方差矩阵通常来源于历史数据,历史数据的缺失可能会导致MV模型的参数估计不准确,参数估计的准确性直接影响收益和风险的测量.为... 详细信息

1952年,Markowitz提出了投资组合选择的均值-方差(Mean-variance,MV)模型,其模型中的基本参数期望收益和协方差矩阵通常来源于历史数据,历史数据的缺失可能会导致MV模型的参数估计不准确,参数估计的准确性直接影响收益和风险的测量.为克服参数估计误差的影响,学者提出带参数敏感度约束的MV模型,但该模型中参数敏感度的上下界选择比较困难.为克服参数敏感度上下界的选取困难性,文献上提出了一个带参数敏感度的最优权衡投资组合问题,其优化模型是一个非凸非可微优化问题,其中目标函数含有极大和极小函数,寻求它的全局解是非常困难的.本文旨在研究带参数敏感度的最优权衡投资组合问题的全局算法及其数值实现.以下是本文的主要结果:第一,研究了带参数敏感度的最优权衡投资组合问题的半定规划(Semi-definite programming,SDP)松弛方法.首先,通过引入辅助变量将原问题变换为一个等价的非凸二次约束二次规划(Quadratic constrained quadratic programming,QCQP)问题.然后,基于特征值分解和Secant割技术,给出了非凸QCQP问题的一个SDP松弛,并估计了它与原问题之间的间隙.数值结果表明,该SDP松弛方法可以提供原问题更紧的下界,并能快速找到大多数测试问题的全局最优解且求解时间优于求解器GUROBI.第二,研究了带参数敏感度的最优权衡投资组合问题的序列凸优化(Successive convex optimization,SCO)算法及其全局收敛性.首先,利用特征值分解方法给出了非凸QCQP变换问题的一个等价的DC(Difference of convex functions,DC)规划问题.然后,通过线性化该等价问题的约束中凹二次项得到了DC规划问题的一个二阶锥规划逼近问题.最后,基于该二阶锥规划逼近问题,提出了求解非凸QCQP变换问题的SCO算法,并证明了该算法收敛到QCQP变换问题的一个KKT点.第三,研究了带参数敏感度的最优权衡投资组合问题的全局算法及其收敛性和复杂度.首先,结合SCO算法、SDP松弛方法和分支定界框架提出了求解该问题的全局算法,证明了该算法可以收敛到(?)-全局最优解,并估计了该算法的复杂度.其次,数值结果表明,该算法能有效找到原问题的(?)-全局最优解且对于大多数测试问题计算时间优于求解器GUROBI.此外,SCO方法得到的KKT点通常为原问题的全局最优解.

关键词：投资组合选择参数敏感度半定规划松弛序列凸优化方法分支定界算法

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高效预测控制的策略及快速实现研究

高效预测控制的策略及快速实现研究

引用

作者：王曦上海交通大学

学位级别：硕士

模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)因其具备对模型要求低、鲁棒性好、可以较方便地处理约束等能力,近几十年来在工业领域得到广泛应用。MPC采用滚动优化方式,在每个控制周期内都需求解一个约束优化问题。为了在实际应用中取... 详细信息

模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)因其具备对模型要求低、鲁棒性好、可以较方便地处理约束等能力,近几十年来在工业领域得到广泛应用。MPC采用滚动优化方式,在每个控制周期内都需求解一个约束优化问题。为了在实际应用中取得较好的控制效果,通常需要采用较短的采样间隔和较长的控制时域,在线计算量的剧增和采样间隔的减小大大限制了MPC算法在快速系统中的应用。因此,提升MPC控制器在短时间内完成优化问题求解的能力,成为本文工作的出发点。在算法改进的层面,本文提出了针对高频采样系统的双速率预测控制算法,在硬件提速的层面,本文提出了多点辐射的并行分支定界算法,并将其在GPU中实现。具体工作内容如下:1)提出了针对高频采样系统的双速率预测控制算法,详细说明了算法的核心思想及将实时控制量求取分解到两个时间尺度的具体方案,给出详尽的算法推导过程及最后的算法流程,并分析了算法的名义稳定性和实时性。此外,还讨论了在盒子约束下进一步改进算法的策略。对倒立摆系统和电枢直流电动机系统进行建模,将文中所提出的针对高频采样系统的双速率预测控制算法分别应用于两个系统,在MATLAB环境下进行了仿真,分别给出了使用本文算法、传统MPC算法、PID算法所得到的不同控制结果,进行了详细的比较和分析,通过实际算例说明了本文算法的有效性和快速性。2)将离散时间简单对偶神经网络充分并行化,给出了将其大规模并行化实现的策略,将其作为QP求解的工具。将并行化后的算法基于GPU中的线程逻辑进行拆分,然后编程在GPU上实现了QP求解器。为了提升求解器的计算效率,本文对内存配置及底层算法进行了改进,包括对共享内存、归约方法的应用等。3)结合MIQP优化问题本身的特性,提出了可以大规模并行实现的基于多点辐射的并行分支定界算法,文中详细说明了该算法的原理、实现方式及算法流程。将所提出的并行求解MIQP问题的算法基于GPU中的线程逻辑进行拆分,然后编程在GPU上实现了MIQP求解器。4)对电能调度中的机组组合问题(Unit Commitment,UC)进行建模,对其进行线性化后,将其转变为标准的MIQP问题。结合MPC中滚动优化思想,设计了滚动求解UC问题的策略,并使用本文所设计的MIQP求解器对UC问题进行求解,这对于在智能电网中进行灵活的电能调度有参考意义。

关键词：模型预测控制双速率框架混合整数规划分支定界算法并行架构图形处理器

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面向室内未知环境下机器人SLAM算法研究

面向室内未知环境下机器人SLAM算法研究

引用

作者：苏华强河北大学

学位级别：硕士

同时定位与地图构建（SLAM）是机器人应用自身携带的传感器提供环境信息来构建对地图的一致表达,同时根据该地图确定机器人的位姿。本文从机器人轨迹规划、定位和地图构建算法出发,对机器人的SLAM算法主要研究内容如下:针对扩展卡尔曼... 详细信息

同时定位与地图构建（SLAM）是机器人应用自身携带的传感器提供环境信息来构建对地图的一致表达,同时根据该地图确定机器人的位姿。本文从机器人轨迹规划、定位和地图构建算法出发,对机器人的SLAM算法主要研究内容如下:针对扩展卡尔曼滤波算法（EKF）中,由于状态和测量模型的雅克比矩阵在每一个时间步长上,按最新状态估计进行估计时,造成EKF算法线性化误差状态系统模型,比实际的非线性SLAM系统具有更高维数的可观测子空间的问题,提出改进能观性EKF算法,利用每一个状态变量第一个可用估计值计算滤波器的雅可比矩阵,从而保证了误差状态系统模型的可观测子空间,与实际的非线性SLAM系统的可观测子空间具有相同的维数。在测量噪声协方差未知的情况下,对EKF算法运用初始化的指数移动平均估计测量噪声协方差。实验结果表明,用改进EKF算法较传统EKF算法定位更加的精确。针对RBPF算法中,由于把里程计信息的高斯分布作为提议分布,需要大量的采样粒子来保障定位精度,造成计算量增大的问题,提出了改进RBPF算法。通过退火系数来调节观测信息与里程计信息在提议分布中所占的比例,使其提议分布更加接近目标分布;运用ICP对激光雷达扫描数据进行匹配,将匹配结果代替误差较大的里程计读数,有效地减少所需采样粒子的数目和提高算法运行效率。针对栅格地图构建算法中,存在栅格地图的熵值较高和误差较大的问题,提出了两种改进算法。基于逆传感器栅格地图的改进算法,在贝叶斯框架下,将先验的占用概率和激光雷达测量信息相结合,以此降低栅格地图的熵值,同时把ICP数据匹配的结果作为机器人的位姿变化量,从而提高栅格地图的精度;基于分支定界算法的栅格地图构建算法,应用分支定界方法对机器人位置进行定位,和对沿测量射线的测量距离应用一维高斯模型将噪声数据转化为占用信息,降低了熵值。

关键词： SLAM ICP数据匹配 EKF算法 RBPF算法分支定界算法

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考虑重叠等待时间限制和设置时间的流水车间调度问题研究

考虑重叠等待时间限制和设置时间的流水车间调度问题研究

引用

作者：宋可凡浙江工商大学

学位级别：硕士

生产物流管理是物流管理的重要组成部分。它除了具有保证顺利生产的基本功能之外,还能通过合理分配资源,帮助企业提高经济效益。在传统制造业向“高端化、智能化、绿色化”转型的背景下,更多的工序,更复杂的工艺路线,严格的质量标准以... 详细信息

生产物流管理是物流管理的重要组成部分。它除了具有保证顺利生产的基本功能之外,还能通过合理分配资源,帮助企业提高经济效益。在传统制造业向“高端化、智能化、绿色化”转型的背景下,更多的工序,更复杂的工艺路线,严格的质量标准以及有限的资源对企业的生产物流管理水平提出了更高的要求。企业需要制定更周密的生产计划以提高排产的科学性、降低资源消耗,最终达到提高生产效率的目的。利用调度理论,对生产问题进行建模,并通过优化算法为企业制定生产计划提供决策支持成为了企业提高生产物流管理水平的一种重要方法。本文共研究了两个调度模型,优化目标均为最小化最大完工时间。模型主要考虑了两个加工特性:重叠等待时间限制和与序列相关的设置时间。重叠等待时间限制符合当今产品制造工艺水平高,产品质量要求严格的特点;与序列相关的设置时间帮助企业制定更周密的生产计划,尽可能减少机器空闲时间,以减少资源浪费。本文所研究的车间环境除一般流水车间之外,还考虑了可重入流水车间环境。该环境描述了数控机床在加工的过程中,产品在需要在同一个机器上进行多次加工的情形。对于带有重叠等待时间限制和设置时间的流水车间调度模型,提出了一个分支定界算法,通过数据实验评估所提出的上界算法、下界表达式的性能以及支配规则的有效性,选择其中最利于提升该分支定界算法效率的上下界组合作为最终上下界。所提出的分支定界算法能在可接受的时间内解决3台机器,21个工件的实例。对于带有重叠等待时间限制和设置时间的可重入流水车间的调度模型,提出了3个启发式算法。数据实验分别考虑了不存在瓶颈机器和存在瓶颈机器的情况。从实验结果上来看,有无瓶颈机器对算法的性能产生了较大影响。

关键词：生产调度流水车间重叠等待时间限制与序列相关的设置时间分支定界算法

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随机环境下的地铁换乘问题两阶段优化模型

随机环境下的地铁换乘问题两阶段优化模型

引用

作者：张妍北京交通大学

学位级别：硕士

公共交通是维系城市交通系统正常运转的重要部分,是城市可持续发展的重要保障。在许多发达城市,地铁作为日常公共交通出行的主要载体,正承担着越来越多的客运任务。随着城市的迅速扩张与发展,为满足人们日益增长的交通需要,地铁网络的... 详细信息

公共交通是维系城市交通系统正常运转的重要部分,是城市可持续发展的重要保障。在许多发达城市,地铁作为日常公共交通出行的主要载体,正承担着越来越多的客运任务。随着城市的迅速扩张与发展,为满足人们日益增长的交通需要,地铁网络的规模也在不断增大。网络线路的增加、换乘站数量的增多以及网络结构的复杂使得出行者在出行时的可选换乘方案也存在多样性。为节省出行时间、提高出行效率,如何在出行前选择鲁棒、快速的换乘方案已逐渐成为人们关注的重要问题。本文以地铁网络中的换乘问题为研究对象,分别在静态和动态随机环境中探讨如何获得能够节省出行时间的鲁棒换乘方案。具体的,利用基于场景的路段通行时间与换乘时间表示现实网络的不确定性,以最小期望出行时间和换乘惩罚为目标函数,分别建立静态随机环境和动态随机环境下的地铁换乘问题两阶段整数规划模型。在实际应用过程中,鲁棒换乘方案将作为出行前的决策指导,而具体出行路径则由出行者根据当前网络状态自适应地进行选择。最后,将标号修正算法嵌入到分支定界算法的框架中设计启发式算法求解模型的近似最优解。并以北京地铁网络为背景,设计数值算例,验证了模型与算法的有效性。本文主要包括以下研究内容：(1)静态随机环境下地铁换乘问题两阶段模型详细分析地铁出行过程中路段通行时间和换乘时间的不确定性,采用基于场景的随机数据表示路段通行时间及换乘时间的随机性。利用换乘活动网络与实际网络分别对应模型的两个阶段,模型第一阶段在换乘活动网络中找到能够连接起点与终点的换乘节点序列；模型第二阶段生成通过固定换乘节点的场景最短路径对第一阶段的换乘方案进行评价。最后,以最小期望出行时间和换乘惩罚为目标函数,建立静态随机环境下地铁最优换乘点选择问题的两阶段优化模型,并详细分析模型的复杂性。(2)动态随机环境下的地铁换乘问题建模为描述地铁换乘问题的动态性,进一步将不同场景下的路段通行时间和换乘时间处理为时间相关的离散随机变量,并利用时空网络详细分析网络动态性对出行时间的影响。依然采用两阶段决策过程,以最小期望出行时间和换乘惩罚为目标,利用生成的场景最短路径信息评价不同的换乘方案,建立动态随机环境下的地铁换乘问题两阶段模型。(3)分支定界与标号修正相结合的启发式算法针对网络模型的复杂性,将标号修正算法嵌入到分支定界算法的框架之中,设计分支定界与标号修正相结合的启发式算法。利用标号修正算法生成的场景最短路径信息实现搜索树的分支过程,缩小搜索范围,找到可行的换乘节点序列。同时,不断更新搜索树的全局上界与全局下界,直到找到近似最优解。本文对算法的分支、定界及剪支过程做了详细描述,并对算法流程进行了说明。(4)算法有效性验证及算例分析设计小规模网络算例详细说明算法的求解过程。以北京地铁网络作为大规模网络算例的背景,设计数值实验对算法的求解速度、算法解的质量以及算法的鲁棒性等性质进行分析,验证模型与分支定界算法的有效性。

关键词：地铁换乘问题两阶段随机优化模型分支定界算法标号修正算法

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基于贝叶斯网络的专科医患匹配在线优化模型研究

基于贝叶斯网络的专科医患匹配在线优化模型研究

引用

作者：陈思平福州大学

学位级别：硕士

在医疗信息化蓬勃发展的今天,基于移动应用程序的线上门诊预约服务已经广泛地得到了应用。然而,由于信息的不透明和患者对医学知识的匮乏,患者无法预诊自己的疾病,更无法深入了解医生的专长。使用线上门诊预约服务匹配合适的医生困难重... 详细信息

在医疗信息化蓬勃发展的今天,基于移动应用程序的线上门诊预约服务已经广泛地得到了应用。然而,由于信息的不透明和患者对医学知识的匮乏,患者无法预诊自己的疾病,更无法深入了解医生的专长。使用线上门诊预约服务匹配合适的医生困难重重,往往造成医疗资源浪费以及医疗服务质量的下降,甚至延误就诊的黄金时间,对患者的生命健康造成威胁。在专科门诊当中,医患的精准匹配更为关键。目前,已经有一些学术研究和企业在尝试为“专科线上门诊预约”情景提供智能化解决方案。但是,这些探索没有提出高效可靠的医患匹配模型或框架。同时,针对“在线”医患匹配研究,虽然有机器学习,优化算法等技术作为支撑,但鲜有针对专科“在线”医患匹配特质设计的算法。基于此背景,本文提出了基于多疾病预诊贝叶斯网络的在线医患匹配模型。模型使用预诊贝叶斯网络模型对患者进行预诊,再利用患者的疾病状态和医生专长计算医患匹配因子,最后利用本文提出的在线医患匹配算法完成在线医患匹配。我们首先研究了预诊贝叶斯网络模型及其学习算法。预诊贝叶斯网络模型的训练需要从电子病历数据和医学专家知识中预处理训练数据和贝叶斯网络学习约束,本文为这个预处理步骤提出了行之有效的解决方案。我们使用了基于改进的缓存计算算法的分支定界贝叶斯网络结构学习算法来学习贝叶斯网络的结构。基于合作医院福建某三甲医院耳鼻喉科一年期间的住院患者数据,我们进行了预诊问题的实验分析。实验结果表明,本文提出的改进的缓存计算算法较改进前算法缩减了80%的计算时间。实验对比了分支定界结构学习算法和禁忌搜索算法得到的预诊模型,分支定界较初始网络提升近3%,准确率提升2.1%且结构更加简单。对比禁忌搜索算法得到的结果,本文的方法能够更好的防止过拟合现象。之后,我们研究了在线医患匹配问题的模型和算法。我们提出了医患匹配因子,用以衡量医生专长和患者的疾病状态的匹配程度。我们设计了在线医患匹配模型并提出了在线医患匹配算法。本文利用合作医院12位耳鼻喉科医生的专长信息得到了医生数据,并利用预诊问题中患者数据,对在线医患匹配问题进行了仿真实验。实验结果体现了本文提出的医患匹配因子能够克服预诊问题的困难性,提供比预诊结果高10%以上的匹配度。此外,我们还进行了模型参数的敏感度分析,实验结果表明本文提出的在线匹配模型优于其他经典的在线匹配算法,和离线最优解差距在6.5%以下,证明了本文提出的医患匹配算法能够更好的完成医患匹配的任务。最后,我们进行了不同医生专长分布的实验分析,实验结果提示一个更好的医生专长分布能够更好的满足患者的医患匹配需求。

关键词：贝叶斯网络医患匹配问题分支定界算法在线匹配模型与算法

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配电网故障定位方法研究

配电网故障定位方法研究

引用

作者：荣泽成广东工业大学

学位级别：硕士

在目前社会形势下,民众对供电可靠性的要求日益提高,在电力系统中,配电网区域的故障概率较大,故配电网故障区段定位是保障可靠供电的基础。由于分布式电源并网导致传统故障区段定位方法不适用,故本文在基于逻辑关系和代数关系的传统故... 详细信息

在目前社会形势下,民众对供电可靠性的要求日益提高,在电力系统中,配电网区域的故障概率较大,故配电网故障区段定位是保障可靠供电的基础。由于分布式电源并网导致传统故障区段定位方法不适用,故本文在基于逻辑关系和代数关系的传统故障区段定位方法基础上,推导出含分布式电源的配电网故障区段定位模型与方法,以解决分布式电源并网后的配电网故障区段定位问题。首先,介绍了不含分布式电源的各种配电网故障区段定位数学模型,主要分为基于逻辑关系与基于代数关系的配电网故障定位模型。再分析当分布式电源并网时开关函数的变化,并对传统的基于代数关系配电网故障区段定位模型进行改进,将其转化为含分布式电源的配电网故障区段定位模型。其次,介绍了分支定界法的数学原理与求解步骤,并使用该算法对配电网故障区段定位线性整数规划模型在DG多种投切情况和多种故障情况下进行算例仿真,验证了配电网故障区段定位线性整数规划模型的正确性。再与标准差分进化算法（DE）进行仿真对比,实验结果表明,在FTU上传过电流信息畸变越多时,差分进化算法的准确率就越低,而分支定界算法不受FTU上传过电流信息畸变影响,在准确性和算法稳定性上均更有优势。再次,介绍了内点法的数学模型与求解过程,并使用内点法对配电网故障区段定位非线性互补约束模型在DG多种投切情况和多种故障情况下进行算例仿真,验证了配电网故障区段定位非线性互补约束模型的正确性。再与和声算法与优化和声算法进行仿真对比,结果表明和声算法与优化和声算法在FTU上传过电流信息矩阵畸变时定位结果具备一定容错性,且处理离散变量较简便,但在数值稳定性和决策效率上与内点法相比仍有所不足。

关键词：配电网故障区段定位配电网故障区段定位模型分支定界算法内点算法

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关于课程表问题的研究

关于课程表问题的研究

引用

作者：吴金荣中国科学院数学与系统科学研究院

学位级别：硕士

在该论文中我们讨论了几类排课程表问题,分别建立中学课程表和大学课程表问题的数学模型.我们证明了这两个问题都是NP-难解的优化问题.通过分析我们得出,已有的求解时间表问题的方法对我们所要解决的排课程表问题都是不适用的.在此基础... 详细信息

在该论文中我们讨论了几类排课程表问题,分别建立中学课程表和大学课程表问题的数学模型.我们证明了这两个问题都是NP-难解的优化问题.通过分析我们得出,已有的求解时间表问题的方法对我们所要解决的排课程表问题都是不适用的.在此基础上,我们首先提出求解了带约束有教案的中学排课程表问题的分支定界算法.数值试验表明这是解决一般编排中学课程表问题的一个有效的算法.而后我们给出了求解大学课程表问题一个基于图的顶点着色的启发式算法.同时,我们还讨论了我们所提出的针对中学和大学排课程表问题的解决方案对解决小学、专科类学校排课程表问题以及其它相关问题的适用情况.

关键词：课程表问题 NP-难解问题分支定界算法启发式算法

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Disjoint双线性规划问题的新全局算法研究

Disjoint双线性规划问题的新全局算法研究

引用

作者：齐海强浙江理工大学

学位级别：硕士

双线性规划(Bilinear programming,BLP)问题是具有挑战性的连续优化问题之一,在工程、物流和金融中有广泛的应用。Disjoint双线性规划是一类重要且具有广泛应用的非凸二次规划问题,已证明求其全局最优解是NP-难的。本文旨在研究大规模Di... 详细信息

双线性规划(Bilinear programming,BLP)问题是具有挑战性的连续优化问题之一,在工程、物流和金融中有广泛的应用。Disjoint双线性规划是一类重要且具有广泛应用的非凸二次规划问题,已证明求其全局最优解是NP-难的。本文旨在研究大规模Disjoint双线性规划问题的新全局优化算法及其在金融的系统性风险估计中的应用。以下是本文的主要结果:(1)给出了Disjoint双线性规划问题的一个混合整数线性规划变换方法,以求得其全局最优解。该方法将Disjoint双线性规划问题变换为一个带有互补约束的线性规划,并利用0-1变量和大M法将互补约束进行线性化。同时,将该方法应用于金融系统中的不确定性系统性风险估计问题,证明了该问题可变换为一个Disjoint双线性规划问题,进而利用所提出的方法求解。数值结果表明:提出的方法能有效找到中等规模WCSR问题的全局最优解,并优于已有的全局解方法。(2)研究了Disjoint双线性规划问题的基于序列凸优化方法和线性优化松弛的新全局优化算法。首先,利用奇异值分解和线性化技术,得到了Disjoint双线性规划问题的一个凸二次逼近问题,提出了基于该凸逼近问题的一个序列凸优化(successive convex optimization,SCO)算法,并证明了SCO算法收敛到原问题的一个局部最优解。其次,利用双线性项的凹、凸包络技术给出了Disjoint双线性规划问题的一个线性优化松弛及其间隙估计。结合SCO方法、线性优化松弛和分支定界框架,提出了Disjoint双线性规划问题的一个新的全局算法,以寻找它的-全局最优解。建立了新算法的全局收敛性,并估计了算法复杂度。最后,将新算法应用到金融系统中最坏情形系统性风险估计问题。数值结果表明,该算法能够有效地找到大规模最坏情形系统性风险估计问题的全局最优解,并优于已有的分支定界算法。

关键词： Disjoint双线性规划混合整数线性规划变换序列凸优化方法线性优化松弛分支定界算法计算复杂度

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租赁资产证券化中基础资产最优组合研究——基于多维背包问题方法

租赁资产证券化中基础资产最优组合研究——基于多维背包问题方法

引用

作者：任婷婷合肥工业大学

学位级别：硕士

近年来,融资租赁公司发展速度较快,特殊的经营方式使其具有较大的资金需求,但融资方式单一,未完全打开公开市场融资渠道,其发展受到普遍的限制。因此,融资问题是融资租赁公司首先需要解决的问题。资产证券化是融资租赁公司的重要融资渠... 详细信息

近年来,融资租赁公司发展速度较快,特殊的经营方式使其具有较大的资金需求,但融资方式单一,未完全打开公开市场融资渠道,其发展受到普遍的限制。因此,融资问题是融资租赁公司首先需要解决的问题。资产证券化是融资租赁公司的重要融资渠道之一,而融资成本是影响企业融资的重要因素。资产证券化发起人可以通过选择恰当的基础资产,优化资产池,从而降低融资成本。因此,提出本文研究问题——如何选择基础资产才能使发起人获得最大化收益?本文首先梳理了相关理论和文献。关于资产证券化的相关研究主要集中在其发展、动因、监管、风险、法律及资产支持证券的定价等问题,而对于该问题的研究较少,现有研究中,仅Mansini R等人曾对该问题进行分析。其对该问题的研究,分别单独假设基础资产的偿还方式为等额本金分期偿还和等额本息分期偿还,即基础资产的还款方式是单一方式。该假设与现实中基础资产还款的多样性不符。并且在其研究中,认为发行人所放弃的收益是各期放弃收益的算术平均值,该处理较简单,与时间价值理论不符。本文在已有研究的基础上,将包括各相关者利益在内的一系列约束作为限制条件,以发起人的收益作为目标,并引入基础资产价值的影响因素——时间价值,构建多维背包问题数学模型。由于本文需获取某一融资租赁公司所有符合证券化条件租赁合同的相关数据,而实践中,类似数据具有一定程度的保密性,且本文研究问题不是租赁资产证券化现状。因此,本文通过对所提出模型使用Matlab R2011b中的分支定界算法进行仿真实验,从而验证模型的有效性。数据根据融资租赁业租赁资产特点,随机生成200个剩余租赁期限在一年内且符合资产证券化条件的租赁资产。算例仿真结果,证明了模型的有效性,并说明发行人选择基础资产需综合考虑各参数。偿还方式对资产价值的影响较小,但剩余还款期对资产价值有一定影响,剩余还款期离贷款偿还日越近,发起人放弃的收益越小,获取的证券化收益越大。基础资产只有多样化,才能使证券化各参与者获取共赢,从而提高证券化成功率,进而提高发起人证券化收益。

关键词：资产证券化资产组合最优化多维背包问题分支定界算法

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