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题名字典序多目标多阶段决策问题的嘉量解法
被引量：5
- 1
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作者
王明慧
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机构
西南交通大学交通运输学院
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出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第3期390-393,共4页
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文摘
建立了字典序多目标多阶段决策模型,并用嘉量原理解决字典序多目标多阶段决策问题.在字典序多目标多阶段决策的赋嘉量有向图中,从任意出发点到终点的嘉量等于出发点经过中间状态的诸顶点到终点的嘉量摹和.这个摹和与出发点之前、终点之后的状态无关.在计算过程中,将合取作为摹和,常义加法作为摹乘,则字典序多目标多阶段决策问题的递推运算转换为多阶段的摹矩阵运算.
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关键词
字典序多目标多阶段决策
嘉量原理
算法
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Keywords
the lexic-order mulfiobject and multistage decision
jar-metric principle
algorithm
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分类号
U113
[交通运输工程]
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题名多阶段M-SV投资组合优化的离散近似迭代法研究
被引量：4
- 2
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作者
张鹏
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机构
武汉科技大学管理学院
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出处
《经济数学》
2008年第3期257-264,共8页
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基金
教育部人文社科研究项目(No.08JC630062)
湖北省教育厅人文社科研究项目(No.2008q115)
武汉科技大学校基金项目(No.2008XY33)
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文摘
文章提出了离散近似迭代法,用该方法求解具有交易成本和交易量限制的多阶段均值-半方差(M-SV)投资组合模型.离散近似迭代方法的基本思路为:首先,将连续型状态变量离散化,根据网络图的构造方法将上述模型转化多阶段赋权有向图;其次,运用嘉量原理求出起点至终点的最长路程,即获得模型的一个可行解;最后,以该可行解为基础,继续迭代直到前后两个可行解非常接近.文章还证明了该方法的收敛性和复杂性.
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关键词
多阶段投资组合
离散近似迭代法
嘉量原理
旋转算法
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Keywords
Multiperiod portfolio selection, discrete approximate iteration, jar-metric principle, pivoting algorithm
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分类号
F224.9
[经济管理—国民经济]
O221.2
[理学—运筹学与控制论]
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题名基于离散近似迭代法的多阶段M-V投资组合优化
被引量：3
- 3
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作者
张鹏
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机构
武汉科技大学管理学院
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出处
《数学的实践与认识》
CSCD
北大核心
2009年第8期44-52,共9页
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基金
教育部人文社会科学研究项目基金资助:离散时间动态投资组合理论
优化方法与应用研究(08JC630062)
+1 种基金
湖北省教育厅人文社科研究项目:多阶段投资组合优化及其应用研究(2008q115)
武汉科技大学校基金项目(2008XY33)
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文摘
提出了离散近似迭代方法,并用该方法求解具有交易成本和交易量限制的多阶段均值-方差(M-V)投资组合模型.离散近似迭代方法的基本思路为:首先,将连续型状态变量离散化,根据网络图的构造方法将上述模型转化多阶段赋权有向图;其次,运用嘉量原理求出起点至终点的最长路程,即获得模型的一个可行解;最后,以该可行解为基础,继续迭代直到前后两个可行解非常接近.还证明了该方法的收敛性和复杂性.
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关键词
多阶段投资组合
离散近似迭代方法
嘉量原理
旋转算法
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Keywords
muhiperiod portfolio selection
discrete approximate iteration
jar-metric principle
pivoting algorithm
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分类号
F830.59
[经济管理—金融学]
F224
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题名优化路问题的代数方法——论动态规划(Ⅱ)
被引量：2
- 4
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作者
秦裕瑗
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机构
武汉钢铁学院
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出处
《应用数学》
CSCD
北大核心
1994年第4期410-416,共7页
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文摘
本文用同一思路求解多阶段有向图中三种优化路问题:最优路、N阶最优路及多指标Pareto优化路问题,它们都服从嘉量原理,都用同一个代数公式表达它们的嘉量,并可在同一种表格中进行计算,只是所在半域不同,以本文的方法讨论动态规划中一些离散决定型典型应用问题,其提法、建模思路以及求解过程都有可观的扩大与改善。
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关键词
最优路
优化路
动态规划
代数法
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Keywords
Strongly optimizing semi-field
jar-metric principle
Optimum path of the N-th order
Pareto optimum path
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分类号
O22
[理学—运筹学与控制论]
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题名嘉量原理在整体防洪规划中的应用
被引量：1
- 5
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作者
袁聆钊
尚望泽
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机构
太原工业大学
山西省水利学校
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出处
《太原工业大学学报》
1993年第3期85-90,共6页
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文摘
本文简要介绍了嘉量原理及嘉量计算公式,建立了整体防洪规划的数学模型,通过实例计算,证明该方法计算简便有效,在整体防洪规划方面不失为有效的方法。
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关键词
嘉量原理
嘉量图
防洪规划
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Keywords
jar-metric principle
jar-metric graph
planning of flood control
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分类号
TV212.53
[水利工程—水文学及水资源]
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题名嘉量原理在河流水质污染控制规划中的应用
- 6
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作者
袁聆钊
王计平
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机构
太原工业大学水利系
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出处
《水电能源科学》
北大核心
1991年第1期50-55,共6页
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文摘
本文针对河流水质污染控制规划这个问题,建立了嘉量原理的数学模型;并通过实例计算,表明这种方法概念明确,计算简单,适用性较强,用此方法在求解较大系统的河流(河流流量大,沿河排污厂多)时,非常适用于程序化计算,并且占机内存少,机时短。
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关键词
河流
水质
污染
控制
嘉量原理
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Keywords
jar-metric principle, jar-metric graph, Optimum tactics.
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分类号
X522.06
[环境科学与工程—环境工程]
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题名嘉量原理在商品生产与库存计划中的应用
- 7
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作者
汤茂林
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机构
武汉商业服务学院
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出处
《职大学报》
2013年第2期83-84,共2页
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文摘
本文运用嘉量原理解决商品生产与库存计划相适应的问题,即解决合理组织生产过程和相应安排库存计划使总成本为最低、经济效益为最好的多阶段决策问题。
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关键词
嘉量原理
商品生产
库存计划
多阶段决策
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Keywords
jar-metric principle
production
inventory plan
multistage decision
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分类号
F715.6
[经济管理—产业经济]
O225
[理学—运筹学与控制论]
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题名有限型多阶段决策问题的并行算法
- 8
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作者
郑慧娆
樊戎
费浦生
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机构
武汉大学数学系
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出处
《武汉大学学报（自然科学版）》
CSCD
1995年第1期27-32,共6页
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基金
国家攀登项目
国家自然科学基金
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文摘
讨论了在ＭＩＭＤ并行系统上，基于嘉量原理的摹矩阵连摹乘积求多阶段有向图最优路的并行算法．给出了选择顺推方式或逆推方式计算连摹乘的一个计算过程，提出了一个分派到各台处理机的任务基本均衡的ｐ一分划算法，并详细讨论了并行计算的实现，给出了数值试验实例．
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关键词
多阶段决策
嘉量原理
动态规划
并行算法
决策
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Keywords
multistage decision, jar-metric principle, modi-matrix, parallel computationof modi-matrix chain products,p-partitioning algorithm
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分类号
O221.3
[理学—运筹学与控制论]
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题名嘉量原理的分块摹矩阵连乘积表示
被引量：1
- 9
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作者
郑慧娆
方云兰
胡晓
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机构
武汉大学数学系
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出处
《应用数学》
CSCD
1997年第1期17-21,共5页
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基金
国家攀登计划项目
国家自然科学基金
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文摘
本文主要讨论分块摹矩阵（主要是含零子块较多的倩形）乘法运算的性质，分析了分块摹矩阵与赋嘉量有向图的关系，指出了嘉量原理如何用分块摹矩阵连乘积描述．
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关键词
分块摹矩阵
嘉量原理
乘法
决策
多阶段决策
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Keywords
Modi-matrix
Multiplication of blocking modi -matrices
jar-metric principle: jared diagraph
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分类号
O225
[理学—运筹学与控制论]
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题名基于离散近似迭代法的多阶段M-SAD投资组合优化
- 10
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作者
张鹏
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机构
武汉科技大学管理学院
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出处
《科学技术与工程》
2008年第19期5347-5351,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(70471077)
武汉科技大学校基金项目(2008XY33)资助
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文摘
提出了具有交易成本和交易量限制的多阶段均值-半绝对偏差(M-SAD)投资组合模型,并用自创算法——离散近似迭代方法求解。该算法的基本思路为:首先,将连续型状态变量离散化,根据网络图的构造方法将上述模型转化多阶段赋权有向图;其次,运用嘉量原理求出起点至终点的最长路程,即获得模型的一个可行解;最后,以该可行解为基础,继续迭代直到前后两个可行解非常接近。文章还证明了该方法的收敛性和复杂性。
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关键词
多阶段投资组合
均值-半绝对偏差
离散近似迭代方法
嘉量原理
旋转算法
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Keywords
multiperiod portfolio selection mean-semi-absolute deviation discrete approximate iteration jar-metric principle pivoting algorithm
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分类号
O157.6
[理学—数学]
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