一、多阶段优化方法在投资理论中的应用（论文文献综述）
戚凯旋[1]（2021）在《基于区间二元语义信息的突发事件应急决策方法研究》文中研究指明近年来,各类突发事件在世界范围内频繁发生,不仅造成了严重的人员伤亡和财产损失,也对经济发展、社会稳定和公共安全造成了巨大的负面影响。另一方面,随着经济社会的发展,尽管突发事件应急管理和应急预案体系建设得到了加强,综合应急处置能力得到了提升,但仍存在很多问题且缺乏科学的评估、决策和优化方法。因此,应急决策越来越受到各国政府乃至整个国际社会的关注。对于应急管理全过程而言,无论是在突发事件发生前、突发事件应对中还是突发事件处置后实施应急决策,都不可避免地需要合理、有效的解决方案,这对减少突发事件带来的潜在损失和不良影响具有重要意义。但是,在现实生活中,由于突发事件的不确定性和复杂性、决策信息的缺乏以及人类对问题认识的局限性等,采用传统的管理方法难以有效地处理应急决策问题。同时,模糊多属性决策方法被认为是一种处理应急决策问题非常有效的方法。目前,基于模糊多属性决策技术的应急决策方法得到了大量研究并取得了丰富的成果,然而仍存在一些不足,尚不能充分、有效地处理实际的应急决策问题。为此,本文旨在研究新的基于模糊不确定多属性决策的应急管理全过程应急决策方法。首先,针对突发事件发生前的应急管理优化问题,提出了一种基于区间二元语义群体共识DEMATEL的应急管理优化方法。采用区间二元语义模型灵活且准确地表征关于应急管理影响因素之间直接影响关系的多样化、模糊和不确定的评估信息。开发了一种群体共识达成算法,使得专家对影响因素间的区间语言直接影响关系评估达成可接受的共识。通过计算各影响因素属于原因因素或结果因素的概率,提出了一种概率因果关系图的构建方法,可为分析应急管理系统复杂的因果关系结构提供更多有益的信息。在此基础上,发展了一种应急管理优化过程探索算法,以推导出在可用资源有限的条件下应急管理影响因素最佳的优化顺序和优化组合。随后,通过一个算例展示了提出方法的实现过程,并进行了敏感性、有效性和优越性分析,验证了方法的有效性和优越性。其次,针对突发事件应急中的应急预案协同优选问题,发展了一种基于区间二元语义BWM-TODIM的多部门应急预案协同优选方法。采用区间二元语义信息表征决策者的评估信息,以灵活地反映且准确地处理所包含的模糊性、不确定性和多样性。基于决策者的评估信息,分别构建了不同应急部门应急预案组合关于个体指标的个人绩效评估和关于协同指标的协同绩评估。将BWM方法推广到区间二元语义信息环境中,并在一个区间模糊数学规划模型中考虑了群体决策过程,为指标权重的计算提供了一种简单、可靠的方法。考虑决策者的心理行为,提出了区间二元语义TODIM方法,同时计算了决策方案间的相对收益度和损失度,使决策结果更实用、准确。给出了提出方法的多阶段动态决策过程,以适应突发事件的动态发展并及时采取有效措施给予应对。随后,通过一个算例展示了提出方法的应用,并结合敏感性、有效性和优越性分析验证了方法的有效性和优越性。最后,针对突发事件处置后的应急能力评估问题,开发了一种基于区间二元语义AHP和区间集成算子的应急能力综合评估方法。利用区间二元语义模型灵活且准确地处理多样化、模糊和不确定的评估信息。将AHP方法拓展到区间二元语义信息环境中,定义了区间二元语义偏好关系及其乘法一致性。提出了一种一致性改进迭代算法,能够自动地提高区间二元语义偏好关系的一致性水平。基于此,采用规范化顺序求和法推导应急能力评估指标的区间二元语义权重。在个体决策信息集成过程中,同时考虑了专家的主、客观权重,提出了一种更合理、实用的专家权重确定策略。开发了一些区间二元语义区间加权集成算子,能够适应区间二元语义形式的指标权重,以获得综合的评估结果。同时考虑评估信息的正面信息量和信息的可靠性,发展了一种新的区间二元语义比较方法,可以综合比较不同评估对象应急能力的综合绩效及其在子指标上的加权绩效,从而给出明确的应急能力改进意见。随后,结合提出方法的一个算例应用,进行了敏感性、有效性和优越性分析,验证了方法的有效性和优越性。
凤伟[2]（2021）在《不确定性条件下流程企业生产调度和鲁棒优化研究》文中指出在流程工业中,生产调度作为上承企业长周期生产计划、下启底层实时过程控制的重要决策活动,经过近半个世纪的发展,已经取得了一系列重大的成果。然而,流程企业的生产和经营活动中广泛存在的不确定性为它的理论研究和工业实践带来了诸多挑战,因此如何在不确定性条件下优化调度方案,以使得企业能安稳长满优地运行便成为了一个重要的研究课题。为此,本文针对传统鲁棒调度方法在应用实践中所暴露出来的一些痛点和瓶颈问题,以可调鲁棒优化理论为研究主线,在对不确定性过程调度问题和鲁棒优化基础理论进行系统性综述的基础上,分别就帕累托最优有限适应性鲁棒调度方法、内生不确定性下的鲁棒优化问题、混合整数决策规则、分布鲁棒调度优化方法、主动学习与内生不确定性间的联系等方面进行了深入研究。本文的主要内容和创新点如下所述:1.针对考虑能耗和清焦不确定性的乙烯厂全厂生产调度问题,提出了一种新的基于有限适应性的可调鲁棒优化方法。为有效处理裂解炉能耗不确定性参数的时变性以及清焦敏感性,建立了基于不确定性集合树的帕累托最优有限适应性模型,使所求得的调度方案能同时具备帕累托最优性和鲁棒最优性。基于实际工业数据的仿真案例表明,该方法能在不影响鲁棒性的前提下,实现调度方案根据所观察到的清焦决策信号而进行相应调整,并能显着提高燃料采购的成本效益。2.针对过程调度问题中广泛存在的内生不确定性,提出了一种多阶段鲁棒混合整数优化方法,其不仅能同时实现连续和0-1补偿,还能对受（补偿）决策影响的不确定性集合进行有效建模。所提出的基于跃升不确定性的混合整数决策规则,包含用于连续补偿的不连续分段线性决策规则,能有效实现补偿决策和内生不确定性集合的有机结合,并由此可推得该问题的一个易于求解的鲁棒对等模型重构形式。包括一个考虑产能内生不确定性的生产调度问题在内的仿真案例表明,该方法不仅能有效处理内生不确定性,还能大大增强调度方案的灵活性。3.受乙烯裂解炉结焦不确定性和相应清焦决策的启发,针对考虑设备损耗不确定性的生产维护集成调度问题,提出了一种多阶段分布鲁棒优化方法。采用数据驱动的Wasserstein模糊集合来描述损耗不确定性参数未知的概率分布,并由此建立了相应的多阶段分布鲁棒集成调度优化模型,其在允许混合整数补偿的同时,能优化调度方案的最坏期望成本。通过开展一个基于工业数据的裂解炉群仿真案例在内的一系列实验,验证了该方法的有效性和实用性,且具有较好的样本外性能。4.进一步细化了内生不确定性的分类,以区分受决策影响的物化和观测,并由此指出了主动学习与考虑内生不确定性的可调鲁棒优化问题之间的联系。借助于一组辅助不确定性参数,实现了对取决于补偿决策的不可预见性的有效建模,并由此建立了一个能处理所有类型内生不确定性的多阶段可调鲁棒优化的统一框架。通过一个基于检视的生产维护集成调度问题和一个集成主动参数估计的生产调度问题在内的一系列计算案例,充分验证了该框架的有效性和通用性。最后在总结全文的基础上,对复杂可调鲁棒优化问题高效求解算法、在线鲁棒调度优化方法、结合主动学习概念的生产调度和控制问题等方面,提出了未来值得进一步研究和探索的方向。
杨修宇[3]（2021）在《提升高风电渗透率电力系统灵活性的源-储-网协调规划方法》文中指出大力发展风力发电是实现能源低碳化转型的重要举措之一。近十年来我国风电发展速度世界瞩目,自2013年底起我国累计装机容量稳居世界第一,截至2020年累计装机已达2.81亿千瓦。然而,由于风电功率具有波动性、间歇性以及不确定性,在风电快速发展过程中,出现了外送受阻、调峰容量不足等灵活性资源不足的问题,弃风现象频发。在未来我国“30/60”的气候目标下,风电仍会快速发展,电力系统灵活性供需失衡问题日益凸显,仅依赖常规机组提供灵活性将难以为继,引入额外的灵活性资源满足日益增长的灵活性需求是实现“2030年前中国要碳达峰,2060年实现碳中和”目标的必然选择。储能拥有将电能的生产与消费从时间和空间上分隔开来的能力,成为了支撑未来高比例可再生能源电力系统的重要灵活性资源。由于储能具有电源与负荷的双重属性以及布局灵活等特点,使电源侧、电网侧、储能三者之间作用关系紧密且复杂,面向以常规电源为主的电源、电网串序的传统电力系统规划方法已不再适用。因此,开展提升高风电渗透率电力系统灵活性的源-储-网协调规划方法研究,对支撑未来高风电渗透率电力系统安全经济运行具有重要理论意义和工程实用价值。本文拟面向未来高风电渗透率电力系统安全经济运行需求,针对风电外送受阻、系统灵活性不足等场景灵活性资源需求问题,开展了被动应对弃风的储-输联合规划、主动填补灵活性需求的源-储-网一体化规划以及充分考虑储能效能、全面核实储能收益的源-储-网协调规划等一系列方法的研究,能够针对在风电发展不同阶段出现的灵活性供需平衡问题,实现源-储-网的统筹优化,从而达到以最低成本实现最大限度灵活性提升的目标。本论文的主要工作如下:（1）多时间尺度电力系统灵活性供需关系分析。提出了灵活性充裕度指标与灵活性运行安全域,并利用东北某省电网实测风电、负荷数据,通过试凑的方法得到不同风电渗透率运行场景,分析了日时间尺度常规机组开机方式对灵活性供需的影响、年时间尺度不同风电渗透率下日渗透率的概率分布与灵活性充裕日分布规律,得出了下调常规机组开机方式能够缓解下调灵活性供给不足,但必须引入额外灵活性资源才能够保证灵活性供需平衡的结论,为后续源储网协调规划研究奠定理论基础。（2）针对调峰不足与输电阻塞造成弃风的问题,提出了应对灵活性不足与输电阻塞的储-输联合规划方法。首先,分析了输电阻塞弃风事件、灵活性不足弃风事件各自的功率-持续时间特性与两者时序上的耦合关系;然后,利用两种弃风事件耦合关系得到系统总弃风,并通过摄动输电容量进一步分析输电容量与系统总弃风的关系;最后,利用风电并网点容量与系统总弃风关系,构建了应对总体弃风为目标的储-输联合优化模型,采用先改变风电并网点边界得出总弃风,后储能配置消减弃风的寻优模式,实现了缓解弃风与提高储能与输电工程利用率的目的。（3）在未来给定风电发展目标前提下,以储能作为主要灵活性资源,主动应对系统灵活性缺额,提出了考虑灵活性供需平衡的源-储-网一体化规划方法。探究了电源规划中储能配置与火电装机容量之间相互作用关系、储能布局对输电网规划边界的影响机理。在此基础上,构建了考虑灵活性供需平衡的源-储-网一体化规划方法,并通过与传统电源、电网串序进行的方法对比,表明了考虑灵活性供需平衡的源储网一体化规划方法能够解决未来风电发展引起灵活性缺乏的问题,实现储能、电源、电网三者协调规划,进而达到总体经济性最优。（4）针对储能成本高昂、规划过程中储能应用单一导致投资回报率低的问题,构建了计及储能综合收益的源-储-输联合规划方法。首先,从规划层面对储能系统收益进行了详细划分,并提出了储能收益的核算方法;其次,依据风电功率并网后的净负荷波动趋势,提出了功率三等分、时间三等分两种动态电价制定方法,实现了储能直接获利与系统灵活性提升双重目标;最后,构建了综合考虑以峰谷套利为直接收益与储能配置后对系统的影响的间接收益的源-储-网协调规划模型,并通过算例分析验证了所提出方法的有效性,同时也证明了全面核算储能收益有利于成本回收与系统灵活性提升。
彭泽栋[4]（2021）在《面向石化企业的计划调度建模及优化算法研究》文中进行了进一步梳理随着物联网、人工智能、数字孪生等技术的快速发展,智能制造以智能工厂为载体、以关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础,构建了以“数据+模型+算法+算力”为核心的技术体系,赋能传统制造业提质降耗。智能制造已成为我国制造业数字化智能化转型升级的核心驱动力之一。其中,智能决策是智能制造的核心,决策质量以及其可靠性、时效性、鲁棒性是制造企业智能化水平的重要指标之一。在智能决策中,多层级多系统协同决策、不确定环境下的鲁棒决策以及大规模决策问题的快速寻优是研究热点。本文以石化行业供应链上游页岩气开采设计计划问题及中下游炼油化工生产计划调度问题为工业应用背景,分别研究了在典型不确定性条件下,石化企业设计与计划集成建模、生产计划与调度集成建模以及相应的大规模混合整数线性规划（Mixed-Integer Linear Programming,MILP）模型的分解算法。此外,针对石化企业原油操作调度、过程设计等问题中应用广泛的混合整数非线性规划（Mixed-Integer Nonlinear Programming,MINLP）,本文对其通用分解算法及求解器技术进行了深入研究。从而依次从复杂系统集成建模、不确定性建模以及高效求解算法三个方面提升企业决策智能化水平。本文的主要内容和创新点如下:1.针对石化供应链上游页岩气田开发设计和计划问题,提出了一种基于页岩气田超结构的大规模混合整数线性规划模型,对页岩气田开发过程中钻井平台和页岩气井位置的选择、开采操作调度、输气管道的安装、管道尺寸的选择进行集成决策。考虑到传统求解方法和求解器的限制,通过对模型结构的分析,提出了一种基于解池的双层分解算法对模型进行高效求解,通过五个不同规模页岩气田工业案例验证了模型和双层分解算法的有效性。该模型通过对页岩气田开发问题中页岩气网络设计和开发计划协同决策,提升了页岩气开发项目的经济效益。2.针对产量不确定性下的页岩气田开采计划问题,提出了一种多阶段随机规划模型,其中页岩气井产量不确定性的观测时间由开发决策确定,属于2型内生不确定性。模型采用广义析取规划（Generalized Disjunctive Programming,GDP）对决策变量与不确定性参数之间的逻辑关系进行建模,并考虑了实际开发中产量不确定性参数的观测延迟。针对内生不确定性下多阶段随机规划模型的结构特点,采用拉格朗日分解算法和启发式策略对模型进行求解。案例分析表明该模型提供的最优决策可以通过对页岩气井开发顺序的调整来减少开发低产量井的风险。3.针对需求不确定性下的石化供应链中下游化工企业生产计划和调度问题,提出了一种基于多阶段随机规划的计划调度集成建模框架,通过耦合约束构建计划层和调度层在决策粒度和时间尺度上逻辑连接,并采用场景树对需求不确定性进行刻画。为了对通用模型进行有效求解,提出了一种包含多种加速策略的逐步对冲算法。状态任务网络（State-Task Network,STN）案例和实际乙烯工厂案例都验证了该建模框架及算法的优越性,有效解决了传统的生产计划和调度中分步决策导致的生产效益下降和无法处理不确定性干扰的问题。4.针对石化行业企业级优化问题中常见的混合整数非线性规划问题,以外逼近法为基础对其通用求解算法进行了深入研究。为了解决外逼近法在非凸MINLP模型中的收敛性问题,提出了基于McCormick松弛的全局外逼近法和全局LP/NLP分支定界算法,通过非凸约束的McCormick凸松弛和凹松弛生成其有效割平面,构建非凸MINLP问题可行域的多面体近似,并通过添加整数割平面或禁忌表保证算法的收敛性。两种算法均已部署在开源求解器MindtPy（Mixed-Integer Nonlinear Decomposition Toolbox in Pyomo）中。通过原油操作调度问题以及上百个数值案例和工程案例的测试,验证了该算法对非凸MINLP问题的求解性能。5.针对经典外逼近法在相邻迭代间主问题最优解大幅跳变的问题,提出了正则化外逼近法。通过加入正则化问题的求解,对主问题最优解进行信赖域投影,限制相邻迭代间暂行解的移动范围。其中正则化问题通过对目标函数的边界限制构建等价的信赖域约束,并提出了基于l1范数、l2范数、l∞范数、拉格朗日函数一阶和二阶近似等多种信赖域范围计算方法。上百个开源数值案例和工程案例测试表明正则化的加入可以大幅降低不可行整数组合的发生次数,有效减少算法收敛所需的迭代次数,验证了正则化外逼近法相比于经典外逼近法在求解性能上的优越性。最后在总结全文的基础上,提出了内生和外生不确定性下企业级优化集成建模框架和混合整数规划分解算法的未来研究方向。
盛晓晨[5]（2021）在《基于多模型集成的软测量建模》文中提出实现复杂工业过程控制的一个重要环节是以尽可能低的经济成本对产品质量进行准确实时的监测和控制。而软测量技术是实现质量变量在线估计的有效途径,因此一直是过程自动控制和智能决策领域的重要研究热点之一。随着分布式控制系统的普及与计算机存储性能的进一步提升,数据驱动的软测量技术在复杂工业过程建模和质量预报中取得了广泛的应用。基于多模型集成的软测量建模框架,能够有效地描述复杂多变量系统的非线性、强耦合和多阶段特征,实时跟踪生产状况和操作条件的动态变化,从而确保过程安全可靠和平稳运行。论文在多模型集成框架下进行了软测量建模方法的研究与应用,主要研究内容如下:（1）针对传统单一模型在处理过程动态变化和多阶段特征时出现泛化性能变差的问题,提出一种基于阶段识别的集成最小二乘支持向量回归软测量建模方法。考虑到间歇过程的多批次特性,首先采用多向主元分析方法对原始高维过程数据进行预处理和特征提取,然后采用高斯混合模型对操作阶段进行识别,并对不同的操作阶段建立最小二乘支持向量回归子模型,最后利用贝叶斯融合策略对子模型输出进行集成,得到最终预测结果。青霉素发酵过程的仿真研究表明,该方法相较于传统全局建模获得了整体预测性能的显着提升。（2）为了提高多模型集成方法在非高斯工业过程建模中的鲁棒性和自适应更新能力,提出一种在线更新策略下的自适应集成偏最小二乘软测量建模方法。在基于高斯混合模型的多模型集成建模框架的基础上,一方面,利用局部加权标准化方法对非高斯数据进行预处理,以重构建模数据集;另一方面,采用滑动窗策略实现模型自适应更新,提高局部模型的泛化性能并保证其在较长工作时间内的预测精度。因此所建模型对过程的动态变化和阶段过渡具有更强的跟踪和解释能力。当测试样本到来时,利用贝叶斯策略实现偏最小二乘局部模型的自适应集成。对硫回收过程中酸性气体浓度的在线预测,结果验证了所提方法的可行性和有效性。（3）针对一些工业过程中标记样本稀少且人工标记成本高的问题,提出一种基于分层采样主动学习的集成高斯过程回归智能软测量建模方法。传统集成模型的预测性能高度依赖于有标记样本,为此,首先采用层次聚类算法,以多层次空间的方式充分挖掘样本之间的空间信息,然后引入分层采样策略迭代选择最具过程代表性的无标记样本进行人工标记。在主动学习框架下,标记数据集在每次迭代中都被显着扩展,而后用于集成高斯过程回归模型训练。通过对青霉素发酵过程的仿真实验,证明所提方法在保持较高预测精度的同时,可以大幅降低人工标记的成本。
张宁宁[6]（2021）在《美国对华贸易政策与中国制造业嵌入全球价值链分工研究》文中提出中美分别作为全球第二和第一大经济体,两者之间的双边贸易在很大程度上构成了当前全球价值链（Global Value Chain,GVC）分工体系的重要组成部分。而当前伴随着中美双边间贸易摩擦与争端地不断加剧,这使得双边经贸合作在难以正常开展的同时对中国相关产业在GVC中的国际分工以及价值链分工地位提升等也产生了一定影响或增加了难度。不可否认,在经济全球化下,自加入WTO以来,中国凭借自身比较优势合理配置资源,逐渐成为GVC分工和贸易体系中的重要参与者,并逐渐发展成为全球第一大贸易大国,自身经济在得到快速发展的同时也获取了明显的收益。然而,随着中国参与GVC分工程度的加深以及在对外贸易中所获取的收益提升,中国在全球市场中所遭受的来自于贸易伙伴国的贸易摩擦或贸易壁垒限制也在日益增多,而相较于其他贸易伙伴国,中国所遭受的来自于美国等国家的高频次且具有明显保护主义性质的贸易摩擦或争端却尤为明显。如现阶段不断升级的新一轮中美贸易摩擦,特朗普政府以“中美双边巨额贸易逆差”为借口对华相关产业或产品通过加征高额关税或发动反倾销调查等贸易政策进行严厉打击或限制,甚至官方公开“污名化”中国,比如“中国威胁论”“中国是汇率操纵国”““一带一路”是中国版马歇尔计划”以及当前“新冠肺炎来源国”等,以期通过各种手段对华相关产业或产品进行围追堵截或打击。而细化看来,会发现美国对华所发起或实施的这一系列贸易政策或限制手段的根本目的为限制或遏制中国高新技术产业的发展或升级,矛头直指“中国制造2025”计划,以期在限制或扼杀中国中高端技术产业发展以及中国制造业转型升级的同时维护自身在GVC分工中的核心利益或霸权地位免受威胁或动摇。而对于作为我国国民经济支柱性产业的制造业来说,在当前中美双边贸易摩擦愈演愈烈以及逆全球化趋势不断发展的现实背景下,其转型升级以及在GVC中的分工地位攀升是否会受到美国对华贸易政策的影响?会受到何种影响?具体的影响机制或机理是怎样的?以及基于此情境下如何实现自身向GVC中高端位置攀升?这一系列的问题均值得引起密切关注与探究。任何国家的经济发展都与该国的对外贸易发展息息相关,贸易政策的作用不容忽视。为此,本文立足于中美双边贸易摩擦与争端不断频发的现实情境下,以美国对华贸易政策为研究视角,具体探究其对中国制造业嵌入GVC分工的影响,以期通过对美国对华贸易政策的深化研究,为及时化解中国制造业在GVC中的被动局面,积极向价值链中高端位置攀升以及如何更好地规避或弱化美国对华贸易政策或壁垒限制、推动中美双边经贸正常合作等寻求可行的对策或建议。具体看来,首先,基于对研究背景与意义等分析的基础上进行文献梳理,在发现已有研究不足的同时明确本文研究主题与方向;其次,借助数理模型就美国对华贸易政策对中国制造业嵌入GVC分工的影响进行理论分析,并就两者的作用机制进行细化阐述与分析,在此提出相关推论与待研究假设;再次,就美国对华贸易政策的演变、中国制造业GVC国际分工现状进行典型化分析,并就本文重点探究的美国对华贸易政策与中国制造业GVC分工地位之间的关系进行初判;接下来,结合理论与典型化分析,重点就美国对华贸易政策对中国制造业GVC分工地位的影响进行实证考察,同时也就GVC参与度、国际竞争力作同步探究,具体主要从整体层面、作用机制层面等方面展开;另外,也就美国对华贸易政策视角下中国制造业在GVC中的分工利得进行拓展性考察,在对价值链中贸易利益进行解构与分析的同时进一步结合分解结果就美国对华贸易政策对中国制造业GVC增值能力的影响进行实证检验;最后,基于前文理论分析、现实解读与实证检验,对中国制造业如何实现GVC分工地位攀升、积极规避或弱化贸易政策限制等提出相应的对策建议。在理论分析部分,借鉴Lorz和Wrede（2008）中有关交易成本的思想以及D-S模型应用,结合美国对华贸易政策在一定程度上会增加中美双边间的贸易壁垒或制度性障碍这一现实或政策本质,将贸易壁垒或制度性障碍引入模型,以此来探究其对要素流动以及企业生产状态的影响,并进一步在此基础上借鉴Antras等（2019,2013）的GVC多阶段生产模型,以此来分析GVC生产分工网络下美国对华贸易政策所可能产生的交易成本“累积扩大效应”及对其价值链国际竞争力、增值收益以及分工位置的影响。另外,结合现实中美国对华所采取的诸如反倾销等贸易政策会提高双边间贸易壁垒的特性以及有关美国对华贸易政策的相关研究,可发现美国对华贸易政策的本质为基于WTO“合法”外衣下的贸易保护主义行为,具有较为明显的歧视性,这会对中国进出口贸易产生直接“抑制”影响效应的同时,也会产生诸如“连带”、“污名化”等影响效应。为此,在此主要沿着“美国对华贸易政策,即贸易政策（壁垒）限制——贸易成本变动——GVC分工”这一逻辑脉络对本文作用机制进行阐述,具体为美国对华贸易政策所产生或带来的贸易成本变动会通过“抑制连带效应”、“网络链条效应”、“投资跨越效应”以及“污名化效应”四个渠道对中国制造业嵌入GVC分工产生影响,并在此提出相关推论和研究假设。在现实解读部分,首先,通过对美国对华贸易政策的演变进行分阶段梳理可发现,自中国“入世”以来美国对华贸易政策正逐渐由“复杂型”向“战略型”转变,且政策转向的动因与不同时期阶段下美国自身经济发展战略、利益集团博弈、社会认知、全球政治经济局势、中美双边关系等因素密切相关;另外,美国对华贸易政策的工具由单一模式向多种模式逐渐转变,且贸易政策制裁领域也在逐步扩大。其次,基于生产分解模型对中国制造业在价值链中的国际分工状态典型化事实发现:中国制造业更多地是以后向参与的方式融入GVC,且同美、日相比较其后向和深度后向GVC参与度均相对更大;考察期内中国制造业GVC分工位置的波动轨迹大致呈“V”型,且从2012年起表现出明显攀升迹象,但相较于美、英等制造业强国其GVC分工位置仍相对较低,处于中下游位置;在国际竞争力层面,中国制造业相较于美国整体上具有相对更强的国际竞争力,但细化看来会发现中国制造业的这种竞争力更多体现在低技术类别制造业上,而美国却在高技术类别制造业中表现出了更强的国际竞争力,但近年来双边在高技术类别间的竞争力差距在不断缩小。最后,结合出口分解模型对价值链中的贸易利得进行解构发现,中国制造业在GVC中的增值收益或获益能力要相对低于美国,但细化看来会发现中国在低技术类别制造业中的增值收益或获利能力要高于美国,而在高技术类别尤其是在高技术制造业中,中国却明显低于美国,但近年来会发现双边在此类型下的价值链增值收益差距正在逐渐减小。在实证检验部分,立足于现实中各经济主体理性经济人的特性,考虑到产业在GVC中积极开展国际分工的目的主要是为了实现自身在价值链中分工地位的攀升或获取更多的增值收益,为此本文一方面着重探究美国对华贸易政策对中国制造业GVC分工地位的影响效应,并在此过程中对制造业GVC参与度和国际竞争力作同步考察;另一方面也将对美国对华贸易政策视角下中国制造业在GVC中的增值收益或增值能力进行拓展性分析与考察。以期基于对中国制造业在GVC分工中的前后向参与度（“我为谁生产”、“谁为我生产”）、国际竞争力（“我在GVC中的竞争力”）、分工地位（“我在GVC中的地位”）、增值收益（“我在GVC中的增值能力”）进行考察的研究脉络,实现对美国对华贸易政策视角下中国制造业嵌入GVC分工这一影响效应的全面细致考察与探究。首先,整体层面检验发现美国对华贸易政策不利于中国制造业GVC分工地位的提升,且这种影响效应会因不同的对华贸易政策呈现出差异性;同步考察检验发现美国对华贸易政策提高了中国制造业参与GVC的“门槛”且会抑制其国际竞争力的增强。其次,行业技术异质性检验发现美国对华贸易政策对中国低技术类别制造业GVC分工地位提升具有一定的阻碍作用,而对高技术类别并无明显影响。另外,基于GVC分工地位下有关贸易政策动态演变的检验中发现,“入世”以来美国对华贸易政策表现出了明显的动态复杂性。随后,利用中介效应模型对作用机制的检验发现,美国对华贸易政策对中国制造业GVC分工地位所产生的负面影响会通过“抑制转移效应”、“网络链条效应”以及“污名化效应”三种渠道来实现。最后,基于调节效应检验发现,技术创新、“一带一路”建设以及国家制度环境或制度质量水平能够显着弱化美国对华贸易政策对中国制造业GVC分工地位提升所产的负面影响。而对于GVC增值能力的考察检验发现,美国对华贸易政策在一定程度上会不利于中国制造业GVC增值能力的增强。在对策建议部分,尽管美国对华贸易政策会对中国制造业嵌入GVC分工产生一定的不利影响,但这并不意味着中国制造业就难以实现向价值链中高端攀升的目标,通过实证检验可发现中国制造业可通过积极借助或利用来源于自身或国家层面的特定竞争优势,比如自主创新、“一带一路”建设等进而以此来实现价值链分工地位攀升。基于此,本文从产业和国家层面就如何积极能动地推动中国制造业向价值链中高端攀升、提高自身竞争力以及规避或弱化污名化言论等提供切实可行的对策建议。具体看来,可通过加强自主创新、积极参与“一带一路”建设、充分利用来源于母国制度环境的特定竞争优势、积极推进贸易自由化建设以及加强中美双边交流等途径,以此来助力中国制造业GVC分工地位更高攀升。
张刚[7]（2021）在《应对自然灾害的弹性配电网规划与恢复研究》文中研究表明近年来,电网频繁遭受到台风、洪水等极端自然灾害事件的破坏。尤其是配电网由于网架等基础设施脆弱、辐射状网络运行的供电方式以及备用不足等原因,极易受到自然灾害的破坏而造成重大的经济损失。然而,传统配电网中广泛应用的可靠性指标主要应对“高概率,低影响”事件,往往忽略了具备“低概率,高影响”特征的自然灾害。在此背景下,弹性配电网概念应运而生。弹性配电网要求配电网在自然灾害发生前具备预防准备能力,灾害发生后具备应急响应与快速恢复能力。简言之,弹性配电网是具备“恢复力”的配电网。其中,弹性配电网规划即通过事故前的线路加固、紧急资源配置等方式,提高配电网坚强性与恢复力;弹性配电网恢复则在事故后充分利用资源灵活调度,减少停电损失。然而,当前的弹性配电网规划与恢复研究尚处于初级阶段,研究深入程度不足,建模手段匮乏,主要问题包括:1)用于规划与恢复方案评价的弹性评价指标不清晰;2)规划方面,针对常规规划资源（如线路加固、柴油发电机等）的事故前规划-事故后响应协同机理不明;3)规划方面,针对灵活规划资源（如车载紧急发电机）的事故前规划-预防性调度-事故后再调度的多阶段协同研究不足;4)恢复方面,资源灵活调度与配电网有序恢复的协同模型研究不足。针对以上问题,本文的主要内容及研究成果如下:（1）提出了基于非采样方法进行网络拓扑模拟的配电网弹性评估方法,能够大大提高评估效率与精度。本文首先建立了用于弹性评估的概率指标,实现对系统行为从事故前到事故后多阶段量化。构建了混合整数线性模型用于以0-1变量模拟供能路径。随后,基于供能路径,构建了用于弹性指标计算的概率事件。最后,基于全概率公式、条件概率公式以及供能路径拓扑简化方法,将概率指标进行解析表达。所提出的方法以非采样方法模拟配电网故障-运行恢复-故障修复过程中的拓扑演化,避免了传统采样方法中的大规模场景分析,提高了评估效率。通过IEEE 123节点配电网的算例分析验证了所提方法的有效性。（2）提出了一种事故前规划-事故后响应两阶段协同的弹性配电网线路加固与紧急发电机配置方法。在弹性配电网规划中,需要考虑两种自然灾害相关的不确定性,分别是不同等级自然灾害的破坏能力不确定性,以及特定等级自然灾害所造成的线路故障概率分布不确定性。为了应对这两种不确定性,本文提出了一种基于多灾害场景的分布式鲁棒规划模型,以随机优化中的以概率进行权重的多场景来模拟破坏能力不确定性,以分布式鲁棒模型中的矩相关的模糊集合模拟线路故障概率分布不确定性。此外,为了提高所提模型的计算效率,首先将原模型进行转化以消除概率分布相关变量,随后提出了一种基于原始割的分解算法将转化后的模型进行分解求解。将所提模型与算法基于IEEE 13节点、33节点、以及123节点配电网进行仿真验证了所提模型的有效性。（3）考虑事故前规划阶段、预防调度阶段、事故后响应阶段的协同,建立了用于可移动发电机配置的三阶段随机规划模型。提出了利用非预期性约束以保证发电机的选址决策只依赖于当前阶段的不确定量实现。在事故前规划阶段,将灾害强度不确定性与灾害引发的故障不确定性模拟为以概率进行权重的多场景;然后,随着灾害强度不确定性在预防调度阶段的实现,仅考虑故障不确定性将可移动发电机进行预选址。根据非预期性约束,可移动发电机的预选址只依赖于当前的灾害强度不确定性的实现。随着故障不确定性在事故后响应阶段的实现,可以将发电机从预调度位置再次调配到目标位置用于重要负荷的恢复。针对大规模随机规划模型求解困难的问题,提出了逐步对冲算法将规划模型分解为多个场景相关的子模型进行求解。通过将所提模型在IEEE 13节点与123节点配电网算例的仿真验证了所提模型的有效性与优越性。（4）提出了一种考虑维修人员与开关操作人员协同调配的弹性配电网事故后快速恢复模型。为了实现快速的负荷恢复,本文提出了一种配电网故障恢复的混合整数线性模型。在该模型中,通过维修人员的调度实现故障元件修复,通过开关操作人员调度实现手动开关的动作。随后,通过维修人员调度、开关操作人员调度、以及配电网恢复模型的有机协同得到分布式发电并网、负荷恢复、远程/手动开关的控制操作次序。此外,为了解决不同模型时间尺度差异大的问题,本文提出了区别于固定时间步长模型的基于供能事件驱动的配电网恢复模型构建方法,即所提出的联合优化模型为变时间步长模型,并实现了配电网恢复与维修人员调度、开关操作人员调度的有机协同以及配电网的有序恢复。通过IEEE 123节点配电网验证了所提模型的有效性。
孔菲菲[8]（2021）在《面向高维不平衡数据的多阶段信用评估模型研究》文中研究说明信用评估模型在金融机构的借贷决策中起着重要作用。可靠的信用评估模型有利于降低信用分析的成本,减少可能遭受的经济损失风险,帮助决策者分析借贷者的行为。现有的大多数信用评估模型往往未考虑真实信用数据集中存在的高维和类别不平衡问题,并且无法准确识别少数类样本,从而导致坏账情况的发生。因此,需要一种能够更好地处理高维不平衡数据的信用评估模型以辅助金融机构快速做出决策。针对现实信用评估中的高维不平衡数据,本文提出多阶段信用评估模型以提高贷款违约预测的能力。该模型可以分为以下阶段:数据准备阶段、特征处理阶段、平衡子集构造阶段以及分类器训练和集成阶段,在不同阶段分别采取不同的策略来优化模型。本文的研究工作以及创新点主要包括:（1）提出一种组合特征处理方法和基于数据分布的重采样方法,提高模型对于高维不平衡数据的处理能力。组合特征处理方法可以利用特征选择和特征提取各自的优势,实现对高维数据特征的有效处理和利用。为了解决类别不平衡问题,本文研究并比较了三种经典的重采样方法。在现有重采样方法的基础上,提出一种基于数据分布的重采样方法以构造平衡子集。该方法采用K-Means聚类算法得到多数类样本的数据分布,并根据数据分布计算从不同聚类中采样的数量。实验表明本文提出的高维不平衡数据预处理方法对于高维不平衡数据具有最佳的处理能力。（2）采用混合扰动的方式训练多个基分类器,提高基分类器的多样性。通过样本扰动的方式保证输入每个基分类器的训练集是不同的,利用参数扰动的方式随机选择基分类器参数,确保训练得到的分类器具有一定的差异,从而提高集成模型的预测能力。实验结果表明基于混合扰动的方式可以训练多个不同的基分类器以构造集成模型,并且集成模型的性能比单一模型更好。（3）采用自适应的超参数优化框架和基于软投票的集成学习方法构建信用风险评估模型,通过多分类器组合提高模型的预测能力。基于嵌套交叉验证方法采用自适应超参数优化框架自动优化所选分类器的超参数,以获得具有最佳性能的分类器。通过对优化后的多个分类器进行任意组合,可以得到多个分类器集合。采用软投票方法结合多个分类器的预测结果,得到每个分类器集合的最终预测结果,根据多个分类器集合的预测性能动态地选择最合适的模型。实验结果表明自适应超参数优化方法能够优化分类器的性能,通过软投票方法可以获得集成模型的最终预测结果,提高模型的预测能力。本文在两个真实的信用数据集上设计并进行实验,基于四个评价指标上的实验结果,验证了本文所提出的信用评估模型在解决高维和类别不平衡问题中的优越性能。多阶段信用评估模型能够有效解决多数类样本和少数类样本的分类问题,可以更加准确地评估客户的信用状况。
黄亦昕[9]（2021）在《考虑严重运行受限场景的含高渗透率可再生能源电网规划研究》文中指出为应对全球气候变暖问题、改善能源消费结构,清洁低碳的太阳能、水能、风能等可再生能源近年来得到了大力发展,其在电力系统的渗透率也在不断提高。可再生能源的大规模接入将改变电力系统的运行方式、潮流方向及电网结构,产生新的输、配电网运行场景。随着电力负荷需求的不断增长,在部分复杂运行场景下,电网可能因设备容量不足出现运行受限问题,给电网安全、经济调度带来风险和挑战。为减轻电网运行风险对含高渗透率可再生能源电力系统的不利影响,本文从输、配电网两个层级入手,开展考虑严重运行受限场景的含高渗透率可再生能源电网规划研究,取得了如下研究成果:1)针对含高渗透率分布式电源配电网的运行受限问题,提出了一种考虑需求侧响应资源和严重受限场景的主动配电网双层协同规划方法。首先,以最小化运行调度费用为优化目标,考虑需求侧响应、储能系统等多种主动配电网管理手段,建立配电网双层协同规划下层模型,求解复杂运行场景的经济调度问题;其次,提出基于影子价格理论的严重受限场景筛选方法,筛选在规划层需要被考虑的运行场景,模拟电网运行人员向规划人员传递规划信息（即运行场景受限程度）的过程,提高配电网规划效率;然后,以最小化主动配电网投资成本与运行调度成本之和为目标,建立配电网双层协同规划上层模型,对需求侧响应（非设备规划资源）、配电线路和储能系统（设备规划资源）的投资建设进行决策;最后,采用浙江省尖山新区62节点配电网进行算例分析,结果表明所提规划方法能够有效筛选严重运行受限场景,避免维数爆炸问题,实现了对主动配电网运行和规划问题的协同优化。2)针对含大量区外可再生能源输电网的输电阻塞问题,提出了一种考虑阻塞消除的输电网多阶段规划方法。首先,分析输电网阻塞问题产生的原因及其消除方法,为规划研究提供理论基础;其次,提出考虑阻塞缓解的输电线路利用率指标,用于定量评估输电线路扩容对缓解输电网阻塞风险的投资效益和输电网运行场景的阻塞程度,以筛选输电网严重阻塞场景;然后,以最小化输电网规划周期内投资费用和运行费用为目标,构建考虑严重阻塞场景的输电网多阶段规划模型,确定输电线路的建设时间和地点,同时通过迭代优化逐步缓解输电阻塞风险,得到输电网经济规划方案;最后,采用简化后的浙江省24节点电力系统进行算例分析,以验证所提出的输电网多阶段规划方法在缓解输电阻塞风险、提高电网规划方案经济性时的有效性。同时,本文还分析了浙江省输电网存在的实际阻塞风险,为电网公司寻找阻塞断面和阻塞场景提供了参考借鉴。
齐丹丹[10]（2020）在《虚拟网络功能部署及整合的优化方法研究》文中进行了进一步梳理网络功能虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）将网络功能从专用设备中剥离出来,利用虚拟化技术将网络功能软件部署在工业通用服务器上,形成虚拟网络功能（Virtual Network Function,VNF）,由VNF提供原本由专用设备提供的网络功能。多种虚拟网络功能能够以虚拟机的形式共存于通用服务器中,因此,与传统使用专用设备部署网络功能相比,NFV技术能够大大减少专用设备的投入和运营成本。通常,通信流需按指定的顺序依次被网络功能处理,以加强应用的安全及性能。有序的网络功能可以称为服务功能链（Service Function Chain,SFC）。在NFV网络中,SFC由一组有序的VNF组成。给定一系列包含SFC请求的通信服务请求,需要部署相应的VNF及其通信路径来完成这些服务。由于VNF软件特性,其部署位置可以更加灵活地来决定。不同的部署位置产生的能耗和资源消耗不同。因而,对于包含SFC请求的通信服务请求,NFV网络需要一种有效的方法来决定VNF部署位置及其通信路径来降低能耗和资源消耗,这类问题被称为VNF初始部署优化问题（简称VNF部署优化问题）。另外,在网络的长期运行过程中,网络中部署VNF的服务器负载随着通信流量的改变而动态变化,使得初始的VNF部署方案变得不再高效。在出现大量服务器负载降低时,有必要将VNF整合到更少的服务器中以使部分服务器关闭,从而减少服务器的使用,降低服务器能耗,这一过程被称为VNF整合过程。选择关闭哪些服务器,以及如何迁移这些服务器上的VNF直接影响到VNF整合涉及的VNF迁移代价和能耗节省,因而在VNF整合过程中需要一种最优方案来最大化能耗节省同时最小化迁移代价,这一问题被称为VNF整合优化问题。目前NFV环境下VNF部署和整合研究工作仍然存在以下几个方面的问题:（1）已有VNF部署优化方法难以高效平衡服务器能耗和带宽资源消耗;（2）由于VNF部署优化问题的NP难特征以及庞大的解搜索空间,已有基于元启发式或启发式的VNF部署优化方法时间效率仍然不高;（3）对于数据中心中承载应用业务的虚拟机（Virtual Machine,VM）之间通信所需的VNF部署优化问题,忽略了承载应用业务的VM的部署位置对其产生的影响;（4）已有VNF整合优化方法难以高效权衡长期VNF迁移代价和能耗节省。因此,针对上述问题,本文从VNF部署优化和整合优化两个方面进行了深入研究,主要研究内容和贡献如下:1)在VNF部署过程中,减少活动服务器能够有效地降低服务器能耗,但由此很容易增加VNF之间的通信路径长度,从而增加带宽资源消耗。如何在服务器能耗和带宽消耗之间取得一个较好的平衡是解决VNF部署优化问题的一个难点。本文以降低服务器能耗和带宽资源消耗为目标,建立了在线VNF部署优化问题的整数线性规划模型。针对该模型,提出了一种联合优化能耗和带宽消耗的VNF部署优化方法。考虑到底层网络中具有充足链路资源的活动服务器有助于同时降低能耗和带宽资源消耗。该方法在每次的VNF部署过程中,当需要开启新服务器来部署VNF时,在考虑当前VNF部署产生的带宽代价的同时尽可能选择链路带宽资源丰富的服务器来开启。实验结果证明,相比已有VNF部署优化方法,所提出的方法能够更好地平衡服务器能耗和带宽消耗。2)为了提高VNF部署优化方法的时间效率,本文提出将可部署域约束引入VNF部署优化问题中,从而缩小解搜索空间。可部署域是由底层网络中小部分服务器组成的一个集合。每组通信服务的请求有其对应的可部署域。可部署域约束是指在部署某个通信服务请求的VNF时,用于部署VNF的目标服务器只能在相应的可部署域内搜索,而不是直接在所有服务器中搜索。在构建可部署域时,一方面,为了使在可部署域内搜索VNF的部署位置不增加带宽资源消耗,优先选择距离通信流端点路径最短的服务器组成该组请求的可部署域。另一方面,为了使在可部署域内搜索VNF的部署位置不影响VNF部署成功率,可部署域内总服务器容量与其所服务的通信服务请求的资源需求量呈正比。从而保证了可部署域约束能够大大提高VNF部署优化方法的时间效率而不牺牲VNF部署成功率及其方案质量。3)在数据中心中,应用通常通过多个VM以分布式部署在不同服务器中。承载应用业务的VM（简称应用VM）通过相互通信协作完成任务。应用VM部署优化问题即根据应用VM需求和可用的服务器资源,如何选择服务器来承载应用VM以优化需要的目标,如服务器能耗、负载均衡等。为了加强应用的安全与性能,应用VM之间通信通常需要部署SFC。在基于NFV的数据中心中,对于应用VM之间通信服务请求,VNF的成功部署在一定程度上依赖于应用VM的部署位置。因而,有必要联合优化应用VM部署以及应用VM之间所需VNF的部署。当引入可部署域约束以提高VNF部署优化时间效率时,应用VM作为通信流的端点,其部署位置直接决定了应用VM之间通信服务请求的可部署域的设置,进而很大程度上影响应用VM之间VNF的成功部署。本文首次将该联合优化应用VM和VNF部署问题建模为了一个二进制整数线性规划模型,并且,为了求解该模型,提出了两种联合优化应用VM和VNF部署方法。所提出方法在应用VM部署时考虑了其部署位置对应用VM之间通信服务请求的可部署域资源容量的影响,从而大大提高VNF部署的成功率。4)VNF整合通过将VNF集中至尽可能少的服务器中,从而降低能源消耗,但不可避免会引起其它方面额外代价,如迁移代价。其中,选择关闭哪些服务器,继而迁移相应的VNF,是高效权衡能耗节省和迁移代价的关键之一。本文建立了VNF整合优化问题的数学模型,模型以最小化长期平均能耗和迁移代价为优化目标。针对该问题的数学模型,考虑服务器的关闭策略应与多个状态特征相关,继而提出了基于多状态特征的VNF整合优化方法,该方法使用神经网络方法构建多个相关的状态特征和服务器关闭策略之间的关联。另外,由于粒子群算法在优化训练神经网络模型上具有高效性优势,将粒子群优化算法应用于所建立的神经网络模型的训练。实验结果表明,所提出的VNF整合优化方法能够以更低的迁移代价节省更多的能耗。
二、多阶段优化方法在投资理论中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、多阶段优化方法在投资理论中的应用（论文提纲范文）
（1）基于区间二元语义信息的突发事件应急决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多属性决策方法研究 |
| 1.2.2 突发事件应急管理优化方法研究 |
| 1.2.3 突发事件应急预案优选方法研究 |
| 1.2.4 突发事件应急能力评估方法研究 |
| 1.2.5 前人研究不足 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容、方法、思路及章节安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 研究思路 |
| 1.4.4 章节安排 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 区间二元语义信息 |
| 2.3 群体共识达成通用框架 |
| 2.4 DEMATEL方法 |
| 2.5 BWM方法 |
| 2.6 TODIM方法 |
| 2.7 AHP方法 |
| 2.8 斯皮尔曼等级相关系数 |
| 2.9 本章小结 |
| 第3章 基于区间二元语义群体共识DEMATEL的应急管理优化方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 方法构建 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 直接影响关系群体共识达成过程 |
| 3.2.3 区间二元语义DEMATEL方法 |
| 3.2.4 应急管理优化过程探索算法 |
| 3.3 算例 |
| 3.3.1 问题准备 |
| 3.3.2 群体共识达成 |
| 3.3.3 影响因素分类 |
| 3.3.4 优化策略计算 |
| 3.4 讨论分析 |
| 3.4.1 敏感性分析 |
| 3.4.2 有效性分析 |
| 3.4.3 优越性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于区间二元语义BWM-TODIM的多部门应急预案协同优选方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 方法构建 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 多部门应急预案绩效评估 |
| 4.2.3 区间二元语义BWM方法 |
| 4.2.4 区间二元语义TODIM方法 |
| 4.2.5 多阶段动态决策过程 |
| 4.3 算例 |
| 4.3.1 问题准备 |
| 4.3.2 预案绩效评估 |
| 4.3.3 指标权重计算 |
| 4.3.4 预案协同优选 |
| 4.4 讨论分析 |
| 4.4.1 敏感性分析 |
| 4.4.2 有效性分析 |
| 4.4.3 优越性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于区间二元语义AHP和区间集成算子的应急能力综合评估方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 方法构建 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 区间二元语义AHP方法 |
| 5.2.3 区间二元语义区间加权集成算子 |
| 5.2.4 区间二元语义信息新比较方法 |
| 5.2.5 应急能力多属性综合评估流程 |
| 5.3 算例 |
| 5.3.1 问题准备 |
| 5.3.2 指标权重计算 |
| 5.3.3 应急能力绩效评估 |
| 5.3.4 绩效评估比较 |
| 5.4 讨论分析 |
| 5.4.1 敏感性分析 |
| 5.4.2 有效性分析 |
| 5.4.3 优越性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 第三章算例相关表格 |
| 附录B 第四章算例相关表格 |
| 附录C 第五章算例相关表格 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（2）不确定性条件下流程企业生产调度和鲁棒优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写、术语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 流程企业中的生产调度问题 |
| 1.2 不确定性条件下过程调度的研究现状 |
| 1.2.1 不确定性的来源与分类 |
| 1.2.2 不确定性条件下的调度方法 |
| 1.2.2.1 被动反应式调度 |
| 1.2.2.2 主动预防式调度 |
| 1.3 鲁棒优化研究现状 |
| 1.3.1 数据驱动鲁棒优化 |
| 1.3.2 可调鲁棒优化 |
| 1.3.3 分布鲁棒优化 |
| 1.3.4 鲁棒优化与其它不确定性优化方法之间的联系 |
| 1.4 本文主要内容和结构 |
| 1.5 符号说明 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 基于有限适应性的乙烯厂生产调度鲁棒优化 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述 |
| 2.3 数据驱动的不确定性集合树 |
| 2.3.1 基于时间和演化路径进行划分的不确定性集合 |
| 2.3.2 不确定性集合树 |
| 2.3.3 基于核密度估计构建不确定性子集合 |
| 2.4 帕累托最优有限适应性 |
| 2.4.1 第一层模型 |
| 2.4.1.1 目标函数 |
| 2.4.1.2 约束 |
| 2.4.2 第二层模型 |
| 2.4.2.1 帕累托鲁棒最优解集的定义 |
| 2.4.2.2 最小利润约束 |
| 2.4.2.3 目标函数 |
| 2.5 瓶颈分析 |
| 2.5.1 瓶颈一:不确定性演化路径的数量 |
| 2.5.2 瓶颈二:可调变量的选取 |
| 2.6 工业仿真案例分析 |
| 2.6.1 可调变量的选取 |
| 2.6.1.1 基础组合 |
| 2.6.1.2 炉群组合和全组合 |
| 2.6.2 案例一:10天的调度周期并有4条演化路径 |
| 2.6.2.1 不确定性集合树 |
| 2.6.2.2 POFA模型鲁棒重构 |
| 2.6.2.3 结果分析与讨论 |
| 2.6.3 案例二:20天的调度周期并有29条演化路径 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 考虑内生不确定性的多阶段鲁棒混合整数优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 两阶段模型 |
| 3.2.1 跃升不确定性集合 |
| 3.2.2 基于决策规则近似的模型重构 |
| 3.3 多阶段模型 |
| 3.3.1 跃升不确定性集合 |
| 3.3.2 基于决策规则近似的模型重构 |
| 3.4 案例分析 |
| 3.4.1 两阶段决策优化问题 |
| 3.4.1.1 0-1补偿的收益 |
| 3.4.1.2 内生不确定性的影响 |
| 3.4.1.3 折点的选择 |
| 3.4.2 多阶段生产调度问题 |
| 3.4.2.1 0-1补偿的收益 |
| 3.4.2.2 计算性能的相关讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于多阶段分布鲁棒优化的生产维护集成调度研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 集成生产与维护操作的确定性调度模型 |
| 4.3.1 任务分配约束 |
| 4.3.2 产量约束 |
| 4.3.3 设备单元健康状态的确定性模型 |
| 4.3.4 物料守恒约束 |
| 4.3.5 目标函数 |
| 4.4 考虑设备损耗不确定性的分布鲁棒调度模型 |
| 4.4.1 设备健康状态的随机模型 |
| 4.4.2 多阶段分布鲁棒调度模型 |
| 4.4.3 Wasserstein模糊集合 |
| 4.5 基于决策规则的鲁棒模型重构 |
| 4.5.1 跃升不确定性集合 |
| 4.5.2 跃升模糊集合 |
| 4.5.3 决策规则 |
| 4.5.4 约束的鲁棒重构 |
| 4.5.5 目标函数的鲁棒重构 |
| 4.5.6 补偿决策的信息基 |
| 4.6 案例分析 |
| 4.6.1 应用示例 |
| 4.6.1.1 补偿决策的信息基 |
| 4.6.1.2 混合整数补偿决策的收益 |
| 4.6.1.3 考虑多种维护选项的收益 |
| 4.6.1.4 分布鲁棒性与样本外性能 |
| 4.6.2 工业仿真案例 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 可调鲁棒优化和内生不确定性及主动学习的统一框架 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 从鲁棒优化的视角看内生不确定性 |
| 5.3 内生不确定性和主动学习 |
| 5.4 考虑内生不确定性的两阶段鲁棒优化 |
| 5.4.1 考虑1型内生不确定性 |
| 5.4.2 考虑2a型内生不确定性 |
| 5.4.3 考虑2b型内生不确定性 |
| 5.5 考虑内生不确定性的多阶段鲁棒优化 |
| 5.6 决策规则方法 |
| 5.6.1 取决于决策的不可预见性 |
| 5.6.2 跃升不确定性 |
| 5.6.3 决策规则近似 |
| 5.6.4 鲁棒模型重构 |
| 5.7 案例分析 |
| 5.7.1 案例一:工厂建设决策优化 |
| 5.7.1.1 解析解 |
| 5.7.1.2 非最坏场景目标函数 |
| 5.7.2 案例二:基于检视的生产维护集成调度优化 |
| 5.7.3 案例三:产能规划的修订时间点优化 |
| 5.7.4 案例四:集成主动参数估计的生产调度优化 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A1 第2章:基于有限适应性的乙烯厂生产调度鲁棒优化 |
| A1.1 符号说明 |
| A1.2 乙烯厂确定性调度模型 |
| A2 第3章:考虑内生不确定性的多阶段鲁棒混合整数优化 |
| A2.1 多阶段问题中受限制的决策规则 |
| A2.2 案例数据 |
| A3 第4章:基于多阶段分布鲁棒优化的生产维护集成调度研究 |
| A3.1 确定性生产维护集成调度模型的符号说明 |
| A3.2 目标函数鲁棒重构模型的证明 |
| A3.3 应用示例:案例数据 |
| A4 第5章:可调鲁棒优化和内生不确定性及主动学习的统一框架 |
| A4.1 模型(5.36)的详细推导过程 |
| A4.2 案例三:装机容量规划问题的案例数据 |
| 作者简历及攻读博士学位期间科研成果 |
（3）提升高风电渗透率电力系统灵活性的源-储-网协调规划方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电力系统灵活性定义与评价的研究现状 |
| 1.2.2 电力系统灵活性资源优化配置的研究现状 |
| 1.2.3 储能与输电网联合规划研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第2章 基于多时间尺度的电力系统灵活性供需关系分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电力系统灵活性供/需模型 |
| 2.2.1 灵活性资源供给模型 |
| 2.2.2 灵活性需求模型 |
| 2.2.3 电力系统灵活性供需平衡与电力电量平衡的关系 |
| 2.3 日、年-日时间尺度的灵活性供需关系分析 |
| 2.3.1 不同日渗透率的灵活性供需关系分析 |
| 2.3.2 年时间尺度下不同渗透率的灵活性供需关系分析 |
| 2.4 考虑风电发展时序的灵活性资源动态规划方法 |
| 2.4.1 单步静态与多阶段规划方法规划原理 |
| 2.4.2 动态灵活性资源规划模型 |
| 2.4.3 算例分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 应对灵活性不足与输电阻塞的储-输联合规划方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 灵活性不足弃风与输电阻塞弃风之间的耦合关系 |
| 3.2.1 灵活性不足弃风事件的功率-持续时间特性分析 |
| 3.2.2 输电阻塞弃风事件的功率-持续时间特性分析 |
| 3.2.3 灵活性不足弃风与阻塞弃风之间的时序耦合关系 |
| 3.3 应对灵活性不足与输电阻塞的储-输联合规划模型 |
| 3.3.1 储-输联合规划模型 |
| 3.3.2 储-输联合规划模型求解流程 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 算例系统1-风电基地外送输电工程 |
| 3.4.2 算例系统2-Garver6系统 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 考虑灵活性供需平衡的源-储-网一体化规划方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 高风电渗透率下灵活性供需特性分析 |
| 4.2.1 风电渗透率升高对灵活性需求影响分析 |
| 4.2.2 储能与火电机组的灵活性供给能力分析 |
| 4.3 储能布局对输电网规划的影响 |
| 4.4 源-储-网一体化规划模型 |
| 4.4.1 源-储-网一体化规划目标函数 |
| 4.4.2 源-储-网一体化规划约束条件 |
| 4.4.3 源-储-网一体化规划模型求解流程 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 算例系统(Ⅰ) |
| 4.5.2 算例系统(Ⅱ) |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 计及储能综合收益的源-储-输联合规划方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 储能在电力系统中的综合收益分析 |
| 5.2.1 储能在电力系统各领域中的应用 |
| 5.2.2 储能收益的核算 |
| 5.3 适应风电接入的动态分时电价制定方法 |
| 5.3.1 净负荷峰谷波动特性分析 |
| 5.3.2 动态分时电价制定方法 |
| 5.4 计及储能综合收益的源-储-网联合规划模型 |
| 5.4.1 计及储能综合收益的源-储-网联合规划原理 |
| 5.4.2 源-储-网联合规划目标函数 |
| 5.4.3 源-储-网联合规划约束条件 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.5.1 基础数据 |
| 5.5.2 不同分时电价策略下的源-储-网规划方案 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录Ⅰ 第二章渗透率0%-90%的负荷与风电功率数据 |
| 附录Ⅱ 第四章改进Garver6系统典型场景数据 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）面向石化企业的计划调度建模及优化算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写、术语表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 智能制造下企业级优化的背景和意义 |
| 1.2 企业级优化的挑战 |
| 1.3 石化企业决策建模 |
| 1.3.1 企业级建模方法 |
| 1.3.2 集成建模 |
| 1.3.3 不确定性建模与优化 |
| 1.4 大规模混合整数规划优化算法 |
| 1.4.1 针对MILP问题的分解算法 |
| 1.4.2 针对MINLP问题的分解算法 |
| 1.5 论文研究内容及组织结构 |
| 2 多周期页岩气田开发设计及计划问题研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相关工作 |
| 2.3 问题描述 |
| 2.4 模型假设 |
| 2.5 数学模型 |
| 2.5.1 符号说明 |
| 2.5.2 页岩气井开发约束 |
| 2.5.3 关井约束 |
| 2.5.4 钻机分配约束 |
| 2.5.5 流量平衡约束 |
| 2.5.6 管道尺寸约束 |
| 2.5.7 目标函数 |
| 2.6 双层分解算法 |
| 2.6.1 主问题定义 |
| 2.6.2 子问题定义 |
| 2.6.3 基于解池的双层分解算法 |
| 2.7 案例分析 |
| 2.7.1 模型性能分析 |
| 2.7.2 算法性能分析 |
| 2.7.3 最优决策分析 |
| 2.8 本章小结 |
| 3 产量不确定性下的页岩气田开发设计及计划问题研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.2.1 模型假设 |
| 3.3 确定性模型 |
| 3.3.1 符号说明 |
| 3.3.2 页岩气井开发约束 |
| 3.3.3 钻机分配约束 |
| 3.3.4 流量平衡约束 |
| 3.3.5 管道容量约束 |
| 3.3.6 目标函数 |
| 3.3.7 现金流约束 |
| 3.4 多阶段随机规划模型 |
| 3.4.1 流量约束 |
| 3.4.2 期望净现值 |
| 3.4.3 初始不可预期约束 |
| 3.4.4 条件不可预期约束 |
| 3.4.5 逻辑约束 |
| 3.5 拉格朗日分解 |
| 3.5.1 启发式算法 |
| 3.6 案例分析 |
| 3.6.1 拉格朗日分解算法计算结果 |
| 3.6.2 随机规划决策过程 |
| 3.6.3 产量系数方差灵敏度分析 |
| 3.6.4 增大区域间产量期望值差异 |
| 3.6.5 针对不确定性参数概率分布的灵敏度分析 |
| 3.6.6 不确定性参数观测延迟的影响 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 需求不确定下的生产计划调度集成模型研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述及通用模型 |
| 4.3 求解策略 |
| 4.3.1 基于逐步对冲算法的求解策略 |
| 4.3.2 加速策略 |
| 4.4 案例分析 |
| 4.4.1 应用案例 |
| 4.4.2 实际工业案例 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 针对非凸MINLP问题的全局外逼近法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 外逼近法 |
| 5.3 基于LP/NLP的分支定界算法 |
| 5.4 基于McCormick松弛的全局外逼近法 |
| 5.4.1 McCormick松弛 |
| 5.4.2 基于McCormick的全局松弛外逼近法 |
| 5.4.3 基于McCormick松弛的LP/NLP分支定界算法 |
| 5.5 收敛性证明 |
| 5.6 工程实践细节 |
| 5.6.1 整数割平面 |
| 5.6.2 禁忌表 |
| 5.6.3 分支定界算法 |
| 5.7 算法性能测试 |
| 5.7.1 数值示例 |
| 5.7.2 工业案例:炼油厂原油操作调度问题 |
| 5.7.3 基准库测试 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 正则化外逼近法及LP/NLP分支定界算法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 正则化外逼近法 |
| 6.3 基于拉格朗日函数的正则化 |
| 6.4 收敛性证明 |
| 6.5 正则化LP/NLP分支定界算法 |
| 6.6 算法性能测试 |
| 6.6.1 工程实践细节 |
| 6.6.2 外逼近法性能测试 |
| 6.6.3 正则化外逼近法性能测试 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A 拉格朗日分解中乘子更新方法 |
| A.1 割平面法 |
| A.2 次梯度法 |
| B 第二章广义析取规划约束重构 |
| C 非凸MINLP算例集 |
| D 凸MINLP算例集 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 |
（5）基于多模型集成的软测量建模（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 软测量技术研究现状 |
| 1.2.1 软测量技术概述 |
| 1.2.2 软测量建模基本方法 |
| 1.2.3 工业过程基本特征及分析方法 |
| 1.3 基于多模型集成的软测量建模 |
| 1.3.1 集成学习方法介绍 |
| 1.3.2 基于多模型集成的软测量建模方法 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 第二章 基于阶段识别的多模型集成软测量建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 最小二乘支持向量回归算法 |
| 2.3 高斯混合模型 |
| 2.4 基于阶段识别的集成LSSVR软测量建模方法 |
| 2.4.1 多向主元分析方法 |
| 2.4.2 模型参数优化 |
| 2.4.3 基于阶段识别的多模型集成框架 |
| 2.5 仿真研究 |
| 2.5.1 青霉素发酵过程 |
| 2.5.2 仿真结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 一种在线更新策略下的自适应集成软测量建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 偏最小二乘算法 |
| 3.3 自适应更新策略 |
| 3.3.1 局部加权标准化 |
| 3.3.2 基于滑动窗的自适应更新策略 |
| 3.4 在线更新策略下的自适应集成PLS软测量建模方法 |
| 3.5 仿真研究 |
| 3.5.1 硫回收过程 |
| 3.5.2 仿真结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于分层采样主动学习的多模型集成软测量建模 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 高斯过程回归建模方法 |
| 4.3 基于分层采样的主动学习方法 |
| 4.3.1 层次聚类算法 |
| 4.3.2 自适应采样策略 |
| 4.4 基于分层采样主动学习的集成GPR软测量建模方法 |
| 4.5 仿真研究 |
| 4.5.1 主动学习方法验证 |
| 4.5.2 仿真结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 前景展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间研究成果 |
（6）美国对华贸易政策与中国制造业嵌入全球价值链分工研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路、结构与主要内容 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究结构 |
| 1.2.3 研究内容 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究的创新点 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 全球价值链理论相关研究 |
| 2.1.1 全球价值链理论的发展脉络 |
| 2.1.2 全球价值链分工地位的测算方法 |
| 2.1.3 全球价值链分工地位提升的影响因素 |
| 2.2 美国对华贸易政策相关研究 |
| 2.2.1 美国对华贸易政策的动因 |
| 2.2.2 美国对华贸易政策的特点 |
| 2.2.3 美国对华贸易政策的方式 |
| 2.3 美国对华贸易政策和价值链分工相关研究 |
| 2.3.1 中美贸易政策发展的新趋势及相关研究 |
| 2.3.2 中美价值链分工的相关研究 |
| 2.4 文献评述 |
| 第3章 美国对华贸易政策对中国制造业嵌入全球价值链分工影响的理论分析 |
| 3.1 美国对华贸易政策对中国制造业嵌入GVC分工影响的理论模型 |
| 3.1.1 理论建模基础 |
| 3.1.2 美国对华贸易政策对企业生产状态的影响 |
| 3.1.3 美国对华贸易政策对全球价值链分工的影响 |
| 3.2 美国对华贸易政策对中国制造业嵌入GVC分工影响的作用机制 |
| 3.2.1 抑制转移效应 |
| 3.2.2 网络链条效应 |
| 3.2.3 投资跨越效应 |
| 3.2.4 “污名化”效应 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 美国对华贸易政策与中国制造业嵌入全球价值链分工的典型化事实 |
| 4.1 中国制造业嵌入全球价值链分工的现实分析 |
| 4.1.1 测算方法 |
| 4.1.2 全球价值链参与度指数测算与分析 |
| 4.1.3 全球价值链位置指数测算与分析 |
| 4.1.4 全球价值链国际竞争力指数测算与分析 |
| 4.2 美国对华贸易政策演变与具体贸易政策措施运用 |
| 4.2.1 “小布什政府”对华贸易政策(2001—2009) |
| 4.2.2 “奥巴马政府”对华贸易政策(2009—2017) |
| 4.2.3 “特朗普政府”对华贸易政策(2017—至今) |
| 4.3 美国对华贸易政策与中国制造业全球价值链分工地位关系初探 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 美国对华贸易政策对中国制造业全球价值链分工地位影响的实证分析 |
| 5.1 计量模型设定 |
| 5.2 变量设计与数据说明 |
| 5.2.1 变量选取与测量 |
| 5.2.2 数据来源与说明 |
| 5.3 基于整体层面的实证检验 |
| 5.3.1 基准回归分析 |
| 5.3.2 稳健性检验 |
| 5.3.3 行业技术异质性分析 |
| 5.3.4 美国对华贸易政策动态演变分析 |
| 5.4 基于作用机制层面的实证检验 |
| 5.4.1 模型设定与研究方法 |
| 5.4.2 检验结果与说明 |
| 5.5 基于化解或突破贸易政策限制下GVC分工地位提升层面的实证检验 |
| 5.5.1 指标量化与说明 |
| 5.5.2 基准回归检验 |
| 5.5.3 稳健性检验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 美国对华贸易政策视角下中国制造业全球价值链分工利得探究 |
| 6.1 研究方法与数据来源 |
| 6.1.1 全球价值链分解 |
| 6.1.2 数据来源 |
| 6.2 中美制造业全球价值链贸易利益分析 |
| 6.2.1 中美制造业总值贸易与增加值贸易比较分析 |
| 6.2.2 中美制造业双边贸易利益分配 |
| 6.3 美国对华贸易政策对中国制造业GVC增值能力影响的实证检验 |
| 6.3.1 模型设定与变量选取 |
| 6.3.2 基准检验 |
| 6.3.3 稳健性检验 |
| 6.3.4 差异性检验 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究结论与政策建议 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间所取得的学术成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）应对自然灾害的弹性配电网规划与恢复研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 弹性配电网基本概念、特征与关键技术 |
| 1.2.1 弹性配电网基本概念 |
| 1.2.2 弹性配电网基本特征 |
| 1.2.3 弹性配电网研究关键技术 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 弹性配电网评估研究现状 |
| 1.3.2 弹性配电网规划研究现状 |
| 1.3.3 弹性配电网恢复研究现状 |
| 1.4 当前存在问题及本文贡献 |
| 第2章 基于非采样方法的配电网弹性水平评估 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 弹性评价指标 |
| 2.3 供能路径建模 |
| 2.4 概率事件构建 |
| 2.4.1 事故中阶段停电时间相关的概率事件 |
| 2.4.2 事故后阶段停电时间相关的概率事件 |
| 2.5 弹性指标的解析表达 |
| 2.5.1 事故中阶段停电时间的解析表达 |
| 2.5.2 事故后阶段停电时间的解析表达 |
| 2.6 算例分析 |
| 2.6.1 IEEE13节点配网仿真 |
| 2.6.2 IEEE123节点配网仿真 |
| 2.7 结论 |
| 第3章 基于多灾害场景双阶段分布式鲁棒模型的弹性配电网规划 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多灾害场景双阶段分布式鲁棒模型框架结构 |
| 3.3 多灾害场景双阶段分布式鲁棒模型数学形式 |
| 3.3.1 不确定性模型构建 |
| 3.3.2 弹性配电网规划模型(第一阶段规划措施) |
| 3.3.3 拓扑重构与临时微网构建(第二阶段运行措施) |
| 3.4 求解算法 |
| 3.4.1 模型重构 |
| 3.4.2 基于原始割的模型分解算法 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 IEEE13节点算例仿真 |
| 3.5.2 IEEE33与135节点算例仿真 |
| 3.6 结论 |
| 第4章 基于多阶段随机优化的弹性配电网车载发电机规划方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 模型概念性框架 |
| 4.3 模型数学表达 |
| 4.3.1 规划阶段模型 |
| 4.3.2 预防调度阶段模型 |
| 4.3.3 运行恢复阶段模型 |
| 4.4 求解算法 |
| 4.4.1 线性化技术 |
| 4.4.2 逐步对冲算法 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 IEEE 13节点算例 |
| 4.5.2 IEEE 123节点算例分析 |
| 4.6 结论 |
| 第5章 考虑人员协同调度的弹性配电网序贯恢复方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 恢复模型的数学形式 |
| 5.2.1 模型的应用方法 |
| 5.2.2 维修人员调度模型 |
| 5.2.3 开关操作人员调度模型 |
| 5.2.4 配网恢复模型 |
| 5.2.5 耦合约束 |
| 5.3 求解算法 |
| 5.3.1 线性化方法 |
| 5.3.2 聚类方法 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 仿真算例设计 |
| 5.4.2 仿真结果 |
| 5.4.3 模型优越性 |
| 5.5 总结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表与录用的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参与的课题研究与项目研发 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（8）面向高维不平衡数据的多阶段信用评估模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 单一模型研究现状 |
| 1.2.2 集成模型研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关技术 |
| 2.1 特征处理方法 |
| 2.1.1 特征选择 |
| 2.1.2 特征提取 |
| 2.2 现有模型介绍 |
| 2.2.1 朴素贝叶斯 |
| 2.2.2 决策树 |
| 2.2.3 随机森林 |
| 2.2.4 K近邻 |
| 2.2.5 Light GBM |
| 2.2.6 极端梯度提升 |
| 2.2.7 梯度提升决策树 |
| 2.3 不平衡问题的解决方案 |
| 2.3.1 基于数据的方法 |
| 2.3.2 基于算法的方法 |
| 2.4 超参数优化方法 |
| 2.4.1 网格搜索 |
| 2.4.2 随机搜索 |
| 2.4.3 贝叶斯优化 |
| 2.5 K-Means聚类算法 |
| 2.6 集成学习方法 |
| 2.6.1 bagging |
| 2.6.2 boosting |
| 2.6.3 结合策略 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 高维不平衡数据的预处理 |
| 3.1 基本问题描述 |
| 3.2 重采样方法 |
| 3.2.1 随机欠采样 |
| 3.2.2 随机过采样 |
| 3.2.3 SMOTE |
| 3.3 高维不平衡数据的预处理过程 |
| 3.3.1 特征处理阶段 |
| 3.3.2 平衡子集构造阶段 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.4.1 数据集 |
| 3.4.2 评价指标 |
| 3.4.3 数据准备和特征处理 |
| 3.4.4 实验设计 |
| 3.4.5 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于高维不平衡数据预处理的多阶段信用评估模型 |
| 4.1 基本问题描述 |
| 4.2 基于混合扰动的同质集成模型 |
| 4.2.1 基分类器训练阶段 |
| 4.2.2 基于软投票的集成模型构建阶段 |
| 4.3 基于超参数优化的多分类器集成模型 |
| 4.3.1 基分类器选择和超参数优化阶段 |
| 4.3.2 多分类器集成阶段 |
| 4.4 实验设计 |
| 4.4.1 基于混合扰动的同质集成模型 |
| 4.4.2 基于超参数优化的多分类器集成模型 |
| 4.5 实验结果分析 |
| 4.5.1 同质集成模型的实验结果 |
| 4.5.2 多分类器集成模型的实验结果 |
| 4.5.3 两种集成模型的对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于多阶段信用评估模型的征信管理原型应用 |
| 5.1 应用背景 |
| 5.2 应用意义 |
| 5.3 系统结构和流程介绍 |
| 5.3.1 系统结构介绍 |
| 5.3.2 数据库设计 |
| 5.3.3 信用审批流程介绍 |
| 5.4 系统实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果目录 |
| 致谢 |
（9）考虑严重运行受限场景的含高渗透率可再生能源电网规划研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 基金资助 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 主动配电网规划研究现状 |
| 1.2.2 输电网规划研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 计及需求侧响应的主动配电网双层协同规划方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 配电网规划与运行中的需求侧响应模型 |
| 2.3 考虑需求侧响应资源和严重受限场景的主动配电网双层协同规划模型 |
| 2.3.1 计及需求侧响应的主动配电网经济调度模型 |
| 2.3.2 计及需求侧响应的主动配电网规划模型 |
| 2.4 基于影子价格理论的配电网严重受限场景筛选方法 |
| 2.5 主动配电网双层协同规划模型求解 |
| 2.5.1 主动配电网双层协同规划模型的迭代求解流程 |
| 2.5.2 基于二阶锥松弛的配电网交流潮流约束转化 |
| 2.6 算例分析 |
| 2.6.1 配电网双层协同规划方案 |
| 2.6.2 模型对比分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 考虑阻塞消除的输电网多阶段规划方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 输电网阻塞的产生及消除方法 |
| 3.3 计及线路利用率的输电网阻塞风险评估及严重阻塞场景筛选方法 |
| 3.3.1 考虑阻塞缓解的输电线路利用率指标 |
| 3.3.2 输电网经济调度模型 |
| 3.3.3 计及输电线路利用率的输电网阻塞场景筛选方法 |
| 3.4 考虑严重阻塞场景的输电网多阶段规划模型 |
| 3.4.1 输电网多阶段规划模型目标函数 |
| 3.4.2 输电网多阶段规划模型约束条件 |
| 3.5 输电网多阶段规划模型求解算法 |
| 3.5.1 基于大M法的输电网规划模型线性化 |
| 3.5.2 输电网规划模型迭代求解流程 |
| 3.6 算例分析 |
| 3.6.1 输电网规划结果 |
| 3.6.2 输电网阻塞问题分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 总结和展望 |
| 4.1 总结 |
| 4.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 攻读硕士学位期间发表或录用的论文及科研成果 |
（10）虚拟网络功能部署及整合的优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究贡献 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 相关工作分析 |
| 2.1 NFV分析 |
| 2.1.1 NFV的产生背景 |
| 2.1.2 NFV的部署场景 |
| 2.1.3 NFV标准架构 |
| 2.1.4 相关技术支撑 |
| 2.2 虚拟网络功能和服务功能链 |
| 2.3 VNF部署优化方法 |
| 2.3.1 同时降低服务器能耗和带宽消耗 |
| 2.3.2 提高VNF部署优化的时间效率 |
| 2.3.3 数据中心中VNF部署优化研究 |
| 2.4 VNF整合优化方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 联合优化服务器能耗和带宽消耗的VNF部署方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题模型 |
| 3.3 JOEB-VNFD方法 |
| 3.3.1 己有VNF部署优化方法的基本思路 |
| 3.3.2 对己有方法的扩展 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 实验环境与设置 |
| 3.4.2 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 面向时间高效的VNF部署优化方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 可部署域的构建 |
| 4.2.1 服务器选择 |
| 4.2.2 可部署域的容量设置 |
| 4.3 实验与分析 |
| 4.3.1 实验环境与设置 |
| 4.3.2 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 数据中心中应用VM和VNF联合优化部署 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 数据中心网络 |
| 5.2.2 应用部署请求 |
| 5.2.3 问题建模 |
| 5.3 可部署域感知的联合优化应用VM与VNF部署方法 |
| 5.3.1 可部署域构建 |
| 5.3.2 感知可部署域的二阶段联合优化应用VM与VNF部署方法DS_TS |
| 5.3.3 感知可部署域的一阶段联合优化应用VM与VNF部署方法DS_OS |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.4.1 实验环境与设置 |
| 5.4.2 实验结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于多状态特征的VNF整合优化方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 VCOMSC方法 |
| 6.3.1 神经网络分析 |
| 6.3.2 输入状态特征 |
| 6.3.3 服务器关闭策略的神经网络模型 |
| 6.3.4 服务器关闭策略的神经网络模型训练 |
| 6.4 实验与分析 |
| 6.4.1 实验环境与设置 |
| 6.4.2 实验结果及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读博士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
四、多阶段优化方法在投资理论中的应用（论文参考文献）
- [1]基于区间二元语义信息的突发事件应急决策方法研究[D]. 戚凯旋. 中国科学技术大学, 2021
- [2]不确定性条件下流程企业生产调度和鲁棒优化研究[D]. 凤伟. 浙江大学, 2021(01)
- [3]提升高风电渗透率电力系统灵活性的源-储-网协调规划方法[D]. 杨修宇. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]面向石化企业的计划调度建模及优化算法研究[D]. 彭泽栋. 浙江大学, 2021(01)
- [5]基于多模型集成的软测量建模[D]. 盛晓晨. 江南大学, 2021(01)
- [6]美国对华贸易政策与中国制造业嵌入全球价值链分工研究[D]. 张宁宁. 山东大学, 2021(11)
- [7]应对自然灾害的弹性配电网规划与恢复研究[D]. 张刚. 山东大学, 2021(12)
- [8]面向高维不平衡数据的多阶段信用评估模型研究[D]. 孔菲菲. 东华大学, 2021(09)
- [9]考虑严重运行受限场景的含高渗透率可再生能源电网规划研究[D]. 黄亦昕. 浙江大学, 2021
- [10]虚拟网络功能部署及整合的优化方法研究[D]. 齐丹丹. 南京邮电大学, 2020(03)