向量拟平衡问题系统解集的强本质集及应用

研究了向量拟平衡问题系统解的存在性,然后引入解集的强本质性概念,得到了强本质集的存在性,作为应用引入多目标广义对策的解集中较本质性更稳定的强本质弱Pareto-Nash平衡点集并导出其存在性。     

多值非扩张映射的广义混合平衡问题的不动点解

引入了多值非扩张映射的概念,研究了多值非扩张映射的不动点集与广义混合平衡问题的公共点问题.利用不动点理论,在巴拿赫空间中构造了一种迭代算法.利用最佳逼近方法和度量投影方法,证明了此算法强收敛到多值非扩张映射的不动点集与广义混合平衡问题的公共点,并且推广了以前的结论.     

L-凸空间中的广义S-LKKM定理及应用

L-凸空间推广了G-凸空间,广义H-空间,超凸度量空间等一大批凸空间,该空间的探讨为非线性分析问题的研究提供了广泛而重要的背景.通过在L-凸空间的非空子集上导出一类新的广义S-LKKM映射,在非紧的条件下建立了L-凸空间的广义LKKM定理和广义S-LKKM定理,这些定理改进和推广了近期文献[1-4]的许多重要结果.作为应用,可以得到L-凸空间中极大极小不等式和鞍点定理;进一步,还可以探讨不动点定理和截口定理,极大元定理和抽象经济的平衡存在性等问题.     

基于博弈论的军备竞赛模型

根据博弈论的最优反应动态，分析了军备竞赛的过程？分析结果表明，完全信息下的有限理性的博弈方，军备竞赛的结果最终将达到一个平衡点。基于此，结合有限理性的博弈特点，建立军备竞赛的动力系统模型，求出模型在穗态下的解。     

完全信息多目标博弈系统解的存在性研究

对于具有n个局中人完全信息的博弈系统,首先建立了n个局中人的整体多目标博弈模型以及每个局中人的多目标博弈子模型,然后建立了n个局中人的合作多目标博弈模型,最后研究了博弈系统解之间的关系和性质.     

基于不完全扑灭的应急物资分配博弈模型

针对救援物资在短时间内不能全部满足灾害事件产生的应急需求,提出不完全扑灭灾情的策略,构建以受灾点为局中人,以分配方案为策略集的完全信息非合作博弈模型.为了解决节点和分配量过多导致策略集过大的问题,采用分阶段规划法,即一阶段以响应时间最短为目标对受灾点独立进行初始分配,二阶段针对发生冲突的受灾点建立博弈模型.通过构建适应度函数,提出用粒子群优化算法求模型的纳什均衡解.用一个数值算例来验证模型的有效性,结果表明该模型在解决供需不平衡的应急物资分配问题时,可以兼顾救援中的效率与公平,反映出较好的救灾效果.     

Banach空间中线性算子的Tseng度量广义逆与Moore-Penrose度量广义逆

在Banach空间中,利用Banach空间几何方法及度量投影算子,给出了Moore-Penrose度量广义逆的三种形式,证明了最大Tseng度量广义逆与Moore-Penrose度量广义逆是等价的.     

弱和弱^＊局部完全K凸空间的三个性质

本文证明了在弱＾＊局部安全Ｋ凸空间中，近迫集的度量投影是范一弱＾＊连续的。研究了在弱局部完全Ｋ凸空间中弱暴露点的一个性质，讨论了弱＾＊局部完全Ｋ凸空间在ｌ＾ｐ（Ｘｉ＾＊）中的提升问题。     

用g-函数刻画度量化的几个问题

利用g-函数刻画度量空间和广义度量空间是一个有趣的研究热点.作者回答了Nagata提出的一个问题,并讨论下降g-函数的若干性质.     

用ɡ-函数刻画度量化的几个问题

利用ɡ-函数刻画度量空间和广义度量空间是一个有趣的研究热点. 作者回答了Nagata提出的一个问题,并讨论下降ɡ-函数的若干性质.     

有限理性条件下资源配置结果欠优的机理研究

借鉴了有限理性博弈相关理论，建立了有限理性条件下协调博弈的快速学习模型及复制动态进化模型；分析了存在理性局限的情况下，资源配置结果偏离最优化状态的机理，蓝指出了改善这种欠优的资源配置结果的可能途径。     

覆盖空间下粗糙集和Vague软集融合方法研究

针对覆盖近似空间下粗糙集、Vague集和软集3种不确定性理论方法融合扩展的问题,提出了一种新的基于近邻域的覆盖粗糙Vague软集模型,并讨论了相关性质。又针对该模型的不确定性度量问题,定义了一种新的覆盖粗糙Vague软集的不确定性度量方法。该方法通过引入覆盖粒度空间下知识熵的概念定义覆盖粒度空间的不确定程度,同时采用粗糙度定义覆盖粗糙Vague软集本身的粗糙性,最后将二者结合度量覆盖粗糙Vague软集的不确定性程度。算例分析表明,该度量方法是有效可行的,并且随着覆盖粒度的增大覆盖粗糙Vague软集的不确定性程度也随之增大。覆盖粗糙Vague软集模型在胃电信号(EGG)分析及胃疾病辅助诊断问题研究中有很好的应用前景。     

关于下半连续函数的性质

证明了局部紧且具有可数基的度量空间上的弱下半连续函数和自反的巴拿赫空间上的弱下半连续函数的间断点集合都是第一纲集。     

广义不完备混合决策系统的知识约简

针对现实中同时具有丢失型和遗漏型未知属性的混合决策系统的约简问题,建立了广义不完备邻域粗糙集模型,提出了未知属性的辨别方法,给出了一种混合约简算法.模型采用广义邻域关系度量不可分辨关系,通过邻域信息粒子逼近论域空间,是非对称相似关系和容差关系的广义化.依据分类一致性假设及广义邻域关系进行未知属性的辨别,讨论了噪声样本和邻域大小对分类精度的影响.采用UCI数据库中5组数据进行了仿真试验,预测精度证明了约简算法的有效性和可行性.     

基于多尺度互注意力的遥感图像语义分割网络

为了解决在遥感图像语义分割任务中存在的目标物体之间巨大尺度差异和丢失空间细节信息导致分割精度下降的问题，提出多尺度互注意力与指导上采样网络.利用多尺度互注意力模块获得不同尺度图像之间的像素关系，平衡不同尺度物体的权重，提高小尺度物体的分割性能.编码指导上采样模块利用编码结构中的信息，指导图像上采样的过程，融合空间细节信息，提升目标物体边界像素的分类效果.在Potsdam数据集和Jiage数据集上的m IoU得分分别为85.52%和86.59%，较次优网络分别提升了1.32%和1.46%.     

半无穷维广义F不变凸多目标规划的最优性条件

研究了Ｂａｎａｃｈ空间中广义Ｆ不变凸多目标规划问题的最优性条件,获得了可行解是有效解或弱有效解的Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ型最优性充分条件和必要条件。     

Banach空间中线性算子的Tseng度量广义逆与Moore—Penrose度量广义逆

在Banach空间中,利用Banach空间几何方法及度量投影算子,给出了Moore-Penrose度量广义逆的三种形式,证明了最大Tseng度量广义逆与Moore-Penrose度量广义逆是等价的。     

有限理性在交通领域应用研究综述

为更好地对有限理性视野下的交通行为进行研究,总结梳理了现有关于有限理性视野下的出行行为研究及其成果,并将这些研究从2个方面进行了归纳和总结:一方面是与微观交通行为相关联的研究,其目的多为发现出行者在有限理性视野下的决策过程及行为规律;另一方面是与宏观交通分配模型相关联的研究,其作用在于松弛原有分配模型的完全理性假设,建立与实际更为相符的交通分配模型.研究结果表明:以往的相关研究可以分成信息获取不完全或备选方案不完备假设下的有限理性,非最优路径选择机制假设下的有限理性,感知误差影响下的最优路径选择机制和重复选择过程中"非显著不更新"假设下的有限理性等4个问题.在对目前的研究进行分析的基础上,指出了今后的研究方向.     

具有局部可数弱基的空间的一个注记

通过建立具有局部可数弱基的空间与局部可分度量空间之间的关系,证明了具有局部可数弱基的空间是g-可度量空间,1-序列复盖商ss-映射保持具有局部可数弱基的空间.     

具有局部可数弱基的空间的一个注记

通过建立具有局部可数弱基的空间与局部可分度量空间之间的关系,证明了具有局部可数弱基的空间是g-可度量空间,1-序列复盖商ss-映射保持具有局部可数弱基的空间.