新行业比较优势如何出现以及优势行业如何维持是探究经济增长路径的根本问题.本文使用2010-2020年各省133万家企业注册大数据研究了知识溢出和政策干预对比较优势显现和维持的影响,并从行业特征和省份特征层面进行了多种异质性探讨.研究发现,知识溢出促进了新行业比较优势的出现,但只有省份内部关联行业之间的知识溢出有利于已有比较优势的维持.全国层面的产业政策没有提升被扶持行业比较优势出现的概率,但增加了重点发展行业的份额.发展比较优势方面,高知识含量和高地理集中度的行业在知识溢出中得到的收益较低;中西部省份和专业化程度高的省份在行业发展时更依赖于省份间知识溢出.进一步分析发现,发达的公路系统有助于增强省份之间知识溢出对行业发展的促进作用,人口净流入高的省份充当知识外溢的角色.省份之间的知识溢出对重点行业发展政策的发挥有正向调节作用.本文的研究为提升行业多样性提供了经验证据.

本文在一个系统的框架内估算中国企业面临的汇率风险,综合考虑日常经营和金融对冲的影响,首次测算出企业在经营中面临的汇率风险,进而能够更加清晰地讨论汇率风险的形成机理和化解机制.研究发现,中国企业在经营中面临汇率风险暴露程度较低的原因在于中国企业使用外币成本较低、中国的进口渗透率整体较低和中国企业的海外业务收入占比较低;结合对企业最终面临的汇率风险的估算,评估了汇率传递、经营对冲、外币债务和外汇衍生品分别降低了拥有海外业务收入企业31.86%、3.76%、11.15%和39.25%的汇率风险暴露水平.本文进一步进行政策模拟,分析国外推动产业链本土化和中国积极主动扩大对外开放的情境下,中国企业在经营中面临的汇率风险的潜在变化.本文首次系统性地讨论了中国企业的汇率风险问题,明晰了汇率风险的形成机理、厘清各种风险化解机制的差异化作用、模拟了政策冲击对企业经营中面临汇率风险产生影响的机制和程度,对外汇市场发展、企业化解汇率风险,以及相关政策的制定有重要价值.

数字经济时代,我国银行业竞争格局正经历巨大变革,数字技术深刻影响着银行的业务模式和发展水平.本文基于大数据与传统数据融合的视角,利用因子分析法测度我国120家商业银行2009-2019年数字金融发展水平.然后利用核密度估计、空间面板杜宾模型从时间和空间两个视角考察我国商业银行数字金融发展的时空变化特征,并分析银行数字金融发展的地区差异演变规律及其来源.最后考察了银行数字金融水平与地区数字普惠金融之间的互动关系.研究发现:我国商业银行数字金融水平随着时间推移呈现极化差异.在东部地区,银行数字金融与地区数字普惠金融之间具有相互促进效应,而在东北部地区则会产生抑制效应;在中部和西部地区,两者没有明显的互动效应.本研究丰富了数字金融水平测度的构建体系,为揭示我国商业银行数字金融发展差异状况、探索与地区数字普惠金融的协同提升对策提供了重要借鉴经验.

文章采用空间误差模型刻画个体之间的网络结构关系,讨论响应变量随机缺失时部分线性变系数空间误差模型的估计和借补问题.首先,利用矩阵分块和截面似然技术构建了参数估计量,并证明了参数估计量的渐近分布和未知系数函数估计量的收敛速度.其次基于部分线性变系数模型,提出了带有空间网络结构的缺失数据的借补方法. 最后,通过蒙特卡洛模拟研究了估计量的有限样本性质,并将该方法应用于QQ数据集分析.

信息不对称是阻碍制造商积极参与碳市场交易及投入减排技术的主要原因,文章基于碳交易机制, 在零售商隐匿消费者低碳偏好信息的情形下,研究制造商减排和零售商的信息共享策略选择问题.文章利用Stackelberg模型考察供应链各成员的最优决策,其中零售商拥有私有信息 (消费者的低碳偏好)并决定是否与制造商共享该信息. 利用博弈论与静态比较分析,发现零售商共享信息对供应链有益, 且在信息不对称下,制造商与零售商制定收益共享契约可以提高自身收益.当制造商风险规避程度较低时, 零售商愿意共享信息;当消费者低碳偏好较高且对产品价格不敏感时, 制造商的减排率会增加;对于减排成本较大且消费者低碳偏好较低的产品,增加碳配额会降低产品的价格, 进而削减制造商的减排动力. 因此,制造商可以适当降低自身风险规避行为以吸引零售商共享信息, 此外,制造商与零售商制定收益共享契约对供应链有利;为加强制造商减排技术的投入,零售商可以优先对非价敏用户做好低碳产品的宣传和推广.

在平台经济快速发展的当今,越来越多的制造商开通直销渠道以迎合消费者线上购物需求.制造商开通直销渠道加剧了渠道间竞争,尽管有助于提升产品需求量,但会侵蚀零售商的市场份额,也可能增加制造商的碳排放总量.尤其是在碳配额与交易机制下,碳排放量总量的增加导致制造商通过碳交易市场购买超出碳排放限额的碳排放量随之增加,进而增加制造商碳成本.基于此,借助博弈论构建制造商和零售商间的两级供应链模型,探究碳配额与交易机制对制造商渠道入侵策略的影响.研究发现,尽管制造商总是倾向于开通直销渠道,但是否增加碳排放总量以及是否侵蚀零售商利润取决于碳交易价格和制造商碳减排成本系数.具体而言:1)对零售商而言,当碳交易价格较高且碳减排成本系数较小时,制造商开通直销渠道渠会增加零售商利润;否则,制造商开通直销渠道仍会侵蚀零售商利润;2)对碳排放总量而言,当碳减排成本系数较小时,制造商开通直销渠道降低碳排放总量;当碳减排成本系数较大时,制造商开通直销渠道增加碳排放总量.此外,文章也探究了在何种情形下,制造商开通直销渠道既增加零售商利润,也能降低碳排放总量.

In this paper, the problem of identifying autoregressive-moving-average systems under random threshold binary-valued output measurements is considered. With the help of stochastic approximation algorithms with expanding truncations, the authors give the recursive estimates for the parameters of both the linear system and the binary sensor. Under reasonable conditions, all constructed estimates are proved to be convergent to the true values with probability one, and the convergence rates are also established. A simulation example is provided to justify the theoretical results.

The scheduling problem in surgery is difficult because, in addition of the planning of the operating rooms which are the most expensive resources in hospitals, each surgery requires a combination of human and material resources. In this paper, the authors address a surgery scheduling problem which arises in operated health care facility. Moreover, the authors consider simultaneously materiel and human resources. This problem is a three-stages flow shop scheduling environment. The first stage (ward) contains a limited number of resources of the same type (beds); The second stage contains different resources with limited capacity (operating rooms, surgeons, nurses, anesthesiologists) and the third stage contains a limited number of recovery beds. There is also a limited number of transporters (porters) between the ward and the other stages. The objective of the problem is to minimize the completion time of the last patient (makespan). The authors formulate this NP-Hard problem in a mixed integer programming model and conduct computational experiments to evaluate the performance of the proposed model.

Curve interpolation with B-spline is widely used in various areas. This problem is classic and recently raised in application scenario with new requirements such as path planning following the tangential vector field under certified error in CNC machining. This paper proposes an algorithm framework to solve Hausdorff distance certified cubic B-spline interpolation problem with or without tangential direction constraints. The algorithm has two stages: The first stage is to find the initial cubic B-spine fitting curve which satisfies the Hausdorff distance constraint; the second stage is to set up and solve the optimization models with certain constraints. Especially, the sufficient conditions of the global Hausdorff distance control for any error bound are discussed, which can be expressed as a series of linear and quadratic constraints. A simple numerical algorithm to compute the Hausdorff distance between a polyline and its B-spline interpolation curve is proposed to reduce our computation. Experimental results are presented to show the advantages of the proposed algorithms.

大宗商品是工业生产和金融投资中不可或缺的组成部分, 准确的大宗商品价格预测对保障工业生产顺利进行和帮助投资者规避风险具有重要意义.但现有的大宗商品价格预测模型大多是基于收盘价构建的点值模型, 忽略了价格的波动信息.因此, 本文从区间价格预测的角度出发, 提出了一个带有外生变量的门限自回归条件异方差区间模型(HTARIX), 构建了一个基于区间型数据的检验统计量来检验模型是否存在条件异方差, 进而提出了广义最小$D_K$距离估计求解模型参数, 并将其应用于大宗商品市场.HTARIX模型的优势在于能够捕捉区间型时间序列模型的条件异方差和非线性特征.相比于传统的点值数据模型, 我们的方法能够更加充分地利用区间的内部信息.实证结果表明, 本文提出的模型在大宗商品区间价格预测上的表现优于其他对比模型.

本文从环境规制软约束的视角研究环境规制对经济可持续发展的影响.我们构建了一个以绿色创新投资门槛效应为基础的理论模型, 首次将环境规制软约束引入波特假说的理论框架中, 分析环境规制和环境规制软约束如何影响企业的创新和竞争力.利用2007-2014年中国工业SO₂排污费征收标准调整这一准自然实验, 本文综合利用中国工业企业数据库、中国上市公司数据和国家重点监控企业排污费数据, 基于双重差分和三重差分模型, 研究环境规制和环境规制软约束对企业竞争力的影响.研究结果显示, 在经济转型时期的中国, 环境保护和企业竞争力存在实现双赢的可能.面对相同的环境规制政策, 波特假说是否可以实现受到环境规制软约束的影响.当企业面临环境规制软约束问题时, 企业竞争力显著下降.通过进一步分析, 本文发现环境规制软约束问题抑制了环境规制的创新激励.由于环境规制带来成本的增加, 最终导致企业竞争力的下降.当较少存在环境规制软约束时, 环境规制反而激发企业显著的创新效应, 并通过创新补偿效应显著提升了企业的盈利能力.

为贯彻落实习近平总书记关于“提升国家自然科学基金资助效能”的重要指示精神, 国家自然科学基金委员会管理科学部组织开展了一系列调研活动, 系统分析杰青、优青人才项目的资助效能.设计并发放了556份调查问卷, 参与座谈专家233人次.我们利用变异系数法、双重差分法、自然语言处理等统计方法对调研数据进行量化分析.调研数据统计发现: 与优青等人才项目相比, 杰青的综合资助效能相对较高, 立项后其学术成果、学术影响力均有大幅度提升; 杰青优青等人才项目的资助效能存在异质性; 从年龄上看, 42岁前获杰青资助的学者, 其综合资助效能会有更大提升.基于调研分析, 提出了人才项目要“强化过程管理与结题管理”等建议.

收益管理优化是提高零售商经济收益的有效途径之一.定价是收益管理的引擎和核心技术，对于提高零售商的收益具有重要作用.考虑到在收益管理的实际应用中，预测和优化问题的复杂性，通常采用先对产品需求进行预测，然后对收益进行优化的步骤.在对产品需求进行预测时，通常会面临多个候选模型，即面临模型的不确定性，这时一般会采用模型选择方法确定最终的模型.但传统的模型选择准则包括赤池信息准则（Akaike information criterion，AIC），贝叶斯信息准则（Bayesian information criterion，BIC）等通常只考虑了模型选择对预测精度的影响，而不考虑该预测模型会如何影响接下来的优化决策目标.本文首次在商品的收益管理优化中提出最小化聚焦信息准则（focusedinformation criterion，FIC）这种模型选择准则，运用FIC模型选择准则选择产品需求预测模型，考虑了优化模型的结构，以最小化决策误差，而不是预测误差为目标，来选择预测模型.数值模拟结果表明，在大部分情况下，相比于AIC和BIC两种模型选择准则，考虑决策目标的FIC模型选择准则表现最佳.同时，实证研究结果也验证了考虑决策目标的FIC模型选择准则的优越性.

为破解不完全信息下信息敏感型电子废弃物的回收困境，文章基于前景理论构建了由政府、消费者和回收商组成的演化博弈模型，探讨了影响系统博弈策略的主要因素.结果表明，政府加大监管力度可促进回收市场规范化；消费者负面信誉评价对非正规回收商具有导向性，高负面信誉评价激励非正规回收商规范化形成；回收过程中，消费者若遭受信息泄露损失，便趋向于不信任策略，且信息泄露损失越大不信任程度越深；前景理论中的损失规避系数和损失感知价值敏感系数，对于消费者和回收商的策略均有影响，而收益感知价值敏感系数对两者策略几乎无影响，说明决策者在博弈中更注重规避损失.

无人艇的水动力学具有强非线性与时变性，为便于转艏控制，提出一种基于纵荡速度的非线性变参数（nonlinear parameter varying，NPV）模型.首先从水动学机理出发，引入Ross阻尼模型，建立三自由度的非线性机理模型.其次，在机理模型基础上，将非线性项隐含于线性结构中，使模型构成类线性结构，再忽略数值较小的横荡阻尼项，并以纵荡速度为变参数，建立基于纵荡速度的NPV模型.NPV模型结构简单，具有非线性项与变参项，为Norrbin非线性模型与线性变参数（linear parameter varying，LPV）模型的扩展形式.最后，由仿真和实验验证了NPV模型能够很好地刻画无人艇转艏运动的非线性与时变特性.

The authors present a novel deep learning method for computing eigenvalues of the fractional Schrödinger operator. The proposed approach combines a newly developed loss function with an innovative neural network architecture that incorporates prior knowledge of the problem. These improvements enable the proposed method to handle both high-dimensional problems and problems posed on irregular bounded domains. The authors successfully compute up to the first 30 eigenvalues for various fractional Schrödinger operators. As an application, the authors share a conjecture to the fractional order isospectral problem that has not yet been studied.

In this paper, the authors propose Neumann series neural operator (NSNO) to learn the solution operator of Helmholtz equation from inhomogeneity coefficients and source terms to solutions. Helmholtz equation is a crucial partial differential equation (PDE) with applications in various scientific and engineering fields. However, efficient solver of Helmholtz equation is still a big challenge especially in the case of high wavenumber. Recently, deep learning has shown great potential in solving PDEs especially in learning solution operators. Inspired by Neumann series in Helmholtz equation, the authors design a novel network architecture in which U-Net is embedded inside to capture the multiscale feature. Extensive experiments show that the proposed NSNO significantly outperforms the state-ofthe-art FNO with at least 60% lower relative L²-error, especially in the large wavenumber case, and has 50% lower computational cost and less data requirement. Moreover, NSNO can be used as the surrogate model in inverse scattering problems. Numerical tests show that NSNO is able to give comparable results with traditional finite difference forward solver while the computational cost is reduced tremendously.

新冠肺炎疫情的爆发给中国股市带来了一场危机,投资者对避险资产的选择也逐渐引发关注. 文章通过DCC-GARCH $t$-copula模型检验了新冠肺炎期间黄金和比特币分别对中国股票市场的避险差异.结果表明, 平均来看新冠疫情期间黄金是比比特币更优的避险资产,这是因为黄金比比特币有更低的平均套期保值比率, 可以提供更廉价的对冲,并且与同样的股票行业指数组成的投资组合中黄金所需占比比比特币低.最优对冲比率和投资组合权重的动态波动性也进一步表明投资者需要积极地重新平衡他们的投资组合,而不是采用静态方法.

针对虚拟电厂(virtual power plant,VPP)中供给侧与负荷侧价格传导问题,考虑能源侧新能源出力不确定性、大电网购电价格、各类机组运行成本,文章提出了一种VPP厂内部动态分时电价策略,并综合考虑了负荷侧综合需求响应提出了EV 接入的VPP双层经济调度模型,以保证VPP的低碳经济运行. 上层考虑能源侧成本, 以VPP运营商供能成本最小为目标函数, 并将碳捕集系统(carbon capture system,CCS)作为灵活性资源,提出一种充分利用新能源与电网低谷电量的碳捕集装置运行模式.下层考虑包括EV在内的负荷侧用能成本, 以用能成本最小为目标函数. 最后,通过算例结果验证了所提策略的有效性. 结果表明,相较于采用大电网分时电价机制, 文章所提动态分时电价机制可节约51.8% 的能源供给成本,且可降低81.62%的CO$_{2}$排放量, 有效提升了VPP 经济性与低碳性.

为了解决证券投资组合收益预测模型在股票价格波动感知方面的语义细粒度量化不足和有效投资组合灵活性受限的挑战,文章提出了一种综合舆情态势评分模型(SESTM)和图套索(GLASSO)的股票收益系统预测模型.首先,采用分位回归方法对股价波动进行拟合建模,定义了波动幅度和均值序列两条曲线,用于发现与正收益波动相关的词汇.接着,运用SESTM模型从新闻公告语料中通过有监督的方式提取对股票价格波动灵敏感知的相关词汇,并形成与政策、估值和市场情绪密切相关的主题和匹配词典,进而生成舆情态势评分.最后,结合GLASSO方法构建股票价格之间的联动网络结构,并基于该网络构建个股投资组合策略.实证研究以疫情期间生物疫苗板块股票为对象,对网络联动和舆情态势评分模型开展了实验比较.实验结果显示:首先,以波动感知词汇为纽带构建的投资策略更适用于短期预测;其次,在融入反映联动网络的偏相关信息后,投资组合日均对数收益率达到1.6%,相较于未融入偏相关关系的1.4%的情况提高了14.3%,更是随机组合的日均对数收益率0.7%的2倍;而最高收益由随机组合的3.117 提高到3.605,提升幅度达到15.6%.以上结果表明,通过SESTM+GLASSO组合模型的方式提供了一种高效且性能优越的系统预测模型,该模型能够分析股票价格之间的网络联动关系,更准确地预测股票收益以制定相应的投资策略.这对于推动动态价格感知和深化大语言模型中的生成式跨模态任务的统计应用研究具有积极意义.

基于存在多个竞争性平台的理论框架,研究了平台的两种排他性合约形式:传统排他性合约和“二选一”合约.区分了优势平台使用这两种排他性合约动机的差异,并分析了不同形式的排他性合约对市场竞争和市场各方参与者收益的影响.研究结果表明,平台之间以及卖家之间的差异化程度是决定优势平台提供不同形式排他性合约的动机以及排他性交易对市场参与者产生的影响的核心因素.当平台之间以及卖家之间的差异化程度均较小时,优势平台选择提供传统排他性合约;而卖家之间的差异化程度较大时,优势平台选择提供“二选一”合约.尽管不同形式的排他性交易均会降低消费者剩余和总福利水平,但对其他竞争平台和卖家利润的影响是不确定的.传统排他性合约可以同时降低多个竞争平台的利润,而“二选一”合约则可以同时降低多个卖家的利润.本研究为平台不同形式的排他性交易行为提供了理论解释.

基于二维Hotelling模型,构建同时考虑平台与商家差异化的博弈模型,探讨强势平台排他策略选择的原因以及影响.研究表明:首先,强势平台存在两种排他动机,分别为“垄断驱动-排他”和“差异化驱动-排他”.强势平台较低的佣金、平台间较低的横向差异化水平、较高的纵向差异化水平以及产品间较高的横向差异化水平均会强化“垄断驱动-排他”,弱化“差异化驱动-排他”.其次,对弱势平台而言,强势平台的“差异化驱动-排他”对其同样有利.弱势平台可以通过适当降低佣金、增加平台间的横向差异化程度、降低平台间的纵向差异化程度,来避免“垄断驱动-排他”的出现.最后,激烈的产品间竞争能够激励强势平台的“差异化驱动-排他”,降低产品间的竞争水平,进而提升商家收益.研究结论有助于厘清强势平台排他策略的驱动因素以及区分排他策略对各方的不同影响,对强势平台的监管和平台行业的反垄断具有重要意义.

复杂决策问题分析经常遭遇超出寻常认知范畴的不确定性,即所谓“深度不确定性”.此时,目标系统可能高度未知,且系统行为机理与外部环境复杂多变,仿真实施难度远超常规.如何实现深度不确定环境下的系统仿真已成为系统科学领域的重要研究方向之一.对此,本文首先梳理了相关领域关于不确定性、深度不确定性的理解及认知变迁,提出深度不确定环境下系统仿真的关键特征约束,并分类阐述了现有主流不确定仿真范式的核心思想与实现路径;在此基础上,提出一种数据与模型混合驱动的动态探索性仿真范式,并在交通仿真领域进行方法实例应用,结果表明新方法能够有效提升仿真计算系统对真实系统复杂不确定变化的适应能力.

随着在跨境贸易的数字化，跨境电商得以快速发展.为此，国家分批设立了165个跨境电商综合试验区（综试区），并出台了“无票免税”政策，吸引中小企业参与跨境电商的创新实践中.文章在考虑综试区和“无票免税”政策的基础上，研究了跨境电商企业供应链网络构建与报税策略选择的联合优化.考虑到跨境贸易场景的不确定性，构建了两阶段非线性随机规划模型；并对模型进行了线性化，设计了最优求解的L型算法.实例应用结果表明：“无票免税”政策能够有效吸引企业入驻综试区，而新实施的“区域全面经济伙伴关系协定”会弱化海外仓与国内仓的差别，促使企业布局少数有地理优势的海外仓.两者均能够有效减轻企业供应链网络的布局代价.

文章旨在研究一类不确定支持向量机问题的鲁棒可行性.首先借助鲁棒优化方法，引入该不确定支持向量机问题的鲁棒对等问题.随后给出鲁棒对等问题的重构优化问题.最后借助该重构问题和上图集，得到该不确定支持向量机问题的鲁棒可行性半径的精确计算公式.

在设备故障诊断领域，操作说明、维修记录等文本数据具有极大的应用价值，充分挖掘和利用这类数据能大幅度提升故障诊断的工作效率.现有研究常用语义特征抽取及无监督聚类方法挖掘文本数据，辅助进行故障定位，但这类方法通常无法解释故障原因和给出提供相应维修方案的理由，据此生成的故障维修方案不易于理解.文章基于现有的成熟预训练语言模型BERT （bidirectional encoder representation from transformers），提出了一种基于BERT的短文本分类模型和知识图谱结合的故障定位方法，以充分挖掘和利用铁路CIR设备的文本数据中蕴含的知识和规律.所用方法首先基于CIR设备的功能层次关系确定故障模块，然后借助基于BERT的文本分类技术实现故障的初步定位，最后结合知识图谱进一步确定故障原因等信息辅助进行故障诊断，基于知识图谱积累的故障诊断知识提供故障维修方案易于维修人员理解，有助于知识的管理和工程效率的提升.在文本分类技术方面，文章利用铁路CIR设备故障维修台账记录数据进行实验，实验结果证明，基于BERT的短文本分类模型相较传统分类模型在性能上有较大的提升；在故障诊断方面，文章提出的文本分类和知识图谱结合的故障定位方法为经验相对不足的设备维护人员进行快速故障诊断提供了支持，也具备一定的实践意义.

文章考虑一类具有输入饱和的不确定周期离散时间系统的预见饱和控制问题.由于时变不确定矩阵及输入饱和的存在，预见控制理论中经典的差分算子方法无法适用.为此，文章引入状态辅助变量，利用系统状态向量与状态辅助变量之差代替通常的状态差分，成功地构造出输入饱和不确定离散系统的扩大误差系统.通过扩大误差系统的构造，将原系统的预见饱和控制器的设计问题转化为扩大误差系统的镇定问题.利用改进的扇形条件处理饱和非线性项并结合线性矩阵不等式（LMI）技巧，导出了闭环系统渐近稳定的充分条件.最后，仿真例子表明了文章结果的有效性.

Hopf分岔是一种比较简单而又重要的动态分岔问题，是指系统参数变化经过临界值时，平衡点由稳定变为不稳定并产生极限环.基于Hopf分岔，文章提出了一个具有饱和控制的时滞反应扩散谣言传播模型，其更好地反映了现实生活中谣言传播的特性，并且研究了其Turing不稳定和Hopf分岔，同时选择时滞为分岔参数，给出了分岔阈值的解析表达.最后，通过数值模拟仿真验证了理论结果的正确性，其结果表明扩散和时滞均是导致系统不稳定的原因.传统的谣言传播模型只考虑了时间演化，而该模型从时间和空间两个维度刻画了传统的谣言传播模型，使其更加贴切地反映了谣言在现实生活中的传播规律，为谣言传播的治理提供新的思路.

暂态行为、稳态精度、调节时间和收敛速率是评价控制系统闭环性能的四个关键指标.文章针对非匹配的不确定纯反馈非线性系统，提出了一种同时满足以上四个指标的跟踪控制设计方案.该方案通过设定性能函数来保证系统输出信号始终保持在由该函数边界形成的包络范围内.同时，在一种新颖的误差转换机制控制下，闭环系统的稳态精度和调节时间可以被预先设定.文章使用神经网络来逼近完全未知的非线性函数，其中神经网络的权值可以通过自适应律在线更新.另外，文章在自适应律中加入σ-修正项以避免估计参数发生漂移现象.最后，仿真结果验证了所提控制方法的有效性和在控制性能上的优越性.

在自反巴拿赫空间中，考虑线性控制系统的时间最优控制问题.运用非光滑分析，研究最小时间函数关于初始值和控制集规模两个变量的连续性等基本性质.将已有关于目标点为原点的结果推广到任意点.

旅行商问题（TSP）是组合最优化中的典型问题，求解TSP问题的现实意义重大.随着深度强化学习（DRL）在工业界的广泛应用，利用DRL模型自动设计学习算法成为近期的研究热点.为提升DRL模型在大范围TSP问题上的泛化能力，文章提出一种动态图卷积网络编码和空间注意力机制解码的混合模型求解大范围TSP问题.动态图卷积模块可以动态编码节点信息，从而有效地更新每个节点的隐藏层状态；空间注意力有利于捕捉节点之间的全局联系，进而通过加权所有局部特征计算和提取关键特征.实验结果表明文章模型将TSP50的训练策略泛化至TSP250/500/750/1000时的优化性能超越了先前DRL模型，且在TSPlib标准数据集上的测试结果也显示出模型对优化性能的提升.

针对模型未知且带有时滞的随机线性二次型（SLQ）最优跟踪控制问题，提出了一种自适应动态规划（ADP）算法.首先，利用双因果坐标变换导出原时滞系统的等效系统，构造一个新的由等效系统和命令生成器组成的增广系统，并给出该增广系统的随机代数方程.其次，为了解决随机线性二次最优跟踪控制问题，将随机问题转化为确定性问题.然后提出ADP算法，并给出该算法的收敛性分析.为了实现ADP算法，设计了三种神经网络，分别近似最优性能指标函数，最优控制增益矩阵和系统模型.最后，通过一个数值算例验证算法的有效性.

针对线性合作竞争多智能体系统（MAS），考虑到可能受到的外部干扰，研究了系统基于事件触发机制的规定时间二分一致性控制问题.首先，设计干扰观测器估计系统受到的外部干扰，且针对每个智能体给出了事件触发条件，以减少智能体间的通信频率，节省有限的通信网络资源，同时证明避免了Zeno现象，其次，为了明确地预先分配稳定时间，结合干扰观测器的估计值，设计了一种合作和竞争并存拓扑结构的规定时间事件触发控制协议，以保证所有智能体在受到外部干扰的情况下仍然达到二分一致.最后，利用仿真实例验证了所提出方法的可行性和有效性.

贝叶斯分位回归能够对线性混合效应模型中的参数进行良好的估计.在贝叶斯参数估计中，常用Gibbs抽样方法.为了得到精确的估计结果，Gibbs抽样方法需要进行多次抽样.当模型参数维度较高时，Gibbs抽样方法将会十分耗时.因此，文章采用变分推断来近似参数的后验分布.变分推断采用无条件分布来逼近Gibbs方法得到的条件分布，从而使得计算变得高效.文章将模型参数的先验假定为正态分布，对无惩罚线性混合效应模型的参数进行变分推断.考虑到模型参数可能面临的高维情况，文章将模型参数的先验假定为Laplace分布，对双惩罚线性混合效应模型的参数也进行变分推断.从模拟结果来看，变分推断对模型参数估计的精度虽略小于Gibbs抽样方法，但其运行速度较快.在高维情况下，运行效率依然很高.在大数据时代，时间和资源的消耗是文章首先需要考虑的因素.因此，文章提出的方法可实际运用在高维线性混合效应模型中.

为了比较多个待评价对象在不同时刻的发展水平，以及在某一时间段内的总体发展水平，进行动态评价显得十分必要.传统TOPSIS评价方法仅考虑数据序列之间的距离关系，没有考虑距离间的相关性，为解决以上问题，文章将集对分析联系度思想引入TOPSIS，采用联系向量距离代替欧氏距离计算贴近度，加入时间维度，提出基于联系度的动态TOPSIS评价方法.该方法不仅可以得到反映评价指标值差异程度的评价值及排序结果，还可以得到反映评价指标值增长程度的评价值及排序结果，同时还能得到同时考虑以上两种情况的综合评价值及排序结果.将该方法应用于2016$-$2020年长江经济带绿色发展水平评价，通过实例验证了该方法在实际应用中的有效性.

智能交通系统（ITS）作为协调城市交通的核心正快速发展，而交通流量预测是智能交通系统的重要组成部分，被视为成功部署ITS的关键因素.由于交通网络的复杂空间拓扑结构，使交通流量表现出高阶非线性及动态时空复杂性.为更好地对交通网格数据进行预测，文章提出了一种新的时空网络模型DCSTGCN，具备以下特点：1）将切比雪夫多项式（Ch）应用于图卷积神经网络，结合自扩散卷积将传统的固定式交通拓扑结构进行转换，使其更具有随机性、动态性；2）加入空间Transformer模型，在考虑数据异质性问题的同时，利用多头自注意力机制考虑节点、本地邻居节点以及非本地节点的多属性问题，从高维的子空间进行考虑节点之间的隐藏特征信息；3）将时间Transformer与1 × 1的二维卷积神经网络（Conv2d）相结合，对交通流时间序列信息进行多重权重分配获取重要的时间特征，利用Conv2d网络进行预测输出.通过试验验证，表明该方法模型优于多种对比基线模型.

伴随着互联网公益的兴起，以阿里巴巴和京东为代表的电商平台为国内公益事业的发展注入了强大的动力，但其慈善行为往往包含公益和盈利的双重动机.文章在考虑政府对平台的补贴政策和从事社会公益活动具有多周期动态变化特征的情况下，构建平台和商家的3种微分博弈模型，探讨双方开展联合公益营销的合作问题.研究表明：1）政府的补贴政策可以激励平台和商家加大对社会公益事业的投入，促使平台愿意为商家分担更多的公益成本.2）平台为商家分担公益成本在一定条件下不仅能提升商家的社会公益投入，还能实现双方利润的Pareto改善.3）政府补贴可以提升公益成本分担契约对平台和商家利润的Pareto改善效果，但平台可能会保留部分政府补贴，不会将其全部投入社会公益.4）在协同合作的公益营销情形下，平台、商家和整体的效益以消费者剩余和社会福利都是最优的.最后，通过算例分析验证了结论，以期为平台和商家联合公益营销提供理论依据和参考.

创新创业是塑造发展新引擎的有效选择.数字经济作为一种新的发展形态，能够为提升地区创业活力提供新机遇.为了验证数字经济在各地区发挥的创业拉动效应，把握其中的路径机制，基于2010--2020年选取的中国30个省份的面板数据，构建固定效应模型、中介模型、面板门槛模型，从劳动力和数据要素配置视角实证分析数字经济对创业活力的综合影响、细分差异与作用机制，并探究知识产权保护水平发挥的边界效应.研究发现：1）数字经济发展对创业活力具有显著的正向作用，其中在互联网应用、数字金融两个方面提升了创业活力，在信息化基础维度的作用不明显.2）数字经济可通过“劳动力配置”和“数据要素利用”两条路径促进创业活力提升.3）在“胡焕庸线”东南半壁，数字经济对创业活力具有显著影响.4）知识产权保护作为重要的制度保障，对数字经济与创业活力的关系起门槛调节作用，其水平处于最优区间时能够发挥最大效应.据此，各地区需进一步完善信息基础设施、提高数字技术应用水平、优化区域要素配置水平以激发创业活力，同时依据区位特点，采取自主创新研发、协同合作的差异化策略，营造与数字经济发展水平相适应的创业环境，释放创业活力.

文章在同时考虑模糊厌恶和通货膨胀风险下，研究鲁棒最优再保险和投资问题.保险公司的盈余过程通过扩散逼近模型定义，金融市场由一个无风险资产和风险资产组成.保险公司通过采取比例再保险减少索赔风险，通过在金融市场投资增加财富.通过通货膨胀对风险资产价格进行折算，得到通货膨胀对投资的影响.利用Radon-Nikodym导数和Girsanov定理，得到模糊厌恶下，保险公司的财富过程.以期望效用最大化为目标，得到鲁棒最优再保险和投资策略的解析解.最后，通过数值实验探讨模型参数对所得理论结果的影响，研究结果可以有效地指导保险公司的再保险和投资决策.