为了庆祝数学的美丽和重要性, 以及它在每个人生活中不可或缺的作用, 国际数学联 合会 (IMU) 倡议联合国教科文组织 (UNESCO) 宣布 3 月 14 日为国际数学日 (International Day of Mathematics, IDM). 2019 年 11 月 26 日, 联合国教科文组织第 40 届大会批准了这 一宣告.

With the rapid development of artificial intelligence technology and its advantages in decision-making, smart decision-making is receiving increasing attention from both academics and practitioners. This paper uses a bibliometric approach to analyze 783 works of literature related to smart decision-making from 1965-2022 to understand the research content and development process in the field. Through co-citation analysis, this paper identifies critical publications and research clusters in the field. Combined with keyword analysis, this paper provides a systematic review of the current state of research on smart decision-making. On this basis, the conceptual framework of the field is presented. According to the existing literature and bibliometric analysis, this study provides a list of research questions from three dimensions that deserve further consideration, providing insights into the trend of using AI for decision-making in the future.

Artificial intelligence has transformed marketing and consumer lives. However, despite its multiple beneficial effects, unprecedented artificial intelligence uses pose enormous challenges to consumer privacy protection. This research aims to provide a comprehensive picture of privacy research and enhance privacy protection. We first give more specific definitions of consumer privacy according to data analytic processes. Second, we investigate how AI-related factors, privacy risk, privacy protection, and other factors influence consumer privacy decision-making, and draw a conceptual model based on the extended Antecedents-Privacy Concerns-Outcomes (APCO) model. Third, we examine the potential risks of each data analytic step and the causes of privacy risks from consumer, company, and technology perspectives, and propose privacy protection schemes correspondingly. Lastly, we also provide agenda for future research.

Drug-protein interaction (DPI) prediction in drug discovery and new drug design plays a key role, but the traditional in vitro experiments would incur significant temporal and financial costs, cannot smoothly advance drug-protein interaction research, so many computer prediction models have emerged, and the current commonly used is based on deep learning method. In this paper, a deep learning model Computer-based Drug-Protein Interaction CBSG_DPI is proposed to predict drug-protein interactions. This model uses the protein features extracted by the Computed Tomography CT and Bert method and the drug features extracted by the SMILES2Vec method and input into the graph convolutional neural network (GCN) to complete the prediction of drug-protein interactions. The obtained results show that the proposed model can not only predict drug-protein interactions more accurately but also train hundreds of times faster than the traditional deep learning model by abandoning the traditional grid search algorithm to find the best parameters.

Given the rise of artificial intelligence, big data analytics has emerged as an important tool for processing and assimilating the enormous volume of data available on social media. It is of great theoretical and practical significance to explore the public opinion diffusion process and characteristics, and users' emotions of mega sports events based on big data statistics in the social media environment. This paper takes the Jakarta Asian Games, Russian World Cup and PyeongChang Winter Olympics held in 2018 as cases, uses text mining and social network analysis methods to analyze the dissemination process of social media users' data, presents the semantic words disseminated in sports events through high-frequency word cloud diagrams, and summarizes the general rules of public opinion dissemination. The results show that the more users' participation, the greater diffusion volume, and the diffusion process shows fast increasing, short duration, scattered topics, diversified contents, and strong guidance and weak continuity of attention. The high-frequency words, except for the names of the events, such as "cheer", "win the game" and "must win", have obvious concentration of emotional words.

This article investigates the structural transformation of Ukraine's financial market within the context of innovative metaspace technologies. It presents models outlining the structural changes in financial market sectors amid the rapid development of metaspace technologies, emphasizing the systematic prognostic nonlinear dependence of deposit, credit, and currency flows on time intervals within the FinTech services' payment platform. The article introduces system methods for modeling nonlinear processes and combinatorial procedures for organizing the environment of innovative metaspace technologies within the financial market. It systematically categorizes approaches for measuring the effectiveness signs of financial market structure development in the innovative metaspace. The article argues for the need to structure and evaluate the financial market sectors of Ukraine through non-combinatorial tasks, emphasizing the convenience of describing variables influencing market structure and visually depicting the metaspace environment as a simulated FinTech ecosystem. Standardizing performance indicator measurement algorithms for precise intervals of financial resource movement is advocated. The article establishes that combinatorial tasks for structuring financial market development objects in the metaspace environment should align with configurations influenced by variable factors, such as currency, deposit, and credit flows. An analysis of transactions involving currency exchange, deposits, and loans through FinTech services' payment platform in Ukraine's financial market is presented. Additionally, the article conducts a formalized assessment of changes in currency, deposit, and credit flow transactions influenced by the digital environment of FinTech services in Ukraine's financial market sectors.

This paper proposes a new discrete-time Geo/G/1 queueing model under the control of bi-level randomized (p, N₁, N₂)-policy. That is, the server is closed down immediately when the system is empty. If N₁ (≥1) customers are accumulated in the queue, the server is activated for service with probability p (0≤ p≤1) or still left off with probability (1-p). When the number of customers in the system becomes N₂ (≥ N₁), the server begins serving the waiting customers until the system becomes empty again. For the model, firstly, we obtain the transient solution of the queue size distribution and the explicit recursive formulas of the stationary queue length distribution by employing the total probability decomposition technique. Then, the expressions of its probability generating function of the steady-state queue size and the expected steady-state queue size are presented. Additionally, numerical examples are conducted to discuss the effect of the system parameters on some performance indices. Furthermore, the steady-state distribution of queue length at epochs n^-, n and outside observer's observation epoch are explored, respectively. Finally, we establish a cost function to investigate the cost optimization problem under the constraint of the average waiting time. And the presented model provides a less expected cost as compared to the traditional N-policy.

Connected and autonomous vehicles (CAVs) are expected to coexist alongside human-driven vehicles on roads for the foreseeable future. This study explores the stability and safety of mixed traffic streams, including traditional trucks and cars alongside CAVs. The study utilizes the intelligent driver model and cooperative adaptive cruise control model to characterize human-driven vehicles (including cars and trucks) and CAVs, respectively. It investigates how different ratios of trucks and penetration rates of CAVs impact the linear stability of mixed traffic flows and delineate their stability domains. Additionally, a simulation experiment is conducted using SUMO software to assess the safety implications of traffic congestion at on-ramp bottlenecks, specifically analyzing the safety dynamics of mixed traffic streams. The findings indicate that CAVs enhance both the stability and safety of mixed traffic flows. The presence of trucks is associated with reduced stability values at similar CAVs penetration rates. In scenarios without trucks, CAVs can elevate traffic safety by 58.28%-71.28%, whereas in the presence of trucks, although the enhancement diminishes, safety levels can still improve by 48.67%-65.11%.

This paper investigates the rank reversal issue in the selection of new energy vehicle types, focusing on consumers aged 20 to 30. It employs both the AHP and the PCbHA methods to rank four types of the new energy vehicles — pure electric vehicles, plug-in hybrid electric vehicles, range-extended electric vehicles, and fuel cell vehicles, based on ten influential factors: purchase cost, maintenance cost, fuel and electricity cost, safety, passability, endurance, appearance, brand power, power, and space. To verify the effectiveness of the PCbHA method in addressing the rank reversal problem, one alternative option is removed, and the ranking is recalculated with subsequent analysis of the results. The study finds that rank reversals often stem from the closeness of alternative weights. Through sensitivity analysis, this research reveals the impact of endurance attribute weight on decision outcomes, indicating that when the endurance weight reaches 0.35, the ranking of pure electric vehicles and range-extended electric vehicles reverses.

提升劳动收入份额是优化收入分配格局、 实现共同富裕的核心要义. 本文以2005年取消农业税为准自然实验, 通过双重差分法系统考察地方财政压力对企业劳动收入份额的影响. 研究发现: 地方财政压力显著降低了企业劳动收入份额, 在中小企业、 金融发展水平落后地区、 财政自给率较低地区以及劳动密集型行业中, 这种负向关系更为显著. 进一步的机制分析表明, 财政压力会导致地方政府提升税收与非税收征管力度、 加大举债力度, 进而加剧企业的融资约束, 此时, 企业会削减人力资本投资以平滑固定资产投资, 进而导致企业劳动收入份额下降. 本文研究不仅丰富了地方财政压力与企业劳动收入份额领域的研究, 也为如何改善初次分配结构、 实现共同富裕提供了经验证据和政策启示.

中国正处在新旧政商关系的动态衍化过程中, 构建以"亲" "清"为核心特征的新型政商关系已经成为各级政府改善政商关系的基本路径, 探究亲清政商关系能否更好地弘扬企业家精神和推动地区创新创业活动具有重要意义. 本文基于全国工商企业注册数据和中国政商关系亲清指数, 构建2016-2019年中国地级以上城市年度观测样本, 实证检验了亲清政商关系对地区创业水平的影响效应及其作用机制. 研究发现: 政商关系的亲清程度越高, 越有利于提高地区创业水平. 平均而言, 亲清政商关系指数每提高10分, 城市创业企业数量会增加2.35%, 具有显著的经济意义; 机制检验发现, 亲清政商关系在赋能地区创业过程中发挥了"成本节约效应"和"收益激励效应"; 城市特征异质性检验发现, 亲清政商关系对地区创业水平的正向影响在非东部地区、 小规模和低等级城市中表现得更强, 具有典型的"扶弱"作用; 进一步地, 当地区构建亲清政商关系的制度化程度较高以及官方媒体宣传力度较大时, 亲清政商关系对地区创业水平的促进作用更强; 从宏观到微观视角, 本文发现地区政商关系亲清化能够显著提高微观个体的创业概率, 尤其是对个体的机会型创业有更强的赋能效应. 总之, 本文的研究结论不仅丰富了政商关系和地区创业的研究文献, 而且为当前中国构建亲清新型政商关系的制度改革实践提供了及时的决策支持.

本研究通过构建自有资金投资(OC)、 独立风险资本(IVC)融资与公司风险资本(CVC)融资情形下企业两阶段动态研发投资决策模型, 探讨不同融资模式对企业动态研发投资决策的影响, 研究发现: IVC融资总是能促进企业第二阶段的研发投资, 并且当研发项目成功概率高于一定阈值时, IVC融资对第一阶段的研发投资也有促进作用; 当研发项目成功概率高于一定阈值, 且相较于无风险项目, 研发项目为CVC母公司带来的战略协同收益较大时, CVC融资会促进企业第一阶段的研发投资; 与IVC相比, CVC更能促进企业第一阶段的研发投资, 但是, 若第一阶段研发项目的结果为低质量, 则IVC更能促进企业第二阶段的研发投资.

本文以2009-2022年中国全A股上市公司为研究样本, 实证检验了客户企业ESG评级与供应商企业绿色创新二者之间的关系. 实证结果表明, 客户企业ESG评级能够显著正向影响供应商企业绿色创新; 客户企业减少占用供应商企业资金、 促进供应商企业加大创新投入、 提升供应商企业管理者的绿色认知, 是客户企业ESG评级促进供应商企业绿色创新的三种作用机制; 供应商企业市场势力会负向调节客户企业ESG评级与供应商企业绿色创新二者之间的正向关系. 异质性分析发现, 当客户企业承受更强的合法性压力或采取更多的实质性ESG实践时, 以及当供应商企业缺乏可信度或面临更为严格的环境规制时, 上述正向关系均更为显著. 进一步研究发现, 在ESG评级结果不确定性较低的情形下, 客户企业ESG评级对供应商企业绿色创新的促进作用能够得到更有效的发挥; 供应商企业开展绿色创新不仅有助于提升其自身的ESG评级, 亦有助于提升其全要素生产率. 本文从供应商企业视角揭示了ESG评级压力的传导效应, 亦为有效推动企业绿色创新提供了经验证据与管理启示.

城市间经济贸易收益与碳排放代价的不平等现象揭示了各城市碳脱钩进程的内在相互作用, 也反映出不同城市产业分工和经济结构的异质性. 但是现有的碳脱钩指标模型未充分考虑城市间碳不平等的影响作用, 进而导致了城市碳脱钩进程下各产业碳排放关联特征的变化规律仍未得到有效揭示. 为此, 本研究结合投入产出分析框架和复杂网络方法, 构建了考虑碳不平等关系的新型碳脱钩指标模型. 本研究进而以2012年、 2015年和2017年间中国309座城市为研究对象, 实证分析了中国的城市碳脱钩进程下各产业碳排放的集群化发展模式. 研究结果表明, 中国的城市间碳不平等关系分布呈现明显的需求侧集中化特征. 近年来, 中国主要城市通过碳不平等关系获得的碳脱钩收益不断增加, 成为实现其生产活动低碳化的关键因素. 而随着城市的碳脱钩水平提升, 其产业部门的碳排放关联特征会呈现出先解耦再耦合的"U"型演变规律. 这项研究有助于增强对跨区域经济环境联系对城市碳脱钩发展影响的理解, 可协助处于不同发展阶段的城市管理者制定差异化的政策组合, 实现经济发展的稳定和多产业协同减排.

企业污染治理策略选择既受到感知压力的影响, 与此同时, 也与自身可配置的资源息息相关. 为此, 从组态的视角分析什么样的压力感知与社会资本组合形式更能促进企业采取高水平的环境污染治理策略. 结果表明: 1)实现制造业企业高水平污染治理的路径主要分为三类, 分别是政府监督及社会关系主导下的污染治理路径、 资本主导下社会关系驱动的污染治理路径, 以及研发主导下社会关系驱动的污染治理路径, 且促进企业采取高水平污染治理的路径因企业而异. 2)"政府压力"和"研发平台参与"是两大核心前因条件, 产业承接区、 高政治嵌入、 规模较小的企业组别适应以"政府压力"为核心条件的路径组态; 产业外迁区、 低政治嵌入、 规模较大的企业组别则适应以"研发平台参与"为核心条件的路径组态. 3)前因条件"企业家社会关系"是各类企业采取高水平污染治理策略的基础保障, 充分调动企业家社会关系的作用, 有利于推动各种企业采取高水平污染治理策略. 研究结果有助于厘清制造业企业高水平污染治理的驱动路径与内在机制, 为企业实现高水平污染治理的"殊途同归"目标提供理论依据, 并为深入打好污染防治攻坚战提供借鉴参考.

交通领域的环境效益一直是环境经济学关注的焦点, 但囿于数据可得性和模型内生性, 鲜见全国范围内城市轨道交通对周边空气质量影响的研究. 本研究首次将中国已开通地铁的39个城市的地铁段数据与高分辨率日度PM_2.5数据集进行匹配, 使用多期双重差分法对新地铁段开通与周边空气污染的因果关系进行了实证分析. 研究发现, 新地铁段开通能够显著改善周边空气质量, 使得周边500米范围内PM_2.5浓度下降约2.37µg/m³, 并且这种减污效应在工作日对人均GDP高、 空气污染程度重、 燃煤电厂规模大的城市或某条线路的首段开通地铁段更加明显. 上述影响可能源自地铁开通转移了地面公共交通客流量, 导致地面车流量减少. 进一步发现, 地铁开通存在网络效应, 新地铁段的开通能改善既有地铁段周边的空气质量, 且与新开通地铁段的联系越紧密, 既有地铁段周边空气质量改善程度越高. 健康效益测算结果表明, 地铁开通减少了因PM_2.5导致的过早死亡人数, 在样本期间为周边覆盖人口带来每年约114~285亿元的健康经济价值. 本研究结论为精细化揭示地铁建设与空气质量之间因果关系、 促进城市轨道交通科学规划发展提供了理论依据和经验证据, 在城市环境治理与科学发展方面具有启示意义.

认知低碳消费对企业绿色转型的引导机理, 揭示企业低碳成本转嫁倒逼消费结构变化特征, 是双碳目标下推进供需双侧同步低碳转型的基础. 本文把低碳消费理念嵌入消费者效用函数中, 建立企业生产决策模型, 识别企业低碳转型边界条件, 探讨企业减排成本转嫁影响消费需求变化机理. 结论显示: 低碳消费通过推动需求结构绿色升级, 有效驱动了企业生产工艺低碳改造, 双碳目标对其驱动效果有正向调节效应; 碳价与减排投资收益之间的线性关系决定了企业低碳转型边界条件, 且减排投资收益存在一个门槛值, 超过此门槛值, 碳价提升激励企业减排, 但负向冲击企业产能, 其冲击程度随双碳目标推进呈倒U型变化; 企业低碳成本转嫁倒逼消费结构趋于低碳化.

灰色市场形成于不同地域同型商品存在价格差异带来的套利机会, 其广泛存在于品牌产品的营销周期中, 是授权市场外的一个市场补充. 与此同时, 品牌制造商在不同渠道策略性的选择产品发售时间以缓解渠道冲突, 例如, 相对于同步策略(高、 低价市场同时发售产品), 延迟策略(在高价、 低价市场先后顺序销售产品)就是最常见的策略之一. 基于此, 本文考虑由两个制造商、 一个第三方投机者及消费者组成的产销系统, 针对灰色市场背景下强势制造商的渠道模式选择问题, 分别构建了强势制造商采取同步策略和延迟策略下的渠道模式决策模型, 通过对比分析了灰色市场、 渠道模式对强势制造商决策及收益的影响. 研究结果表明: 1) 灰市存在时强势制造商采取延迟策略有利于获取更高收益; 2)强势制造商的定价策略取决于其渠道模式选择策略; 3) 第三方参与灰市投机与否与转移成本、 消费者对产品的估值和不同市场产品的替代程度密切相关. 此外, 还分析了强势制造商的不同渠道策略对弱势制造商的影响.

本文以考虑农产品掺假行为的农业供应链为研究对象, 其中下游农业公司接受农户所有初始农产品并决定采购价格, 而上游农户决定生产初始品牌和假冒农产品的数量, 构建了采用无区块链(基于传统技术) 和有区块链的可追溯情形下的农业供应链决策模型. 通过分析发现, 采用有区块链的可追溯体系使得下游公司可通过调控收购价来抑制农户生产初始假冒农产品的积极性, 而不采用这个可追溯体系下公司无法有效做到. 而且, 相比于无区块链的可追溯体系情形, 有区块链的可追溯体系在合理范围内对农户生产初始假冒农产品的抑制作用效果更显著, 并让农户生产更多的初始品牌农产品. 但是, 有趣的是,一味地追求抑制农户掺假行为并不一定可以为农户和公司同时带来更多利润. 在某些条件下, 如消费者对可追溯农产品信任度不低和有区块链的可追溯体系的实施成本不高, 采用有区块链的可追溯体系对农户和公司可以达到"双赢". 此外, 公司在采用有区块链的可追溯情形下不一定会给出更高的收购价格, 这也导致不一定带来更高的消费者剩余.

识别应急物流网络中的关键节点有助于部署维护措施, 保障应急物流网络的稳定性. 本文引入了一种合作博弈理论方法识别应急物流网络中的关键节点, 通过定义应急物流网络中的可行联盟与联盟效用, 基于 Shapley 值提出了应急物流网络中的单值解, 作为应急物流网络节点中心性的度量方法. 首先, 证明了该单值解计算的节点中心性在不同独立的应急物流网络间相互独立, 降低了其计算复杂度. 其次, 定义了可行分支有效性与道路公平性, 证明了其是满足上述两个公理的唯一单值解. 最后, 通过数值算例阐明了其合理性与稳健性. 将本文提出的单值解作为应急物流网络节点中心性的度量方法不仅能够全面考虑网络拓扑结构特征, 还能够兼顾节点的非网络特征, 这为应急物流网络的优化和稳定性维护提供了有力的理论支持.

由于创新依赖于基于组织间合作所推动的异质知识元素组合与重组, 故创新本质上双重嵌入在组织根据合作关系所构建的合作网络, 以及知识元素交互所构成的知识网络这一相依网络中. 相应地, 测度技术制裁引致的知识元素失灵对知识网络中知识元素组合关系的破坏, 以及对合作网络中组织合作联结产生的级联影响, 进而针对性地提出利于维护网络韧性的稳定策略, 对于确保知识-合作相依网络的持续运行, 预防创新卡脖子问题具有重要意义. 在围绕知识元素的存量、 流行性和专业性提出其三维属性结构的基础上, 从成本和效果双导向, 将引致知识元素失灵的策略分为六种. 利用我国新一代信息技术产业2000-2021年的专利数据, 根据结构和功能韧性的变化, 全面揭示知识元素失灵对相依网络造成的影响. 进一步地, 发轫于知识替代原理, 设计网络韧性的稳定策略并对其实施效果予以仿真, 以此探究保障相依网络稳定运行的途径. 研究发现: 1)知识网络中, 知识元素仍遵循创新的既有逻辑被组合, 虽然知识元素仍以分散的集群形式联结, 但其蕴含的内容已趋于多元化, 专业性不高但关联性强的知识元素可制造严重的卡脖子问题; 2)合作网络中, 组织已将其拥有的多个知识元素嵌入至知识网络中, 组织间的合作涉及多个知识元素, 且不会因一个知识元素的失灵而直接破裂; 3)基于初始计算和基于重新计算策略产生的效果接近; 4)全面组合中度值知识元素、 充分利用入度值居中知识元素所提供的组合机会, 以及持续开发基础性且关联度高的知识元素, 是维系相依网络稳定的关键.

信任关系是群组综合评价中确定主体重要性的主要工具. 但现有研究中信任关系多依赖于情感因素, 且被视为静态的、 固定的. 这极易导致"信任风险"问题. 如何规避这一问题, 提高信任关系的可靠性已成为群组评价中的重要研究内容之一. 对此, 本文首先构建了一种基于Page Rank的信任关系网络; 提出了综合考量情感信任、 认知信任的动态信任关系测度方法, 实现了信任关系随群组交互过程的动态计算; 进一步, 提出了依托动态信任关系的群组共识达成方法, 提高了共识达成效率; 在此基础上, 构建了考虑评价主体动态信任关系的群组评价方法. 最后, 通过重大投资项目评选的实例论证了方法的有效性和可靠性.

交叉效率分析方法是数据包络分析的重要拓展, 其通过综合自评效率和他评效率来评价决策单元. 现有的交叉效率方法大多以获取效率结果为导向, 未考虑到自评效率与他评效率间的联系以及决策单元对他评效率的接受程度. 本文关注交叉效率评价过程, 引入社会网络分析方法构建自评效率与他评效率的信任网络, 将交叉效率评价过程视为评价系统内部的群决策过程. 基于此, 本文提出一种基于共识和信任关系的区间交叉效率评价方法. 首先, 采用仁慈型和激进型策略计算出区间交叉效率矩阵, 利用社会网络分析方法构建决策单元间的双向信任网络, 实现了自评效率与他评效率的直接关联; 其次, 基于信任网络提出认可一致性和代表性水平两个指标进一步为每个决策单元赋予相应的交叉效率集结权重; 然后, 建立加权交叉效率最大化模型, 并对各决策单元的他评效率值进行共识性分析, 从而得到反映决策单元他评效率一致性及接受度的最终交叉效率值. 最后, 本文应用算例来展示本文提出方法的可行性和实用性.

近年来新兴的定制公交为通勤人群提供了便利的服务, 然而交通拥堵、 恶劣天气及交通事故等因素带来的路况变化增加乘客出行时间并严重影响公交运营的准时性, 降低了定制公交服务的吸引力. 针对一类考虑不确定路况、 乘客分流和异质车型的通勤定制公交网络设计优化问题, 首先基于最小最大后悔准则, 构建了一个多目标鲁棒优化模型, 同时优化异质车型选择、 车队路线、 行车时刻以及乘客分配, 以最小化乘客旅行成本和公交系统运营成本. 为有效求解该模型, 提出了融合问题特征的多目标混合自适应大邻域搜索算法, 设计了基于问题特性的乘客分流破坏算子并融合了交叉算子以提升算法寻优能力. 大量数值实验结果表明: 1)考虑乘客分流和异质车型可以提高车辆资源利用效率, 考虑乘客分流平均节约2.44%旅行时间和11.46%运营成本, 考虑异质车型平均节约1.74%旅行时间和24.95%运营成本; 2)传统大邻域搜索算法和 NSGA-II相比, 所提出算法能获得更高质量的Pareto 解; 3)与路况确定情形下获得的方案相比, 所获得的方案平均节约1.42%乘客旅行成本和18.24%运营成本, 验证了考虑不确定路况研究的必要性.

自动引导车(automated guided vehicle, AGV)是决定自动化集装箱码头作业效率的关键一环. AGV经常因拥堵、 冲突、 天气等因素造成其行驶时间不确定, 从而导致岸桥和场桥等待, 降低码头作业效率. 本文利用历史行驶数据, 引入基于Wasserstein距离的分布鲁棒方法, 构建数据驱动模型控制岸桥和场桥的等待风险, 决策作业成本最小的AGV任务分配方案. 为了求解模型, 首先使用条件风险价值近似分布鲁棒机会约束, 并通过对偶等方法得到其数学闭式解, 转化为可解形式. 其次, 针对自动化集装箱码头中不同规模问题, 分别设计精确的分支切割算法和启发式算法以及相应的加速策略. 实验结果表明, 分布鲁棒优化方法能够有效刻画行驶时间的不确定性. 与样本平均近似法相比, 本文提出的模型及求解方法可以将岸桥和场桥等待风险降低60%, 有效提高分配方案的鲁棒性.

塑造指挥体系是提升试验训练活动组织质效的重要举措, 而指挥信息系统的科学设计、 合理建设和有效运用是支撑构建试验训练指挥体系的关键. 根据不同类型、 不同样式试验训练任务的组织指挥能力需求, 以美国航母打击群作战指挥体系为研究对象, 围绕海上试验训练指挥体系构建问题, 采用统一架构框架描述方法设计海上试验训练指挥信息系统的架构, 分别从能力分类、 业务活动、 资源结构和服务功能等多个视角阐述系统设计的内容、 理念和技术途径. 同时, 结合典型作战场景下的战术运用特点, 基于数实结合、 等效功能模拟等原理, 研究海上试验训练活动的力量编成方式与指挥信息系统的任务保障模式. 有关成果可为试验训练领域军事信息系统的建设运用问题研究提供参考与借鉴.

本文以2005-2019年我国279个地级城市作为研究对象, 实证考察了可再生能源技术创新对城市能源转型的影响及其作用机制. 研究发现, 可再生能源技术创新整体上显著推动了城市能源转型, 但真正发挥推动作用是在2011年之后, 且对西南地区所辖城市能源转型的推动作用明显强于其他城市; 不仅如此, 可再生能源技术创新对可再生能源相对丰裕和化石能源相对稀缺城市能源转型具有显著推动作用, 但在可再生能源相对稀缺和化石能源相对丰裕城市发挥的作用则相反. 上述结论在规避样本选择偏误、 内生性和特殊样本干扰后仍然成立. 进一步研究发现, 降低能源成本、 提高可再生能源经济渗透率以及减少污染排放, 是可再生能源技术创新驱动城市能源转型的关键作用渠道. 本研究首次从城市维度揭示了可再生能源技术创新对能源转型的影响机制, 有助于推动将国家和省级能源发展战略落实到城市层面, 对于高质量推动城市能源转型工作提供了有力支撑.

当前, 尽管全球经济再平衡取得重大进展, 但包容性增长依然是亟待解决的重大议题. 本文从全球价值链视角构建世界经济包容性增长量化评估模型, 进一步利用结构分解分析探究世界经济包容性增长背后的驱动因素, 最后考虑到国内增加值和国民收入的背离, 对属地和属权口径下世界经济包容性增长进行比较研究. 实证结果表明: 属地和属权口径下世界收入差距(尤其是南北差距)呈现为下降态势, 表明世界经济增长更具包容性. 但要警惕的是, 以国民收入衡量的世界经济包容性增长水平在期末呈现出恶化迹象. 进一步分析表明, 投入结构, 最终需求和人口的变化共同促进了世界收入差距下降. 其中, 南北经济体的增加值率分化差异扩大了世界收入差距, 但这种负面效应被南北经济体间日益紧密的中间品/最终品贸易联动效应所抵消; 此外, 最终需求规模扩张也是促进世界收入差距下降的重要因素. 本文对于理解世界经济包容性增长及驱动因素, 以及未来如何有效提升包容性增长具有参考启示.

本文利用分批实施国有资本授权经营改革建立多期双重差分模型, 证实了授权经营改革有利于缓解国有企业税收负担. 机制检验中, 授权经营改革以实施市场化激励和强化信息透明度为双向路径, 通过提高国企盈利动机和增加纳税偏离难度对国企税收负担产生影响. 异质性分析发现, 上述关系在中央企业、 股权集中度高、 股权制衡度低和地区经济发展水平高的国有企业中更显著. 研究结论有利于拓展授权经营改革的政策效果评价维度, 为授权经营改革降低政府干预、 缓解政策性负担提供直接经验证据, 对深化授权经营改革理论探讨和补充企业税收负担影响因素具有增量贡献.

This paper presents in organized form a number of results that have appeared in the literature in the last two decades, concerning the design of control laws for multi-input multi-output nonlinear systems, with emphasis on the problem of stabilizing an equilibrium, and addresses, at a broad level generality, systems that are invertible from an input-output viewpoint.

In this article, the authors investigate and derive adaptive strategies for the pursuit-evasion problem where both players lack knowledge of the opponent’s cost function parameters, which has rarely been investigated in the existing literature. To address this challenge, the authors consider a basic information structure that assumes that the evader will use an adaptive learning algorithm to estimate the unknown parameters and update its adaptive strategy piecewise, whereas the pursuer will adopt a strategy based on the opponent’s choices at each time instant. By employing methods of diminishing excitation and random switching, the authors establish certain excitation conditions for signals of the closed-loop game system to ensure the strong consistency of the parameter estimates. Moreover, the authors demonstrate that the adaptive game system can asymptotically reach the Nash equilibrium, which is the same equilibrium achieved in pursuit-evasion games when all game parameters are known.

For $k$-valued (control) networks, two types of (control) invariant subspaces are proposed, namely, the state-invariant and dual-invariant subspaces, which are subspaces of the state space and dual space, respectively. Algorithms are presented to check whether a dual subspace is dual-(control) invariant, and to construct state feedback controls}. The bearing space of $k$-valued (control) networks is introduced. Using the structure of the bearing space, the universal invariant subspace is presented, which is independent of the dynamics of particular networks. Finally, the relation between the state-invariant subspaces and the dual-invariant subspaces of a network is investigated. A duality property shows that if a dual subspace is invariant, then its perpendicular state subspace is also invariant, and vice versa.

近年来,中国自然灾害多发频发,对人民群众的生命与财产安全造成了重大的威胁.在面对愈发复杂严峻的自然灾害时,需要决策者根据实际情况合理储备和调度应急物资来进行防灾、减灾和救灾.当前多层级储备库、多需求点的应急物资区域调度问题仍缺乏立足现实储备网络体系的研究,应急物资“谁来运”、“运多少”、“怎么运”的问题尚未得到进一步细化规范.为了解决上述问题,文章通过总结大量应急物资调度实例,提出严格行政层级、跨行政层级和自由就近等三种应急物资区域调度策略,并构建了基于匮乏成本的多智能体仿真系统模型.文章运用构建的多智能体模型对安徽省亳州市蒙城县进行了案例仿真研究,结果显示:在短时间内区域应急物资需求量巨大时,自由就近调度策略可以实现社会物流总成本的最小,在短时间内区域应急物资需求量较小时,不同的调度策略下社会物流总成本差异不大.该研究表明,在应对特重大灾害时,各级政府应当打破现有行政管辖关系,积极合作共建区域联防减灾抗灾机制;在应对常规型灾害时,按照行政管辖关系调度储备库应急物资进行救助即可满足需求.

破坏性事件发生后对修复工作的目标路段选取和序列优化是提升事后路网修复效果及系统韧性的关键.识别道路网路中对系统性能具有关键作用的路段是该问题高效求解的重要基础.然而,传统的关键路段识别方法未充分挖掘多个路段间的交互与协同关系,即研究多个路段同时失效对路网整体性能影响的显著性.针对该问题,文章提出了一种基于图注意力网络的路网关键路段识别模型(TGAT).该方法借助图注意力网络挖掘路段间的影响权重,并基于权重值计算各路段的关键度取值,以均方误差为损失函数进行训练,从而识别出对路网性能具有关键作用的路段.随后,依据关键度取值排序确定事件后被破坏路段的修复序列.以江苏省昆山市路网为例,文章将TGAT方法与度中心性、加权介数中心性、特征向量中心性三种基线方法应用于路网修复方案优化的效果进行对比.具体来讲,分别基于路网修复效果实验和逐点修复实验对上述四种方法进行性能对比.实验结果表明TGAT方法相较于其他三种方法能更有效地识别路网中的关键路段,并且基于TGAT的修复序列优化对路网的修复性能更好.

目前,建模的主要挑战之一是训练数据和测试数据来自不同分布.针对此问题,稳健学习通过样本重加权对协变量去相关,从而实现稳健预测.尽管稳健学习等机器学习方法在实验中表现良好,但理论研究仍存在不足,例如,测试数据下如何度量模型稳健性,多环境下稳健学习为何能保持稳健的预测效果.文章聚焦上述问题,提出新的稳健性指标,比较稳健学习方法与最小二乘法,研究在多个环境中稳健学习保持稳健的原因.最后,通过模拟实验,验证文章理论.文章研究有助于完善稳健学习的稳健性理论,加深对稳健学习的理解,并指导实际建模方法的选择.

优化人力资本结构、实现经济高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的内在要求.在此背景下, 本文使用2011至2019年中国A股上市公司数据, 分析地方经济增长目标对企业人力资本结构的影响及其作用机制.研究发现, 较高的地方经济增长目标不利于企业人力资本结构优化升级, 进而降低企业全要素生产率.异质性分析发现, 在地方政府干预意愿与干预能力更强地区、融资约束更严重企业, 以及非高新技术与劳动密集型行业, 上述结果更为显著.机制分析表明, 较高的经济增长目标会驱动地方政府官员扭曲财政支出结构、削减公共服务支出, 引导企业增加固定资产投资、削减创新研发支出, 从而抑制企业人力资本结构优化升级.本文不仅丰富了经济增长目标与企业人力资本领域的文献, 也为国家优化官员考核体系、实现经济高质量发展提供了经验证据.