Technical note: Finite-time regret analysis of Kiefer-Wolfowitz stochastic approximation algorithm and nonparametric multi-product dynamic pricing with unknown demand

We consider the problem of nonparametric multi-product dynamic pricing with unknown demand and show that the problem may be formulated as an online model-free stochastic program, which can be solved by the classical Kiefer-Wolfowitz stochastic approximation (KWSA) algorithm. We prove that the expected cumulative regret of the KWSA algorithm is bounded above by where κ₁, κ₂ are positive constants and T is the number of periods for any T = 1, 2, … . Therefore, the regret of the KWSA algorithm grows in the order of , which achieves the lower bounds known for parametric dynamic pricing problems and shows that the nonparametric problems are not necessarily more difficult to solve than the parametric ones. Numerical experiments further demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed KW pricing policy by comparing with some pricing policies in the literature.     

A multi‐stage stochastic programming approach for network capacity expansion with multiple sources of capacity

In networks, there are often more than one sources of capacity. The capacities can be permanently or temporarily owned by the decision maker. Depending on the nature of sources, we identify the permanent capacity, spot market capacity, and contract capacity. We use a scenario tree to model the uncertainty, and build a multi‐stage stochastic integer program that can incorporate multiple sources and multiple types of capacities in a general network. We propose two solution methodologies for the problem. Firstly, we design an asymptotically convergent approximation algorithm. Secondly, we design a cutting plane algorithm based on Benders decomposition to find tight bounds for the problem. The numerical experiments show superb performance of the proposed algorithms compared with commercial software. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 600–614, 2017     

基于蜂群算法多子阵电台天线波束形成

考虑到战场环境下,低信噪比和敌方干扰容易造成超短波电台通信中断,而鉴于天线阵可以有效提高信噪比和抑制干扰,结合战场电台天线分布特点,提出一种多子阵电台天线应急接收模型。理论分析多子阵电台天线波束形成特性,以消除栅瓣、抑制干扰、提高增益为目标,采用蜂群算法对子阵间距进行优化。仿真结果表明,优化子阵间距可以有效消除栅瓣、抑制干扰、提高增益。同时,与遗传算法和粒子群算法相比,蜂群算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度。该研究成果可为超短波电台应急通信提供参考。     

基于fMRI的静息状态脑功能复杂网络分析

分析静息状态下人脑中不同区域之间的功能连接模式对研究静息状态下人脑正常功能活动具有重要意义。基于复杂网络理论对脑功能网络进行建模,考察静息状态脑功能网络的结构和拓扑特性。结果显示,网络具有小世界性质和无标度特性。进一步引入一种概率混合模型分析网络社团结构,得到的10个子网络中包含视觉系统、听觉系统、运动系统、默认网络以及与执行和工作记忆相关的脑区。推测出静息状态脑功能网络是由这些相对独立又彼此关联的子网络组成,其中楔前叶和扣带回作为网络的关键节点,在信息调度和传递中占据重要地位。     

一种运用遗传算法确定船舶航向控制模糊规则的方法

为了克服船舶航向控制模糊规则确定过程中的盲目性,引入一种与之相适应的遗传算法,以使结果成为某种意义下的最优解,从而从根本上解决这一重要问题.文中运用Matlab的C语言MEX-文件技术,将遗传算法源代码与Matlab直接结合起来,利用后者的强大建模能力,建立起完整的仿真模型.仿真结果表明,船舶的航向控制能力得到明显改善.     

一种改进方位向非线性CS大斜视角SAR成像算法

大斜视角SAR成像时存在严重的距离走动现象,慢时域的距离走动校正在解决这一问题同时导致了聚焦深度问题.分析了二维频域解耦合后残余相位误差以及时域走动校正后的多普勒调频率误差,提出一种改进的方位向非线性CS算法,校正了三次以上距离迁徙带来的相位误差,同时采用改进非线性CS扰动方程补偿了随方位偏移量线性变化的调频率误差.仿真结果表明,改进算法的大斜视角大场景成像性能优于传统的高分辨大斜视角成像算法.     

As-IPDA算法的天波超视距雷达目标跟踪研究

天波超视距雷达(OTHR)具有低数据率、低检测概率和低量测精度特征对目标跟踪提出挑战.针对OTHR在低检测概率下跟踪目标存在失跟率高的问题,将As-IPDA算法应用到OTHR目标跟踪中,通过大量的仿真实例验证了As-IPDA算法在超视距雷达目标跟踪应用中的可行性,并分析了平滑步长、航迹存在性转移参数、目标检测概率对算法性能的影响,给出了算法参数选择建议,为工程应用提供理论参考.     

基于分形的地图自动综合方法

为了较好地解决根据已知比例尺的地图通过自动综合生成满足不同比例尺需求的地图，利用地图边界所具有的分形特征及分形维数的不变性，提出了一种地图边界自动综合的方法——MADP。该方法不仅很好地保持了地图的形状特征和细节，而且较好地解决了公共边界的综合问题。实验表明，该方法具有较高的效率和公共边界综合能力。     

一种BP神经网络算法的改进模型

首先对BP网络的结构和算法进行了分析,针对BP网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等问题,提出了一种改进的BP网络模型,并对该模型算法进行了改进,通过激活函数的选择,网络的初始化,学习率的调整和训练样本数据的处理等方法,可实现加快网络的收敛速度,并且较好的解决局部最优问题.     

基于禁忌退火算法的巡航导弹航迹规划

针对巡航导弹航迹规划这个复杂的优化问题,一个禁忌退火混合优化算法被提出.首先,该算法是以基本模拟退火算法为基础.其次,为了加快该模拟退火算法的收敛速度,在恶化解的接受判断过程中,增加了一定动态的约束条件.最后,为了使最优解能够跳出局部最优的陷阱,使用了一个动态的禁忌表.仿真结果验证了该禁忌退火混合优化算法能够取得目标函数更优的航迹规划路径,从而有效提高巡航导弹的作战效能.