双目标优化

双目标优化（精选8篇）

双目标优化 篇1

0 引言

虽然近年来航空器制造技术的不断进步已使得航空器安全技术状况得到较大改善,但由于驾驶员人为操纵、航空器自身机械故障、恶劣天气等原因,航空器事故仍难以避免[1]。特别是,近年来直升机失事事故呈上升趋势,直接威胁到人民生命财产安全,并产生严重的经济、政治负面影响。为积极应对上述各种紧急态势,避免森林火灾等次生灾害的发生,国家有关部门制定了相应的搜寻救援预案,其中锁定直升机失事位置后的应急救援是搜救工作的重要内容,而应急救援路线的选择问题是确保这一工作顺利进行的前提[2]。国内外学者已对此开展了相关研究,并提出一系列基于网络理论的模型与算法[3,4,5]。一方面,这些研究大多是针对火灾、毒气泄漏等灾害进行的,很少有文献考虑直升机失事应急救援路线的选择优化问题。另一方面,现有研究大多将时间花费作为最重要的参数,优化目标是使物流传输过程所需时间实现最小化。然而,在实际应用中,应急救援路线的选择往往还涉及除时间以外的其他复杂因素,如安全性、经济性以及道路线的复杂性等,因此属于多目标优化问题[6]。部分文献[5]虽然考虑了应急救援路线的多目标优化问题,但在求解模型的算法时多是通过线性加权的方法,将路线选择的多目标优化问题转化为单目标优化问题,并假定不同优化目标的权重为常数,而在实际的应急物流路线选择问题中,不同优化目标的权重并不是一个常数,而是区间数[7]。

针对上述问题,笔者将对直升机失事应急救援路线的优化问题进行研究,基于运筹学的理论和方法建立路径选择的双目标优化数学模型,并设计出适合模型的算法,以期为决策者选择最佳应急救援路线提供依据。

1 问题描述与模型建立

从图论角度来看,地面错综复杂的道路实际上是一个连接的网络图,道路为图的边,道路之间的交点抽象成图的点的集合,组成网络图的顶点,应急救援物资支持保障中心所在地抽象为网络图的源结点,直升机失事地所在地抽象为网络图的目标结点。在无向网络图上赋予应急救援路线选择的影响因素,可把整个道路网络布局转化为图的拓扑优化问题。为便于表述,在此给出如下变量及名词定义:

1) 设应急交通网络G ( V,E) ,其中,V = { v1,v2,…,vn} 为有限节点集,E为有限弧集合,E V × V,v1,v2,…,vn表示网络中的各个节点,v1为源节点,代表参与应急救援行动的人员的初始位置,vn为目标节点,代表需要到达的目标位置。

2) lij,Lij和tij分别表示节点vi,vj之间的弧的实际长度、当量长度和通行时间,( vi,vj) E。

3) uijWTBZ|0 表示正常情况下人员或车辆在弧( vi,vj) 上的通行速度。ηtij为取决于弧( vi,vj) 中交通工具的影响系数; ηvij为取决于风速的影响系数; ηsij为取决于道路积水的影响系数; ρijm为弧( vi,vj) 上第m个局部通行障碍物的当量长度系数,1 ≤ m ≤nijm; nijm为弧( vi,vj) 中局部通行障碍物的个数; ηrij为取决于直升机失事引发的次生灾害的危险系数。

4) P表示v1→vn的一条有效路径,P为网络中结点的有序序列,P*表示v1→vn的一条最佳救援路径。

在求解最佳救援路线时,综合考虑路段本身和因直升飞机失事可能引发的次生灾害( 如森林火灾) 的影响,将对人类行走速度较大的影响因素用一个危险系数表示,计算各路段的当量长度:

在前述变量和名词定义的基础上,以通过路径所需的总行进时间最短为主要优化目标,表征道路安全性的“当量长度”为次要优化目标,建立直升机失事应急救援路线选择的双目标优化数学模型( 模型Ⅰ) :

式中: ft( P) 为路线P的总通行时间; fL( P) 为路线P的当量长度; xij为决策变量,i,j{ 1,2,…,n} ,xij= 0,1;xij= 1 表示弧( vi,vj) 在选定的路线P上; xij= 0 表示弧( vi,vj) 不在选定的路线P上。式( 7) 表示路线P安全可行的判定条件,Lt为安全通行的最低可承受值,由应急决策者根据直升机失事引发的次生灾害的类型及人体的脆弱性确定[9]。

2 模型的求解算法

2. 1 模型转化与求解

首先,利用理想点法[5]处理上述双目标优化模型,将其转化为单目标优化模型( 模型Ⅱ) :

式( 4) ~ ( 7) 中:为理性点,为权重向量。

根据理想点法定理可知,模型Ⅱ的最优解是模型Ⅰ的一个有效解[8]。当权重向量r珒变化时,可以得到模型Ⅰ一系列有效解,决策者据此可选择符合需要的有效解,即本文所求的直升机失事最佳救援路线P*。然而对于决策者而言,权重向量的确定是一件很困难的事情。为了解决这一问题,本文设计如图1 所示的算法流程。

2. 2 算法可行性证明

首先根据引入的权重向量,为应急交通网络G ( V,E) 的弧( vi,vj) 构建一个新的路权参数wij= r1tij/ ft( P)*+ ( 1 - r1) Lij/ fL( P)*,令Pr1表示对应于权重向量的模型Ⅱ的最优解,根据公式( 2) 和公式( 3) ,,即。作为图论的经典问题,最短路径问题的定义是在一个赋权图的两个顶点之间找出一条具有最小权值的路径[5]。而根据上述分析可知,求解模型Ⅱ的最优解实际上就是寻找应急交通网络G ( V,E) 中关于路权参数wij的最短路。因此图1 所示的算法中求解模型Ⅱ的最优解可通过传统的最短路算法实现。

然后,根据公式( 8) 构建2 个辅助函数: ft( r1) = ft( Pr1) ,fL( r1) = fL( Pr1) ,结合笔者已有的研究成果[10],容易得到下述辅助函数的性质:

性质1若r1= ( α - β) /3,其中[α,β][0,1 ],那么:

①若fL( r1) < Lt,则ft( Pζ) ≥ T( Pr1) 且fL( Pζ) <Lt,ζ[α,r1]。

②若fL( r1) > Lt,则ft( Pζ) ≤T( Pr1) 且fL( Pζ) >Lt,ζ[r1,β]。

③若fL( r1) = Lt,则P*= Pr1。

根据性质1 可知,如果模型Ⅰ有最优解,那么对于图1 所示算法流程图中的任意一个搜索区间[α,β]( 初始时[α,β] =[0,1]) ,可以通过选择试探点r1= ( α -β) /3,并调用传统最短路算法求解模型 Ⅱ 的最优解Pr1,若fL( r1) ≠ Lt,根据性质1 的结论①、②可知,可以将搜索区间缩小1 /3 或2 /3,那么通过反复迭代及试探性搜索,都可以得到求解最佳救援路线P*的一个更小的搜索区间,直至得到满足fL( r1) = Lt或循环终止条件NC > NCmax的路径Pr1,那么P*= Pλ。综上所述,图1 所设计算法可行,证毕。

3 实例模拟

图2 为一个具有20 个结点的应急交通网络,假设应急救援物资支持保障中心为结点1 所在位置,失事直升飞机坠落地点为结点20 所在位置。网络中各条弧的长度lij,初始通行速度uij0,弧( vi,vj) 中交通工具的影响系数 ηtij、风速影响系数 ηvij、道路积水影响系数 ηsij、危险系数 ηrij、局部通行障碍物的当量长度系数 ρijm以及弧( vi,vj) 中局部通行障碍物的个数nijm如表1 所示。

表1 的数据设置可以反映实际应急交通网络的结构并对灾害扩散对应急交通网络通行状况的影响实现了模拟。这里根据受灾害扩散影响程度的不同将应急交通网络与20 个节点划分为3 个区域,如图2 所示( 通过相邻两区边界的弧被视为在前一个区域内) ,危险系数 ηrij的不同反映了飞机失事引发的次生灾害对应急救援交通网络中各弧段的影响,ηrij的取值区间根据应急交通网络分区划分为3 个等级: 区Ⅲ为1,区Ⅱ为( 1,1.5) ,区Ⅰ为( 1. 5,3 ) ,具体数值根据取值区间随机假定设置,距离失事地点较近的路段具有较高的危险系数( 例如区Ⅰ内的路段) ,距离失事地点较远的路段具有较低的危险系数( 例如区Ⅲ内的路段) 。

为验证本文算法相比传统最短路算法的优势,假定决策者给出的当量长度的最低可承受值Lt= 480 m,编译图1 所示算法求解应急救援物资支持保障中心到失事直升飞机坠落地点的最佳救援路线,结果见表2。从表2 数据可以看出,根据传统最短路算法求解的两个理想点中: 路线1→6→7→8 →13→9 →14→15→20 的行驶时间最短,虽然满足了应急救援的时效性需求,但路线的当量长度过长,超过了安全性上可承受的范围,无法保障救援人员自身的生命安全; 路线1→6→7→8→13→18→20 的当量长度最短,但是行驶时间过长,从应急救援的时效性来看并不合理。根据双目标优化算法求解的路线为1→6→7→8→13→19→15→20,其当量长度相比1→6→7→8→13→18→20 少了63. 79% ,却只比1→6→7→8 →13→9 →14→15→20 的运输时间多了38. 99% ,据此可以得出结论,本文的双目标优化算法能同时兼顾时效性和安全性两方面的优化需求,因而相比传统的最短路算法更具优势。

4 结论

1) 本文直升飞机失事后造成的次生灾害对交通网络中各弧段通行状况的影响,建立了直升机失事应急救援路线的双目标优化模型。模型中将各弧段的安全性建模为弧段的“当量长度”,用不同的系数来表示各弧段的危险程度,从而实现了对应急交通网络更贴近实际的模拟。通过将双目标优化模型转化为单目标优化模型,设计了求解模型的双目标优化算法,算法的正确性证明及实例模拟表明了模型和算法的正确性和有效性。

2) 应急救援中还需要根据不同的事故情景考虑很多其他复杂的实际因素,本文针对直升飞机失事后的应急救援路径选择这一基础性问题建立了一个更贴近实际的数学模型。但是在有些事故灾难中,有时可能没有多余的救援路径可供选择,比如能只有单条可通行的路径,甚至道路完全被损坏,此时,紧急救援物资储存点的合理选址与优化则成为值得研究的问题。

参考文献

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双目标优化 篇2

现阶段，各个楼层都进入标准层，部分楼号已经封顶。本工程在双优化实施方面，认真对设计图纸进行了分析和讨论，和设计单位建设单位沟通、协调，通过这些方法有效地缩短了施工工期，提高了工程质量，赢得了业主的信任，并顺利实现了部分分项工程的扭亏为盈，获得了比较好的经济效益。

施工图纸上设计的地下室施工缝为橡胶止水条，但实施过程中橡胶止水条遇水会自己膨胀，膨胀的橡胶止水条就无法起到防水的作用，因此在下雨天就无法施工。根据与甲方协调，将橡胶止水条变更为钢板止水带，不仅节约了工期，防水效果更加明显，变更后更为项目部增效4万余元。

原设计图纸中说明直径大于18mm的钢筋采用直螺纹连接，经过与甲方协调。将基础筏板中钢筋大于16mm的钢筋也采用直螺纹连接，接头不受限制，方便施工人员下料、施工，减少了浪费，大大节约了钢筋，同时提高了基础的施工质量。本工程共有八栋楼，筏板中主要为16mm的钢筋，此次优化未项目部增效8万元。

在平常的施工中筏板的支撑钢筋都不明确，马凳钢筋在施工中比较随意。这样造成了很大的浪费。本工程从开工前的图纸会审、施工方案中明确的规定了马凳钢筋的规格、型号、大样、间距等参数，统一了施工工艺。不仅节约钢筋、减少浪费，也有利于结算中马登的计算，此优化增效了11万元。

本工程的施工工艺比较复杂、施工人员比较多，施工现场的消防安全尤其重要。经过项目部的讨论：楼层的临时用水和消防用水同时施工。消防水管在每层设置一个阀门，方便楼层的施工用水。减少了立管的数量、节约了材料、人工。节约了成本。这样更利于现场水管的维护。

附着式升降脚手架施工简单，整体提升，外墙立面预留洞上下一致，大小相等，观感良好。

本工程外墙保温使用的是大模内置外墙保温，前期施工中，在浇筑完的混凝土外墙上切开保温板，使连接件能有效的固定在混凝土上，但切割的保温板大小难以控制，影响观感，且后期修补麻烦。经项目部研究，在混凝土浇筑前就在保温板上切洞，混凝土浇筑时将其填充，拆模后混凝土和保温板在一个面上。这样就减少后期保温板的修补，也减少了外墙渗水的几率。预计，本项目外墙预留洞约10000余个，后期外墙施工采用吊篮垂直运输，成本较高，且施工难度大，使用附着式升降脚手架能为项目节约成本约40余万元。

大型钢模板的应用，不仅施工简单，操作方便，更能保证剪力墙的垂直度和观感，大钢模在施工中基本无剔凿，无需抹灰，有效地节

省了木模板、木方的消耗，节约了资源，能提高结构工程质量，能达到清水混凝土效果。到目前为止，我项目迎接外部观摩约100余次，参观人员对我项目的剪力墙观感评价普遍很高，同时与使用大模板相比，钢模板的使用预计能节约80余万元。砌体部位粉刷，剪力墙面不粉刷，减少抹灰面积，减少了质量隐患，同时也能缩短施工工期。

水电防水套管，防水套管操作工艺简单，施工方便，只需在模板上固定好，节省了后期吊洞的人工及材料费约11万元，又节约了安装时间，更能有效的防止渗水现象，提高工程的质量。

外墙粉刷方案的优化，对空调板滴水线此施工方法一次成型，省掉了后期的粉刷施工，增加施工安全性。节约了成本，缩短工期。预计能减少滴水线的粉刷8000余米，大大节约成本。

双目标优化 篇3

过孔是印刷线路板 (也称为印刷电路板) 的重要组成部分, 过孔的加工费用通常占制板费用的30%和40%, 而在制造印刷线路板的流程中, 由打孔机进行打孔作业, 因此, 提高打孔机的生产效能是降低印刷线路板成本的主要途径之一, 所以研究打孔机路径优化问题就显得尤为重要。

本文首次采用不等式的方法[1,2,3]解决双钻头打孔机优先级问题及采用剥离和虚设过孔的思想解决一个过孔多次被钻的问题, 并设计嵌入优先级的遗传算法[4,5]来解决多目标的0-1规划模型。最后借用2012年“深圳杯”数学建模夏令营竞赛D题中的数据[6]进行实验, 并对实验结果进行分析。

一、建模准备

1.1 虚设过孔

由于同一线路板上的过孔不要求加工完毕后, 再加工下一个过孔, 故, 钻头每次钻孔是独立的。基于此, 可将需多个刀片加工的过孔剥离。若某过孔需要n种刀片加工, 那么对于该过孔, 再虚设n-1倍过孔。由题目的表一[6]可知, C、E、F、G、I、J都需要多种刀片加工, 分别对其虚设过孔;那么10种过孔表示为:Aa、Bb、Ca、Cc、Ec、Ef、Fg、Fh、Gd、Gg、Gf、Hh、Ie、Ic、Jf、Jc (Aa表示用a刀片加工的A种过孔) 。

1.2 几个定义

定义1设t'为钻头1打孔总时间, t"为钻头2打孔总时间, JT为钻头工作时间均衡度, 则有:

定义2设c'为钻头1打孔总成本, c"为钻头2打孔总成本, JC为钻头工作成本均衡度, 则有:

定义3设t'为钻头1打孔总时间, t"为钻头2打孔总时间, t为钻头工作时间跨度, 则有:

定义4设dij为i与j两点之间的距离, yki为钻头k是否钻过i孔, Dij为两钻头合作间距, 则有:

说明:其中, Tij为i过孔到j过孔的时间, xkij表示钻头k是否经过i孔到j孔, xkij∈{0, 1}, yki∈ (0, 1) 。

二、多钻头最佳作业线路的0-1规划模型

2.1 基于多目标优化的多钻头最佳作业线路模型

决策变量

目标函数

目标一:双钻头同时进行打孔作业, 当打孔时间用时最长的钻头完工时, 一块线路板才算加工完毕, 故追求打完一块线路板的时间跨度越短, 即:

目标二:每个钻头都有自己的作业成本, 当加工完一块线路板, 钻头所花的总作业成本尽量少则最优, 即:

其中, Qij为i过孔到j过孔的成本.。

目标三:两钻头工作时, 每个钻头都有自己的作业时间, 需保证两钻头的作业时间均衡, 即:

目标四:两钻头工作时, 每个钻头都有自己的作业成本, 需保证两钻头的作业成本均衡, 即:

约束条件

(1) 钻头数目约束:

起点过孔数目等于钻头总数, 其他过孔点的钻头数为0, 即:

其中, 线路板上的所有过孔编号集合为U, 两钻头开始打孔位置编号为集合D, CDU为除去钻头起始点的其他孔点编号集合, m为钻头总数。

(2) 平衡约束

任意一个终端过孔j仅有一条线路与起点i过孔相连, 且只被一个钻头经过, 即:

任意一个起点过孔i仅有一条线路与终点过孔j相连, 且只被一个钻头经过, 即:

所有过孔需被两钻头打完, 即:

其中, L为总的过孔数。

(3) 优先级约束

C种孔型用c刀片加工前, 必须经过a刀片加工;经过a刀片加工前, 不一定被c刀片加工, 且C种孔型可被一个钻头加工, 也可被两个钻头加工, 即:

其中, j为C种孔型的编号, n1为C种孔型的个数, k, h为两钻头编号, k, h∈{1, 2}。

同理, 可用同样的方法可以得到E、G、I、J种孔型的优先级模型。

(4) 每个钻头, 除起点与终点外, 各边不构成圈, 即:

(5) 钻头合作距离约束:

两钻头的合作距离至少大于a, 即:

其中, a为两钻头的最小合作距离.

综上所述, 双钻头最优线路2TSP模型为:

说明:其中n2、n3、n4、n5分别为E、G、I、J种孔型的个数。

2.2 多目标转化成单目标

(1) 数据处理:由于JT远小于t, JC远小于WC, 为防止大数吃小数, 将大小数相乘再加上大数, 得到如下式子, 即:

其中, JT与JC为钻头工作时间与成本的均衡度, WC为所有钻头的总成本的, t为两钻头行进最大时间。

(2) 转换为单目标:经过数据的处理, 将两目标相乘化为单目标, 即:

其中, Z=TW。

三、基于改进的遗传算法实验结果

首先将2TSP模型转换为TSP模型[7], 然后根据公式 (17) 和 (19) 的双钻头打孔机打孔路径优化模型, 借用2012年“深圳杯”数学建模夏令营竞赛D题附件中的数据, 研究双钻头打孔机打孔优化线路的问题。可知m=2、n1=270、n2=93、n3=20、n4=10、n5=29、a=30mil、L=2814。为找到打孔机最优线路, 本文主要采用嵌入优先级的遗传算法, 运用Matlab.10编程, 求出作业成本和作业时间以及最优作业线路。

(1) 双钻头最优作业线路图

运用Matlab 10.0编程得到下面两钻头的最优路线图, 见图1:

分析图1:图中不同颜色的线代表两个不同的钻头的行进路径, 明显地, 两种颜色的路径差不多, 意味着钻头的作业时间均衡。

(2) 刀具转换方案

根据上图的最优路线, 结合已知的刀片加工顺序原则, 可以确定过点的刀具转换方案, 由于数据量过大, 在此只给出两个钻头前10个点的刀片转换方案, 见表1、表2。

分析:根据表1、2, 可以直观的看出两个钻头在各个过孔间刀片的转换方案, 以此可以给出所有过点的刀片转换方案, 并得到总行进时间385.20秒、总作业成本701.67元。

四、结束语

本文将图论中的多旅行商问题的数学模型成功的应用于双钻头打孔机打孔中, 优化了打孔机运动的距离。减少了加工时间和打孔机总的成本。经过实际应用表明, 该模型满足实际要求, 提高了双钻头打孔机的工作效能。

参考文献

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财务双目标协调论 篇4

关键词：价值创造最大化,价值分配公平化,财务双目标,协调,测度

一、“财务双目标协调论”的构建依据

1. 现行财务目标理论界定的局限性。

传统经济学都假定企业是以追求利润最大化为财务目标的经济实体, 这一观点已延续200多年。随着企业制度和公司治理结构的不断发展与更新, 上世纪五十年代末西方财务经济学理论界提出企业是追求股东财富最大化的经济实体。

相应地, 其他类似财务目标 (如企业市场价值最大化、企业股价最大化、企业经理利益最大化等) 相继被提出, 上述财务目标曾经是甚至现在还是企业投资、融资和股利分配决策的基础。系统梳理现行各类财务管理文献中有关财务目标的界定, 至少存在如下几种表述模式: (1) 产值最大化; (2) 利润最大化; (3) 每股收益 (资本利润率) 最大化; (4) 股东财富最大化; (5) 企业价值最大化; (6) 股票价格最大化; (7) 经理利益最大化; (8) 相关利益者利益最大化。

这些表述模式试图从不同的视角对企业财务目标从理论上进行不同描述, 演绎着随着财务环境的变迁人们对作为财务理论研究逻辑起点的财务目标的认识不断深化的演进过程。但我们认为这些财务目标模式都凸显了“财务效率至上”的范式, 而忽视或者说没有考虑价值创造后初次分配的“财务公平性”。这既是这些财务目标模式的共同局限, 更是基于公平效率相结合思路提出“财务双目标协调论”的理论缘起。“财务效率至上”这一结论可简单证明如下:假定企业持续经营, 未来各期纳税付息前利润为EBIT (t) , 税率为T, 风险报酬率为K, 举债为B (t) , 平均利率为r, 第t期净利润的现值可表述为:

则企业总价值最大化可表述为:

为简化分析, 假定公式2中的EBIT (t) 和B (t) 均为常数, 则公式2可简化为:

从公式2或公式3可得到:在风险报酬率K确定, 企业各期净利润 (或平均净利润) 最大时, 企业总价值V最大化。当r=K时, 公式3可改写成:

这与MM (Modiglini&Miller) 1963年提出的命题结论是一致的。因而企业总价值最大化模式 (公式2或公式3) 已把风险、资本成本、货币时间价值、时间跨度、利润、举债量、利率和所得税八个因素综合考虑, 在此基础上可进一步证明股东财富最大化、企业价值最大化、股票价格最大化、经理利益最大化、相关利益者利益最大化等命题的等价性 (由于篇幅所限, 进一步证明省略) 。

2.“利润侵蚀工资”和“工资侵蚀利润”的现实。

2007年《中国企业竞争力报告 (2007) ——盈利能力与竞争力》披露:从1990年至2005年, 劳动者报酬占GDP的比例从53.4%降至41.4%, 降低12个百分点;同期营业额占GDP比例从21.9%增加到29.6%, 增加7.7个百分点。1998年国有及规模以上工业企业工资总额是企业利润的2.4倍, 到2005年降到了0.43倍;1998年国有及规模以上工业企业利润占工业增加值的比重是4.3%, 到2006年提高到21.6%。可见, 企业利润变化与职工工资变化方向相反, 随着企业利润占比递增, 劳动力报酬占比逐渐递减。对这一客观存在的企业利润与职工工资相反方向变化的事实, 学界称为“利润侵蚀工资”。

同时, 对于企业内收入再次分配中企业高管与员工收入差距不断拉大、高管自定薪酬、薪酬与绩效脱节等现象, 学界将其界定为“工资侵蚀利润”。在上海市国资委调查统计范围内, 国企经营者与普通职工收入差距平均为6倍, 国企高管与普通职工收入差距为4.1倍。个别企业收入差距在10倍以上, 甚至极个别企业存在经营者收入增加、职工收入下降的情况 (周密, 2007) 。

在我们的研究中, “利润侵蚀工资”和“工资侵蚀利润”的现实依然存在。我们选取2007~2010年四川省50家上市公司为研究样本, 其中四川省国资委控股地方上市公司 (简称“地企”) 18家、国务院国资委控股上市公司 (简称“央企”) 11家、民营企业 (简称“民企”) 21家。在四川省全部85家上市公司中剔除上市不到4年及数值差异悬殊 (相差100%及以上) 的样本, 用“修正的拉格尔系数=应付职工薪酬/增值额=应付职工薪酬/ (EBIT+应付职工薪酬+流转税) ”作为衡量财务公平的测定尺度, 结果发现修正后拉克尔系数平均值地企为0.235 099、民企为0.284 530 2、央企为0.418 447 6。这些实证数据表明:四川央企人均薪酬远高于地企和民企, 但人工投入产出低于地企和民企。央企修正后拉克尔系数高于拉克尔系数黄金值, 地企和民企相对较低。这表明央企薪酬分配高但未起到激励作用, 地企和民企员工薪酬偏低。

可见, 财务目标定位时“财务效率至上”范式是直接导致理论上财务不公平以及现实中“利润侵蚀工资”和“工资侵蚀利润”现象存在的首要原因。实现财务公平, 遏制以至消除“利润侵蚀工资”和“工资侵蚀利润”现象的财务思路和途径, 必须在创造财务效率的财务活动中体现财务公平, 协调企业价值创造最大化和企业价值初次分配的公平化。

二、“财务双目标协调论”构建机理

1. 基本思路。

我们认为财务目标模式的构建应以以下四个标准为指导: (1) 财务目标能否被清楚和准确描述; (2) 界定的财务目标能否既简便又快速地对企业的成功或失败做出评估; (3) 该财务目标所创造的价值是否超过全部附加成本; (4) 财务目标与公司长期稳定和战略目标是否一致。在此标准引导下, 财务双目标协调论认为企业财务目标应该是价值创造目标和价值分配目标两方面不可分割的有机结合, 价值创造过程追求利润最大化, 价值分配过程凸显初次分配公平化, 是价值创造最大化和价值分配公平化的协调统一。

(1) 在价值创造的财务活动中追求效率, 实现价值创造最大化目标。企业价值作为财务目标内容, 在投资组合理论、资本资产定价模式、资本结构理论、股利理论等现代财务理论中无一不是以价值最大化为起点。企业价值最大化已成为现代财务理论的起点与核心, 失去企业价值, 现代财务理论体系将失去目标。同时, 现代公司管理的核心在于财务决策——投资决策与融资决策, 实现公司价值最大化。在这个过程中, 财务管理需着眼未来以规划公司在可预计年度内的效率及其成长以不断提高公司价值。

企业价值最大化作为企业财务基本目标, 不仅指明了企业财务的预期结果, 还明确了所应采取的措施:努力提高净现金流量, 均衡风险与收益, 关注长期发展能力及财务决策的范围, 成为企业各项财务决策的出发点。首先, 任何一个企业在财务决策之前, 都必须了解企业现有价值;其次, 在企业价值最大化财务目标指导下, 财务决策实际上就是一个分析该决策可能对企业价值造成何种影响的过程;最后, 财务决策实施后的企业价值变化作为该财务决策的现实结果表现, 是评价该决策优劣的公正尺度, 同时又为企业今后的财务决策奠定了基础。

因此, 公司价值是决定公司一切财务活动的基础。价值管理 (VBM) 导入财务使得企业价值已成为主导经营者经营决策的风向标, 也使得新型的管理命题在不同管理活动领域中脱颖而出, 如作业管理 (ABM) 、基于过程的预算管理 (ABB) 、关键成功因素 (KSF) 、业务过程再造 (BPR) 、战略业务单位 (SBU) 、关键绩效指标 (KPI) 、平衡计分卡 (BSC) 、整合绩效管理 (IPM) 、经济增加值 (EVA) 、市场增加值 (MVA) 等。这些致力于价值创造的管理命题同时也使得VBM变成现实可操作的程序和方法体系, 把财务职能从着眼于历史的控制职能转变为着眼于未来的增值职能。

在此意义上, 价值创造型财务模式体系设计和理论框架至少应涵盖如下内容: (1) 以“目标→战略→财务管理”为主线的价值创造模型; (2) 组织与流程:财务治理、SBU与业务流程; (3) 价值驱动因素:KVD与FCF; (4) 价值规划与全面预算体系; (5) 价值报告与预警机制; (6) 价值控制:资产组合与风险控制; (7) 价值化的KPI和激励制度。

(2) 在价值分配的财务关系中凸显公平, 实现价值初次分配公平化目标。资本所创造的价值要公平合理分配, 否则会损害各方利益, 从而反过来影响价值创造过程。价值分配过程即财务关系处理过程要讲求公平, 称为“财务公平”。财务公平主要包括代理关系公平、大小股东关系公平和劳资关系公平三方面。价值分配是否公平, 就我国现行会计报表体系而言, 我们认为可通过编制第四张报表——“增值表”来进行分析。目前我国的财务报表包括资产负债表、损益表和现金流量表。资产负债表、损益表遵循权责发生制, 可认为是标准会计报表;现金流量表遵循收付实现制, 可看做标准财务活动报表。但这一报表体系未能充分考虑资本参与各方在企业的财务利益, 所以应编制增值表来定量反映企业财务关系的公平性。“增值表”为左右式结构, 左边反映增值额创造, 右边反映增值额分配。其中, 增值额创造的金额由营业收入减去已售产品外购材料与劳务、减去管理耗用材料与劳务、减去折旧求得经营净增加额, 加投资净利、加偶然所得、减偶然损失而计算得出;增值额分配的金额由刚性分配 (税金、利息、保险费、优先股股息) 加弹性分配 (职工薪酬、高管薪酬、普通股红利、当期留存) 而计算得出。在此基础上, 可通过分析增值额创造金额大小与增值额分配金额大小来权衡企业创造的价值是否得以公平分配。

2. 财务双目标协调绩效的测度。

财务双目标协调绩效的测度就是对财务公平绩效的测度, 就国内已有文献来看, 研究宏观层次收入分配公平的文献较多, 直接对微观层次薪酬分配公平进行研究的文献很少。加之目前我国对员工薪酬水平没有规范统一的定量标准, 财务分析中更是没有相关指标, 因此对财务公平绩效的测度自然转换为对薪酬分配公平的测度, 为此可借鉴并应用“拉克尔系数”分析我国企业员工薪酬水平是否合理、价值创造者的价值分配是否公平。

美国学者拉克尔在分析了美国近50年有关统计资料后, 发现“工人工资”与“增值额”是两个极为相关的经济变量, 即工资应占全部增值额的39.395%。如果某企业工资高于这一比例, 应采取措施提高劳动生产率;若低于这个比例, 应增加工人工资。否则, 企业不会达到“最佳经营”境地。由“拉克尔法则”导出的指标可将其定义为“拉克尔系数”, 39.395%是“拉克尔系数”的黄金值, 是衡量企业工资水平是否公平的标杆。

“拉克尔系数”计算的核心在于“增值额”界定困境, 这也是其没有在我国普遍使用的原因。我国长期用净利润额衡量工人工资效益, 而增值额的计算与之存在差异:企业增值额=企业销售收入-外购商品及劳务-折旧。因而, 企业效益的具体表述就是企业的增值额。如果应用原始的拉克尔系数计算公式 (拉格尔系数=工人工资总额/增值额) 直接测度财务公平性, 存在两方面困境:一是分子、分母中的工人工资总额、增值额在我国现行会计报表体系中没有对应的一级科目数据, 二是工人工资总额、增值额内容口径模糊。

为保证可测性, 应对工人工资总额、增值额内容口径具体化, 可通过对拉克尔系数的修正来实现。修正的拉格尔系数=应付职工薪酬/增值额=应付职工薪酬/ (EBIT+应付职工薪酬+流转税) 。在此基础上, 结合利润表和现金流量表相关数据修正的拉克尔系数计算公式就可以进行薪酬分配公平 (也就是财务公平) 的测度了。

三、结语

财务是价值创造和价值分配的有机结合。协调企业价值创造最大化和企业价值分配公平化的财务双目标协调命题, 是在反思现行财务目标模式基础上凸显财务公平效率观而对财务目标的全新界定, 是构建和谐财务的逻辑前提。从某种意义上来说, 折射着公平、公正社会的微观机理。

参考文献

[1] .Townsend R.M..Optimal Contracts and Competitive Markets with Costly State Verification.Journal of Economic Theory, 1979;21

改进的双模型的运动目标检测方法 篇5

运动目标检测已经成为一个热门的课题,检测过程中时常会出现运动场景中光线变化、背景突变和运动目标产生的阴影等难题,到目前为止国内外研究人员已经提出了一些方法来解决这些问题[9,10,11,12,13]。当前目标检测的方法大致分为三种:光流法[9,10]、帧差法[11]和背景相减法[12,13]。光流法是通过利用输入图片的光流场来检测运动物体的,既适应于静态背景的目标检测,也适用于动态背景的目标检测。但这种方法计算量大,抗噪能力差,对于光照变化比较敏感。帧差法利用前后两幅图像的差值来检测判断出运动的目标,然而该方法不能检测速度过慢的物体,检测出的物体内部会容易造成空洞。由于背景相减法具有灵活性和有效性等的优点,它已经日益受到研究人员的关注。背景相减法首先建立一个无运动物体的背景模型,通过计算当前帧和模型的差异来检测运动物体。Maddalena等人[14]提出了基于人工神经网络的自组织背景减法模型(self organizing bachground subtraction,SOBS),该算法对光线的变化和遮挡有较强的鲁棒性,然而运算代价比较大。Barnich等人[15]提出了基于像素的非参数化随机样本模型(visual background extractor,Vi Be),该方法运算简单,静态场景下有很好的检测效果,但是其阈值固定,限制了算法对于动态背景(例如晃动的树叶、闪烁的灯光等)的自适应能力。Hofmann等人[16]提出了基于像素的自适应分割(pixel-based adaptive segmenter,PBAS),但是该算法对缓慢的光照变化具有较强的鲁棒性,而在背景动态区域检测目标精度较低。Baocai Yin等人[17]提出基于双模型的背景分割算法,该算法对于运动物体容易造成检测的目标缺失,检测会出现鬼影[18]现象。

由于双模型算法存在检测过程中运动目标检测不全、前景误检率高和出现鬼影等现象,本文提出一种适用于动态背景下改进的双模型目标检测算法。首先对前、背景的判断条件进行改进,用新一帧图像像素点像素值和背景模型对应位置样本值之间的距离和阈值比较,使前景更全面地被检测出来;通过对自适应决策阈值更新方式的改变,把邻域模型和自模型结合作为阈值增加或减少的条件,使得检测结果更精确,抗噪性能增强;本文结合帧间差分技术,通过比较对应位置像素值的时域变化来判断鬼影像素,以达到快速消除鬼影的目的。

1 双模型背景建模算法

双模型[17]算法由自模型和邻域模型两种模型构成,用来实现对背景提取和运动目标的提取。它是一种基于样本随机聚类的背景建模算法,其核心思想是:背景样本用两种相关联的模型来描述,分别称为自模型和邻域模型。自模型表示背景样本中在相同位置处的像素值;邻域模型表示背景样本中像素点周围邻域位置的像素值。该算法以新一帧中像素点像素值与样本中任意点像素值的距离作为判断前景背景条件,以背景特征为基础来改变阈值大小,用新来像素点依据更新条件随机代替样本中任意点,实现对视频序列的目标检测。

1.1 自模型和邻域模型

对于某个视频序列,前N1帧图片在位置点xi处的像素值I(xi)组成一个样本集合如式(1)所示。

该集合BS(xi)称为自模型;前N1帧图片在位置点xi邻域{y1,y2,…,yN2}处的像素值I(yj)组成一个样本集合如式(2)所示。

该集合BN(xi)称为邻域模型,此处N2表示在位置点xi处邻域中像素点的个数。

1.2 前景背景检测

前景检测的目的是从视频序列中将变化的目标从背景图像中提取出来,运动前景的有效检测在目标跟踪、目标分类、行为理解等后期处理至关重要。双模型检测算法中,运用视频序列中新一帧图片与背景模型的差异来区分前景和背景。前景和背景像素的判断方式如下:①当样本集合中若满足当前像素值I(xi)与背景模型中自模型样本值BSk(xi)(BSk(xi)是自模型BS(xi)中第k个样本)的距离小于给定的阈值R(xi)的条件的个数大于等于Smin时,则前景分割掩模F(xi)记为0表示背景;②若满足当前像素值I(xi)与背景模型中自模型样本值BSk(xi)的距离小于给定的阈值R(xi)+r的条件的个数大于等于Smin,则前景分割掩模F(xi)记为0表示背景;③若满足当前像素值I(xi)与背景模型中邻域模型样本值BNm(xi)(BNm(xi)是邻域模型BN(xi)中第m个样本)的距离小于给定的阈值R(xi)的条件的个数大于等于Nmin,则前景分割掩模F(xi)记为0表示背景;④不满足以上三种情况的将前景分割掩模F(xi)记为1则为前景。用公式(3)表示如下:

式(3)中Smin和Nmin是固定参数,取值大小分别取决于N1和N2的大小。当N1和N2增加或者减少时,Smin和Nmin也要对应地增加或减少。Smin和Nmin值过小时会使背景点增加;Smin和Nmin过大时前景点增多,算法抗噪能力减弱;“#”表示满足条件的总个数,用F1、F2、F3分别表示公式(3)中前三种情况的结果。式(3)中计算当前位置点xi像素值与背景模型样本值的距离如公式(4)所示:

在双模型检测过程中,R(xi)通常是一个低值,可能会导致错误的检测。然而,设置阈值R(xi)+r能够避免场景突然改变而引起的错误检测,所以当F1=0、F1≠0且F2=0时,当前像素被判断为静态背景像素;动态场景的像素值不是固定的,然而动态场景像素点的变化通常能够通过邻域像素点的变化来体现。因此,利用根据这种特征,当F2≠0且F3=0时,当前像素被判断为动态背景像素,判断过程如图1所示。

1.3 背景模型的更新

通常情况下检测到的前景区域不需要更新,背景模型只需要更新那些当前被判断为背景的像素点,然而双模型并不是所有的被检测为背景的像素点都要更新。更新原则如下:①当F1=0时,背景模型不需要更新;②当F1≠0和F2=0时,随机均匀选择k∈1,2,…,N1,自模型BSk(xi)中任意像素点被当前像素点I(xi)替换,邻域模型的邻域中任意像素点BN(yi)也被当前像素点I(xi)替换;③当F2≠0和F3=0时,从自模型BS(xi)中随机选取一个样本用I(xi)来代替,此时邻域模型不需要更新。

1.4 阈值更新

因为背景的复杂性和多样性,因而所有像素点对应的阈值并不是固定不变的。双模型的决策阈值更新方式如公式(5)所示。

式(5)中dr和ir是固定参数,由公式(5)可以看出阈值R(xi)的更新取决于前景的判断情况。

2 EMD运动目标检测算法

双模型背景建模运用到目标检测领域中实时性高,取得了较好的运动目标检测效果,但是也存在一些不足:①在前后帧运动目标运动幅度不明显时,容易产生检测缺漏不完整;②在动态场景下,双模型误检率比较大,产生的噪声比较大;③若在背景模型前N1帧中出现静止的运动目标,会产生出现鬼影的区域如图2(b)所示,并且后续运动目标出现在该鬼影区域会导致检测不完整,从而影响后面的运动目标检测。双模型的英文是dual model,文中简称为DM,本文改进的算法简称EDM(enhanced dual model),下面就以上三点不足进行改进。

2.1 EDM的前景背景检测方式

把模型中像素点样本值与当前帧对应位置像素点的像素值的距离作为前景背景判断依据,当前后帧变化不明显时,容易使得检测的目标缺漏丢失。为全面地检测出前景目标,判断前景背景的过程如公式(6)所示:

F1、F2、F3、F4分别表示公式(6)中前四种情况的结果。

为减少前景目标缺漏丢失的情况,模型中像素点样本值与当前帧像素点的像素值的距离反映了与背景样本的差异性,式(6)中采用平方的方式使得前后帧变化的差异更大,可以有效地弥补DM模型中前景检测缺漏的缺点;式(6)中相比DM模型多加的第四种情况并不是多余的,当F2≠0且F3=0时被判断为具有明显变化的动态背景,当F3≠0且F4=0时被判断为微小变化的动态背景,能够将背景区分得更明显,并且在自适应阈值更新中也会运用到。

2.2 EDM的自适应决策阈值更新

判断前景和背景是依据每个像素点对应的决策阈值R(xi),双模型中决策阈值的更新仅仅与自模型相关,和邻域模型的变化无关,容易对检测产生误检,检测精度比较低。

对于每个像素点,必须有一个合适的决策阈值来正确地检测出结果。合适的决策阈值不能太高,太高会将前景检测为背景;同时,阈值也不能太低,太低可能将背景像素检测为前景。根据式(6)可知,决策阈值在自模型和邻域模型中都相当重要。因此,根据前景背景判断式(6)提出改进DM模型的自适应决策阈值,决策阈值R(xi)的更新方式如公式(7)所示:

式(7)中设定S(xi)在每个像素点位置上为固定值,此阈值更新方式把自模型和邻域模型紧密结合。根据改进的阈值更新方式(7),自模型中当决策阈值能正确地检测到动态背景像素时,R(xi)在下一帧中就会变低;当阈值R(xi)低于合适值时,F1将会变成1但是F2仍然是0,此时R(xi)在下一帧增加,增加的幅度大于DM中阈值增加的幅度;在邻域模型中当F1≠0且F2≠0且F4=0时,此时F3的值是不能确定的,但始终是动态背景,决策阈值R(xi)不断地减少,当R(xi)的值满足F2=0时,在自模型中继续更新阈值。

2.3 DM鬼影的去除

DM模型阈值的更新方法无法快速地消除鬼影,鬼影是与实际运动目标不对应的前景区域,当背景模型中存在运动目标或者运动目标的状态转变会产生鬼影。为了更快地消除鬼影,总体思想是:如果某个检测区域检测的结果是前景区域,但是该区域在较长时间内一直是前景,则判断该区域为鬼影,应把该区域判断为背景,从而消除鬼影。算法详细步骤如下:为每一个像素设置一个计数变量T(xi),初始化为0,当像素xi被检测为前景像素时,用当前帧的像素值与前一帧该对应位置像素值作差,如果差值结果小于设定的差异阈值Tmax,则该像素的T(xi)加1,否则T(xi)为0。该算法用公式(8)表示如下:

式(8)中m(xi)表示像素点xi是否为前景像素,它的值为1时则表示为前景像素,为0时表示为背景像素;n(xi)表示相邻两帧在同一位置像素点对应的差值与阈值Tmax的比较情况,n(xi)=0表示差值小于等于阈值Tmax,n(xi)=1表示差值大于阈值;当T(xi)大于设定阈值Mmax时,把对应的像素更新到背景中,该方法对于去除长时间内像素点没有变化的前景像素更有效率。

接下来以某个视频为例描述鬼影的产生与消除。此处采用的视频序列是交通路口的监控图像,其中运动目标的特点是:原来静止的人突然骑自行车。实验输入的图片序列是交通路口的监控图像,从序列的第1008帧开始原先静止的人开始骑自行车,在原来静止的地方产生了鬼影,图2(a)、图2(b)、图2(c)分别是目标从静止到骑自行车一段时间后、DM模型检测效果、EDM模型算法消除鬼影的效果。从图中可以看出,由于目标突然改变运动状态,DM模型的检测产生了鬼影,而本文结合帧间差分EMD算法可以消除鬼影区域,从而具有更为准确的检测结果。

3 实验结果及分析

3.1 EDM的前景判断和阈值更新方法的目标检测实验

实验是在软件环境MATLAB平台下完成的,硬件环境处理器为AMD A6,4 G RAM。算法中所涉及的参数设置如下:N1=25,N2=8,Smin=2,Nmin=1,R0=30,r=15,ir=0.08,dr=0.02,S(xi)=0.05,Tmax=50,Mmax=40,文中k取值范围是[1,25],m的取值范围是[1,8]。

本文选取changedetection数据集[19]中的三个动态背景测试序列(canoe,overpass,fountain02)对动态背景进行鲁棒性的测试。图3是DM模型和EDM模型算法的效果对比图,图3(a)是原输入序列canoe中第957帧图像;图3(b)是该帧图像的真实前景,图3(c)是DM模型算法检测出来的效果图,从图中可以看出DM模型检测图中会有缺漏,船的整体没有被检测出来,图3(d)改进后EDM算法的检测结果,从效果图可以看出双模型由于前、背景判断条件不够完善,导致检测目标结果不完整,本文算法通过用新来像素点图像值与背景模型样本值之间的距离和阈值进行比较的改进方法则较完整地检测出运动目标。图3(e)是overpass图片序列中第2 366帧图像,图3(f)是该图片的真实前景,图3(g)是DM模型检测的结果,该算法不能完全消除动态背景晃动的树叶,人的身体部分也没有完整地被检测出来,通过对前景背景的判断情况把自模型和邻域模型结合起来,作为阈值增加减少的条件,能有效地消除动态背景的干扰,图3(h)是改进算法EDM的检测效果。图3(i)是fountain02图片序列中第743帧图像;图3(j)是该图片的真实前景,图3(k)是DM模型检测的结果,图中可以看出检测出的结果不全,图3(l)是EDM检测的结果。从图中可以看出,EDM算法检测到的运动目标像素更多,并且运动目标更加清晰和完整。

3.2 本文算法的定量分析

为了使本文改进的算法EDM更有说服力,在此采用正确分类百分比函数(PCC)来测试二值分类的性能,根据文献[20]该函数在图像处理领域应用比较广泛,如公式(9)

所示:

式(9)中TP是正确检测为前景像素点的个数;TN是正确检测为背景像素点的个数;FP是被错误检测为前景像素点的背景像素点个数;FN是被错误检测为背景像素点的前景像素点个数。选取上面实验中动态背景canoe、fountain02和overpass视频序列进行PCC统计,最终的数据如表1所示,可见本文DEM算法在正确分类百分比上比DM模型有较大提高。

4 结论

本文针对DM背景建模存在前景检测缺漏、误检和出现鬼影的问题进行改进。首先,使用改进的前景背景判断方式,用新像素点图像值与背景模型样本值之间的距离值和阈值进行比较,在动态背景下更能全面地检测出前景;其次,改进自适应阈值的更新方式,将阈值的更新与自模型和邻域模型紧密结合,不单单是根据自模型来改变阈值,通过把自模型和邻域模型对前景背景的判断结果作为阈值改变的依据,能更精确地进行检测;最后,本文结合帧间差分技术通过比较对应位置像素值的时域变化来判断鬼影像素,以达到快速消除鬼影的目的,有效地去除了鬼影带来的干扰,使检测结果更准确。实验结果表明,本文的EDM算法在动态背景下对目标检测有很强的适应性和鲁棒性。

摘要：在动态背景下,由于双模型算法对运动目标检测时会出现误检、目标检测不完整和出现鬼影的现象,提出一种改进的双模型的运动目标检测算法。该算法首先对双模型背景的判断方式改进,将新来像素点图像值与背景模型对应位置样本值之间的距离和阈值进行比较,可以全面地区分前景和背景。然后对自适应阈值更新方式改进,通过对前景背景的判断情况把自模型和邻域模型结合起来,作为阈值增加或减少的条件,能够更精确地检测出前景。最后,结合帧间差分技术,通过比较对应位置像素值的时域变化来判断鬼影像素,以达到快速消除鬼影的目的。实验结果表明,改进算法的检测结果比原来的双模型更加精确、全面。

双目标优化 篇6

关键词：股票投资,双目标规划模型,组合投资

创业板市场 (Growth Enterprise Market, GEM) 是指专门协助高成长的新兴创新公司特别是高科技公司筹资并进行资本运作的市场, 创业板市场是一个高风险的市场。

本文选取深圳创业板市场2 0 1 0年6月到2 0 1 1年四月的数据, 假定投资者从2 0 1 0年6月1日进入股市, 只在特锐德 (3000001) 、安可生物 (300009) 、鼎汉技术 (300011) 、上海凯宝 (300039) 四支股票中进行投资选择, 我们试给出投资者的最佳投资选择, 包括投资者的最大获利、资金增长倍数和投资策略。

一、模型假设及问题分析

(一) 模型假设

1、证券市场是一个有效市场, 证券价格是各种信息变化的综合反映。

2、在投资决策中, 投资者只关心收益和风险两个指标, 并认为所有投资者都厌恶风险且追求收益最大化。

证券投资的目标是净效用最大化。

3、某个投资者的证券投资行为不影响证券市场价格。

4、假设小李在第一次抛售股票之后不再买进。

(二) 问题分析

我们首先为小李确定在每支股票上的最佳投资比例, 然后再针对每支股票分别进行股票的买入卖出, 最终使小李获利最大。

最佳投资比例的确定是通过构造收益函数和风险函数, 建立双目标规划模型, 不断调整收益和风险之间的权重, 确定最佳投资比例。

我们将每支股票增长的区间找出, 算出每个区间的收益率, 然后用投在各支股票上的本金“利滚利”。最后我们能求出小李的最大获利。

二、模型说明

1、任何股票投资都是收益与风险并存, 一般来讲, 高收益伴随着高风险。降低风险的有效方法就是分散投资, 并且投资越分散, 风险越小。因此对股票的收益和风险的度量十分重要。

2、我们将股票的收益率看做是随机变量, 用收益率的均值描述投资的收益, 用收益率的方差描述风险。

3、投资者追求收益最大化和风险最小化, 即其投资策略可以描述为一个双目标规划问题:

其中, R (x) 表示收益函数, V (x) 表示风险函数, xi表示对第i支股票的投资比例。

三、模型的建立及求解

1、数据处理后, 我们得到2010年6月1日到2011年4月29日4支股票的47个交易日的周收盘价格。

2、求每只股票的周收益率rjt (47个) , tjt= (pj, t+1-pjt) /pjt。这里pj, t+1, pjt分别是第j支股票第t+1周周五和第t周周五的收盘价, 具体计算我们是通过C语言编程实现。

3、计算第i支股票周收益率期望值E (ri) (i=1, 2, 3, 4) 。 (T=46) 。即为第i支股票的收益, 四支股票的收益情况如下:

4、计算第i支股票的标准差σi。即为第i支股票的风险。四支股票的风险如下:

5、收益函数

6、考虑到投资越分散, 总的风险越小, 当小李用10万元投资四支股票时, 总体风险我们用四支股票中最大的一个风险来度量。风险函数

7、我们希望所做的投资收益高, 风险小, 我们把双目标规划转化为单目标规划:

m i n t=λV (x) - (1-λ) R (x) , 其中引入的λ (0<λ<1) 为权重, 也即是衡量收益和风险的相对重要性。λ可取0到1之间的任意值。。

8、整个目标规划问题可以描述为:

9、我们知道投资越分散, 风险越小。根据lingo编程结果, 对λ取0—1之间不同的值, 发现当λ>0.2以后, 在四支股票中的投资比例是固定的, 因此从衡量股票的平均收益率和风险的角度, 我们确定了在这四支股票中的最佳投资比例。如下表所示:

10、投资比例确定之后, 要求小李在这段时间最多获利大小, 我们假设小李在股票投资中能做出最明智的选择, 也就是能合理分析每支股票的涨跌趋势, 并根据“低买高卖”的原则在合适的买点和卖点进行买进卖出交易, 并且每次交易后的盈利计入下一次交易的资金中, 这样就能使小李获得更多的收益。

假设股票300001交易次数为N, 第i次交易的买入、卖出价分别为xi、yi, 则每次交易的收益率为, 记为pi。则到期该股票的所有交易结束后的收益 (包括最初投入资金) 为10*μi* (1+p1) … (1+pN) 。为简化计算的复杂度, 我们将可将收益率p1、…PN进行平均, 求出N次交易的均收益率qi, 则总收益可表示为10*μi* (1+q1) N。

四、模型求解结果

经过计算可求出股票3 0 0 0 0 1的收益为2 2 3.8 8 4 9万元。以此类推可求出其它三支股票的收益1 4 8.6 7 3 2万元、283.4826万元、195.5612万元。最后求得总收益为851.6019万元, 即资金增长了85.16倍。小李采取的股票投资策略是组合投资。

五、总结

本文建立了多目标复利计算模型。我们首先确定小李在每只股票上的最佳投资比例, 在多目标规划中, 我们考虑风险和收益两个主要因素, 将风险看做平均收益率的标准差, 在收益最大风险最小的目标下, 不断调整风险和收益之间的权重, 确定最佳比例。最后针对每支股票采用复利计算方法求得小李的最大获利为:851.6019万元, 资金增长了85.16倍。采用组合投资的方法。

参考文献

[1]易丹辉.数据分析与Eviews应用.北京:中国人民大学出版社, 2008

[2]姜启源, 谢金星, 叶俊.数学模型.北京:高等教育出版社, 2003

双目标优化 篇7

预算效率问题是财政管理实践中被广泛重视, 已经成为了当前预算体制改革的重要环节。预算绩效管理既符合深化预算改革的要求, 又较好地体现了创建高绩效政府的的现实需要。为了有效地处理监督绩效和行政成本之间的关系, 提高财政监督工作质效, 应该在基于精细化管理的角度来实现预算绩效“提高监督绩效”和“控制行政成本”的“双目标”。

二、预算绩效管理的必要性

预算绩效管理是一种以结果为导向、以绩效为目的的新型预算管理模式, 它有效地将公共预算改革与政府绩效管理二者结合起来。预算绩效管理的目的主要在于有效地提高财政资金的使用效率, 最大程度上来降低单位的运行成本, 这也是提高预算资金有效性、加强预算支出管理的客观选择。

(1) 推进预算绩效管理是提高运转效率和决策水平的需要。当今世界的发展趋势就是要大力提高科学化程度和决策水平。预算绩效管理能够监督和了解预算资金的有效性和使用情况, 也可以比较分析同一部门不同程度的绩效和不同部门的工作绩效对比便于广大人民群众监督预算支出行为, 将预算执行、分配的透明度大幅度提高, 推进高效运转的财政监督。

(2) 推进预算绩效管理有利于提高预算管理水平。通过编制年度预算绩效计划可以将单位运行所需经费分解成可量化、可考评、具体详细的预算绩效目标。同时, 还可以在年终比较分析各绩效目标的最终完成情况和执行情况, 以便下年度预算参考, 有效地促进该单位的支出行为和预算管理实现精细化、科学化。

(3) 推进预算绩效管理可以使预算支出范围变得具体化、准确化。政府支出在公共财政体制制约下, 务必应该体现出公共性特征, 所有的支出都只应该限定在提供公共服务和公共产品范围内。通过编制各项财政监督的绩效规划, 能够有效地监督财政资金的使用范围, 将财政支出的规模、供给范围与财政监督职能联系起来, 解决过去财政资金供给中所存在的定位不准确问题。

三、如何基于精细化管理角度来探索预算绩效“双目标”

(1) 完善绩效目标评价体系。各部门须积极开展绩效自评, 及时将自评结果报财政部门审核。财政部门将对自评项目进行一定数量的抽评, 以切实加强管理, 提高部门自评质量, 同时选取预算数额较大、社会影响较广、具有明显公共效应的重大项目或重要的财政政策, 实施财政重点评价。并在做好项目支出绩效评价的基础上, 探索开展部门整体支出绩效评价和财政资金综合绩效评价, 不断完善项目评价体系, 逐步建立绩效目标与评价实施相结合的评价体系, 提高评价结果的可信度和公信力。如湖北省竹溪县在全面启动县直预算单位绩效评价工作的同时, 将公安、法院、检察院、司法局、民政局等11个部门纳入部门预算绩效评价重点单位, 由财政部门对其部门预算收支及专项财政资金使用情况直接进行绩效评价。对列为自主进行预算绩效评价的单位, 要求在年度预算绩效评价过程中, 凡财政专项资金额度达到20万元的都必须按照规定进行绩效评价, 绩效评价的资金总量不少于本单位部门预算资金总量的10%。依据省委、省政府和省财政厅要求, 在做好试点单位预算绩效评价工作基础上, 将逐步将所有预算单位全部纳入预算绩效评价范畴, 真正做到预算绩效评价不留死角、不留空白。

(2) 健全绩效运行跟踪监控机制。对项目完成进度、阶段性目标完成情况、项目效益与预期目标偏差情况等进行阶段性跟踪和控制, 及时纠正项目实施过程中出现的预算执行绩效与绩效目标发生偏离的问题, 实施绩效监控范围的资金规模应占项目资金预算规模比例的30%以上。同时探索实行绩效拨款制度, 建立绩效信息数据库, 采集和跟踪预算绩效实时信息, 辅助绩效监控。

(3) 加强领导, 落实责任, 扎实推进预算绩效管理工作。各级财政部门要加强对预算绩效管理的统一领导, 健全组织, 充实人员, 统筹规划, 合理安排, 理顺工作机制, 理清工作思路, 明确工作目标, 制定具体措施。各预算单位要树立大局意识, 根据财政部门的统一安排和要求, 加强协作配合, 主动开展工作, 按照本部门的职责和任务, 确定组织形式, 制定具体方案, 积极推进预算绩效管理试点工作。各级财政部门和预算单位要加强沟通, 密切配合, 形成合力, 确保预算绩效管理工作能够顺利开展并取得成效。如某县为建立健全科学、合理的绩效评价管理体系, 提高财政资金使用效益, 制订出台了《项目支出绩效评价管理办法 (暂行) 》, 该办法共八章38条, 详细说明了绩效评价的适用范围、内容、目标, 明确了评价标准、方法、结果处理及其应用, 要求县直行政事业单位、各乡镇财政所在规定时间内填写并报送县财政部门, 作为改进预算管理和安排以后年度预算的重要依据, 每年年底对绩效评价结果进行奖惩。

参考文献

[1]程贤文.首开集团改进全面预算管理的探索与实践[J].国有资产管理, 2007 (03)

[2]魏贵培.浅析国有企业基层单位成本费用预算的编制[J].现代商业, 2010 (18)

[3]丁春红, 薛小明, 候春梅.预算管理在现代企业的应用[J].中国西部科技, 2005 (15)

[4]马夫芳.现代企业如何实施全面预算管理[J].淮北煤炭师范学院学报 (哲学社会科学版) , 2005 (4)

PECVD双镀膜技术优化分析 篇8

关键词：太阳能电池,PECVD,双镀膜

0 引言

等离子增强化学气相沉积 (plashms enhanced chemical vapor deposition, PECVD) 是现今较为主流的一种氮化硅膜的沉积方法, 主要是因为这种方法具有沉积温度较低、速度较快、工艺延续性好、镀膜缺陷少等优点。氮化硅膜悠着良好的绝缘性和对杂质离子的掩蔽能力, 其作为一种高效器件表面的钝化层已被广泛应用在晶体硅太阳电池生产工艺中。在此基础上, 又出现双层镀膜或者多层镀膜的方法, 其中以双层镀膜为主。

由于氮化硅膜层数的增多, 怎样在这样的内部结构中完成更好的对光的吸收就成为了主要攻关方向, P行多晶硅电池生产工艺中, 调整反应气体比例、工艺时间, 增大两层膜之间的折射率差, 可以有效的增加光能转换。通过试验分析工艺调整前后对电池电参数的影响, 改进工艺参数, 提高太阳能电池的转换效率。

1 试验方法

本试验使用Centrotherm的管式镀膜设备, 采用增强化学气相沉积 (PECVD) 法沉积氮化硅薄膜。PECVD一般由Si H4和NH3在等离子体气氛下反应, 其过程如下:

将1000片P型多晶原硅片均匀分成两批, 保证两批片源一直, 用相同的设备、工艺进行制绒、扩散、刻蚀等, 之后将两批鬼片在同一PECVD设备上分别用REF (为一般常规工艺) , G2 (调整后工艺) 两种工艺进行表面氮化硅膜沉积, 具体工艺条件如表1所示。

G2工艺是调整两次镀膜工艺中氨气和硅烷的反应体积, 改变沉积时间, 功率、反应温度与反应舱室压强保持不变。完成此工序后在同一设备上进行印刷、烧结和测试, 结束后对比成品电池的电参数。另外, 分别对两种工艺后的反射率进行测试对比。

2 试验对于电参数的影响

2.1 实验测试

(1) 实验中REF工艺所做出电池测试效率为17.25%, G2工艺所作出电池测试效率为17.31%。电池电参数的对比结果如表2所示。

其中Uoc为开路电压, Isc为短路电流, Rs为串联电阻, FF为填充因子, Ncell为太阳电池转换效率。由表2可知, G2工艺下电池转换效率提高0.06%。

(2) 对于G2工艺试验结构表明, 其突出的优势为有效的提高了短路电流Isc, 进而提高了电池转换效率, 电池的Isc和Ncell分布如表3所示:

从表3中可以明确看到, G2工艺对于短路电流Isc和电池转换效率Ncell有了明显提升。

(3) 对两种工艺下镀膜后的电池进行反射率测量, 在REF常规工艺下, 发射率测试均值为5%;在G2工艺下, 反射率测量为4.7%。可以看到, 调整之后对于电池的反射率有明显减低的作用。

2.2 试验分析

试验结果表明, G2工艺下, 即在改变了反应气体体积的情况下, 太阳电池转化效率提高了0.06%, 主要体现在短路电池Isc的提高。主要是由于两层镀膜下, 折射率的改变极大的增加了光能的吸收和转换, 增加了钝化和减反射效果, 从而提高了电池的转换效率。镀膜颜色有所加深。

3 结论

通过采用PECVD法在气体比例不同的两种试验条件下, 即氨气与硅烷的比例在第一层镀膜调整为4:1, 第二层镀膜为13:1, 功率、反应温度与反应舱室压强保持不变的条件下。对P型多晶硅片表面进行氮化硅沉积, 实验中常规工艺所做出电池测试效率为17.25%, 镀膜后反射率为5%;增大两次镀膜折射率差后所作出电池测试效率为17.31%, 镀膜后反射率为4.7%。通过试验对比, 分析两种工艺对于太阳能电池电参数的影响。结果表明在调整气体比例后, 增大了两层膜之间的折射率差, 增加了钝化和减反射效果, 短路电流Isc得到提升, 反射率明显减低, 提高了太阳能电池的转换效率0.06%, 镀膜颜色有所加深。说明了调整增大两层膜之间的折射率差, 能够有效提高太阳电池的转换效率。

参考文献

[1]BennerJP, KazmerskiL.Photo voltaics gaining greater visibility.SPeetrum, IEEE.1999, 36 (9) :34-42

[2]李新贝, 张方辉, PECVD SiNx沉积条件对薄膜性能的影响[J].材料保护, 2006, 39 (7) :12-16