基于复杂网络的股票市场相关性研究

文章对分布在不同国家和地区的10个股票交易市场股票指数日收益率波动率序列所构成的阈值网络所包含特性进行分析。将构造出的阈值网络依时间先后顺序分为三个阶段,分别对每个阶段进行K-means聚类分析并对每个阶段的阈值网络求均值构造出平均阈值网络。结果表明随着经济全球化发展,各个地区股票市场相关性强度趋于增加,北美和欧洲市场一直保持高度相关状态,而亚洲地区中国大陆股票市场第一阶段和第二阶段与外界股票市场的相关性不强,但是随着时间的推移到第三阶段有所增加。中国香港、台湾,日本三个地区股票市场相关性随着经济全球化进程有所提高,第一阶段中国台湾股票市场通过中国香港股票市场与日本股票市场连接,第二阶段与第三阶段则形成了全连接的态势。值得注意的是,亚洲市场和西方市场的联系比较弱,但随着经济全球化的不断推进,股票市场之间的相关性越来越强。     

一种加权聚类划分决策树算法

针对斜划分决策树算法普遍存在时间效率低、部分算法仅能应用于二分类问题，提出了一种基于加权距离的聚类决策树算法。通过Relief-F算法为预测属性计算权重，并将权重用于树结点中数据的聚类过程，使用分簇结果对结点进行多路划分，得到可直接用于多分类问题的决策树。理论分析和实验结果表明，该算法与经典轴平行决策树相比，拥有更好的泛化能力以及相近的算法时间复杂度，与大部分斜决策树相比，在付出更少计算代价的前提下，获得了近似的正确率以及模型简洁度。     

基于两阶段法的多车型卷烟配送路径优化研究

在烟草商业企业中,物流是其重要的环节,是连接客户与烟草企业间的纽带,其卷烟配送线路设计的合理与否直接影响到卷烟的配送效率和配送成本,就如何合理的规划线路成为卷烟配送的关键问题。文章以Q烟草公司为例,运用先分组后路线的两阶段法对问题进行求解,先利用K-means聚类算法对区域进行划分,再考虑工作量均衡的条件下引入遗传算法对区域进一步调整,最后利用混合遗传算法对各配送区域进行线路优化,通过实例从线路数、车辆数、空载率、配送里程及总成本等指标上可以看出两阶段法的配送效果更优。