ＦＩＮＡＮＣＥ ＥＣＯＮＯＭＹ金融经济 我国高校资金运营多目标非线性规划模型设计 陈启荣徐爱兰 （中南大学资金结算中心，湖南长沙４１００８４） 摘要：本文采用系统研究方法，把高校资金运营的所有 问题作为一个整体，将高校、银行和政府纳入研究体系．充分 考虑各方的利益需求，设计出我国高校资金运营多目标非线 性规划模型，同时把这个体系放到整个社会经济的大系统中 进行研究，从而找出高校、银行和政府利益最优化的解决方 案，最后提出我国高校资金运营的对策建议 关键字：高校：资金运营：非线性模型 引言 近年来，随着社会主义市场经济体制的逐步完善，我国 高校自１９９９年高校扩大招生以来取得了前所未有的发展， 在经费投入、入学人数、学校规模、科研水平等各个方面体现 出突飞猛进的发展态势。但是，由于高校资金管理手段和管 理水平的发展尚未跟上高等教育快速发展的需求，使高校在 迅速扩张的趋势下，财务管理方面出现了很多弊端。例如资 金使用机制由按指令性计划变为按经济规律办事，而带来的 投资效益问题；高校资金由国家无偿投人变为多方投资带来 的利益确认与利益分配问题等。 这些新情况、新问题，促使高校亟需建立起一整套与社 会政治、经济和文化发展相协调的资金使用效果评价体系。 基于以上分析，本文建立了高校资金运营多目标非线性规划 模型，在及时反映高校资金真实状况的前提下，建立起实用 性高、针对性强的财务评价新体系，为推动高校资金运营顺 利发展的提供前提和制度保障。 ） ｐ ≯ ｐ 一、我国高校资金运营的思路 我国高校资金运营的思路应该是按照社会主义市场经 济的价值导向，把高校的一切资源都当作资本，借鉴企业运 营模式，以求在办学中获取最大的经济效益，同时以最大的 经济效益来获得最佳的教育产出。 从这层意义上说，高校资金运营涉及到三个主体，即高 校、政府和银行。要以最大的经济效益支撑高校的发展，并实 现高校发展最优化与经济运行最优化的统一，就必须在高 校、政府和银行间做好协调和统一。因此，可以构建多目标非 线性规划模型，即高校发展所需的资金在政府和银行间进行 平衡。 二、高校、政府和银行多目标非线性规划模型 假定高校从银行的贷款额为ｗ，贷款利率为ｒ，贷款不发 生违约的概率为Ｐ，贷款违约概率为１－ｐ，当高校资金运营不 善而发生违约时，银行在这笔贷款的资本回收比率为ｋ。其 中ｋ取决于高校的资信和资产情况、经济发展情况以及政策 支持等因素；Ｐ取决于贷款的利率ｒ、高校面临的政策环境和 经济因素等外部条件（ ）以及高校自身的资金状况（ ），即 ＝ｐ ，日， ）。在贷款违约率确定的情况下，银行发放贷款ｗ 的期望收益为： ＝， Ｗ ｐ（ｒ， ， ）＋（ 七）（１一ｐ（ｒ，目，ｅＯ）一 （ｃｌ，Ｃ２） ＋Ｑ１（１） （１）式中第一项表示贷款在不发生违约的情况下，银行可 获得的预期收益；第二项表示贷款在发生违约的情况下，银 行可获得的预期收益；第三项ｃ＝ｃ（ｃ ，Ｃ ） Ｗ表示银行发放数 本文采用面板数据，通过构建动态模型对我国上市银行 资本结构的影响因素及动态调整作了实证分析，得出了如下 研究结论：（１）我国上市银行资本结构是一个动态调整过程， 构建动态模型才能更加反映现实。（２）银行规模、盈利能力、 国有法人持股比例与银行负债比率显著正相关，所得税率、 管理层持股比例、资本充足性、经济增长率与银行负债比率 显著负相关，成长性、流动性与银行负债比率相关关系不显 著。（３）我国上市银行进行资本结构动态调整的调整系数为 ０．５７，调整较为缓慢，调整成本较大。 基于上述结论，建议如下：（１）银行内部治理方面，大力 发展中间业务提高获利水平，摆脱单一的规模效应模式；提 倡管理者参股，进行有效激励，约束不当的扩张冲动。（２）外 １４４ ） ； ≥ ＼ ） ＼二 ） ； ） ） ； 部环境改善方面，减轻国家控制约束，健全相关法律制度，实 现市场化的自由调整。 参考文献： ［１］Ｍｏｄｉｇｌｉａｎｉ，Ｆ．ａｎｄ Ｍｉｌｌｅｒ，Ｍ．Ｈ．Ｔｈｅ ｃｏｓｔ ｏｆ ｃａｐｉｔａｌ，ｃｏｒｐｏ— ｒａｔｅ ｆｉｎａｎｃｅ，ａｎｄ ｔｈｅ ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ．Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｅｃｏｎｏｍ－ ｉｃ Ｒｅｖｉｅｗ，１９５８，Ｖｏ１．４８：２６１—２９７． ［２］周文定我国商业银行资本结构与经营绩效分析［Ｊ】．吉林财 税高等专科学校学报，２００３（０４） ［３］钱健，王瑛瑛．商业银行资本结构与经营绩效关系的统计分 析［Ｊ］．金融经济，２００８（２２） 【４］傅凌燕．我国商业银行资本结构和经营绩效关系的实证分 析【Ｄ］．浙江大学，
・７２・ 有色金属（选矿部分） ２０１５年第３期
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１ ９４９２ ２Ｏ１５．０３．０１８
多级串联破碎数学模型的多目标物理规划研究
李 宗 ，饶绮麟ｚ，魏广娟
（１．中国矿业大学机电工程学院，江苏徐州２２１００８；２．北京矿冶研究总院，
北京１００１６０：３．江苏徐州工程机械研究院，江苏徐州２２１００４）
摘要：双层多级盘式辊压破碎机采用多级串联的方式破碎物料，是一种新型破碎设备。根据物理规划理论，建立了破碎 比的多目标数学模型。运用遗传算法进行了优化研究，得到的结果满足设计要求。同时对双层多级盘式辊压破碎机与高压辊磨 机进行了对比分析，其中高压辊磨机的轴线压力值是双层多级盘式辊压破碎机的９倍，单位面积压力值是双层多级盘式辊压破 碎机的２．６倍。所以多级串联辊压破碎可以解决高压辊磨机磨损严重的问题并且可以实现大破碎比的目的。 关健词：多目标物理规划；多级串联破碎；数学模型；遗传算法 中图分类号：ＴＤ４５１ ．９ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７１－９４９２（２０１５）０３－００７２－０６
Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｏｆ Ｍｕｌｔｉ Ｓｔａｇｅ Ｓｅｒｉｅｓ Ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ｃｒｕｓｈｉｎｇ
Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ
Ｚｏｎｇ ，ＲＡＯ Ｑｉｌｉｎ ，ＷＥＩ Ｃｕａｎ￣ｕａｎ３
（ ．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌ＆Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＭｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，
Ｘｕｚｈｏｕ Ｊｉａｎｇｓｕ ２２１００８，Ｃｈｉｎａ；２．Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｇｅｎｅｒａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆＭｉｎｉｎｇ ａｎｄ Ｍｅｔａｌｌｕｒｇｙ，
Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１６０，Ｃｈｉｎａ Ｊｉａｎｇｓｕ Ｘｕｚｈｏｕ Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｍａｃｈｉｎｅｒｙ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｘｕｚｈｏｕ Ｊｉａｎｇｓｕ
2014年数学建模B作业：非线性规划和目标规划
Ⅱ-1 非线性规划
某工厂向用户提供发动机，按合同规定，其交货数量和日期是：第一季度末交40台，第二季末交60台，第三季末交80台。工厂的最大生产能力为每季100台，每季的生产费用是22.050)(xxxf（元），其中x为该季生产发动机的台数，若工厂生产多余的发动机可移到下季向用户交货，这样，工厂就需支付存贮费，每台发动机每季的存贮费为4元。问该厂每季应生产多少台发动机，才能既满足交货合同，又使工厂所花费的费用最少（假定第一季度开始时发动机无存货）？
Ⅱ-2 目标规划
某计算机公司生产三种型号的笔记本电脑A，B，C。这三种笔记本电脑需要在复杂的装配线上生产，生产1台A，B，C型号的笔记本电脑分别需要5，8，12（h）公司装配线正常的生产时间是每月1700h。公司营业部门估计A,B,C三种笔记本电脑的利润分别是每台 1000，1440，2520（元），而公司预测这个月生产的笔记本电脑能够全部售出，公司经理考虑以下目标：
第一目标：充分利用正常的生产能力，避免开工不足；
第二目标：优先满足老客户的需求，A，B，C三种型号的电脑50，50，80（台）同时根据三种电脑的纯利润分配不同的权因子；
第三目标：限制装配线的加班时间，不允许超过200h
第四目标：满足各种型号电脑的销售目标，A，B，C型号分别为100，120，100（台），再根据三种电脑的纯利润分配不同的权因子；
第五目标：装配线的加班时间尽可能少。
请列出相应的目标规划模型。并求解。
【数学建模】数学模型总结 吴翔
1 四类基本模型
1 优化模型
1.1 数学规划模型
线性规划、整数线性规划、非线性规划、多目标规划、动态规划。
1.2 微分方程组模型
阻滞增长模型、SARS传播模型。
1.3 图论与网络优化问题
最短路径问题、网络最大流问题、最小费用最大流问题、最小生成树问题(MST)、旅行商问题(TSP)、图的着色问题。
1.4 概率模型
决策模型、随机存储模型、随机人口模型、报童问题、Markov链模型。
1.5 组合优化经典问题
多维背包问题(MKP)
背包问题：n个物品，对物品i，体积为iw，背包容量为W。如何将尽可能多的物品装入背包。
多维背包问题：n个物品，对物品i，价值为ip，体积为iw，背包容量为W。如何选取物品装入背包，是背包中物品的总价值最大。
多维背包问题在实际中的应用有：资源分配、货物装载和存储分配等问题。该问题属于NP难问题。
二维指派问题(QAP)
工作指派问题：n个工作可以由n个工人分别完成。工人i完成工作j的时间为ijd。如何安排使总工作时间最小。
二维指派问题（常以机器布局问题为例）：n台机器要布置在n个地方，机器i与k之间的物流量为ikf，位置j与l之间的距离为jld，如何布置使费用最小。
二维指派问题在实际中的应用有：校园建筑物的布局、医院科室的安排、成组技术中加工中心的组成问题等。
旅行商问题(TSP)
旅行商问题：有n个城市，城市i与j之间的距离为ijd，找一条经过n个城市的巡回（每个城市经过且只经过一次，最后回到出发点），使得总路程最小。
车辆路径问题(VRP)
车辆路径问题（也称车辆计划）：已知n个客户的位置坐标和货物需求，在【数学建模】数学模型总结 吴翔
2 可供使用车辆数量及运载能力条件的约束下，每辆车都从起点出发，完成若干客户点的运送任务后再回到起点，要求以最少的车辆数、最小的车辆总行程完成货物的派送任务。
