COVID-19疫情背景下，常态化核酸检测可以有效实现感染者“早发现、早报告、早隔离”的目标，现已成为各地疫情防控的主要措施。通过核酸采样点布局优化，可以更好地提高核酸采样效率。首先，结合疫情防控实际要求提出一类全新的核酸采样点布局问题，其在传统“选址-分配”问题上，进一步集成考虑了采样点的服务能力、人员配置和工作时长等优化决策。其次，将该问题构建为一类非线性混合整数模型，进一步通过添加变量和约束的方法对其线性等价转换。再者，采用Cplex软件求解模型，进一步通过网格测试发现，在3600秒内最多可求解出包含525个节点的中等规模问题；最后，结合苏州市双塔街道核酸采样相关数据进行仿真分析，算例结果验证了模型的有效性。

基于经典SIR模型，考虑了认知及个体间的信息传播，将节点分为有认知易感染、无认知易感染、有认知感染、无认知感染、有认知移出五种状态。建立考虑认知存在的病毒-信息耦合网络，从宏观角度研究在线社交网络中的信息感知对人际接触网络中传染病控制的作用及其对隔离、疫苗接种措施的促进效果，计算有效再生数并对存在的无病平衡点进行稳定性分析。最后以COVID-19在中国的传播为例进行数值仿真以验证结论，说明中国针对疫情所采取措施的有效性。

对减少碳排放进行了定性分析，得出碳排放与车辆行驶速度和里程有关。通过引入快递接驳点可以较好的减少车辆总里程，缓解因不合理安排引起的交通拥堵，减少企业整体碳排放量，同时延长顾客服务时间，提高服务质量。为实现快递企业在服务质量和碳排放两个维度上的协同优化，在对国内外现状进行分析的基础上，对快递接驳点选址问题进行了研究。通过改进的Ｋ－ｍｅａｎｓ算法、重心法以及频度分析构建单车接驳点选址模型，并利用真实企业数据进行实证分析，做出分析讨论。

为了解决自取货的物流末端单一节点选址问题,在服务顾客数量和地理位置已知的前提下,考虑最远取货距离的约束,建立以客户满意度模糊隶属度为目标函数的数学模型。为了求解该模型,运用均值聚类给出初始可行节点,以满意度较小的客户为顶点,在分析其合理性的基础上,设计基于三角形外心和等分点的启发式算法优化初始解,算法允许接受一次次优解以避免陷入局部最优,并通过记忆数组来跟踪搜索过程,最终输出过程最优解。最后给出算例分析,证明了所提出的图上寻优算法优于均值聚类和点密度聚类算法。

在突发事件中,信息数量的爆炸式增长伴随着不确定性的急剧上升,显著提升了公众对信息可信度判断的困难程度。本研究以COVID-19疫情为例,探讨了信息爆炸和信息不确定语境下用户信息可信度的判据。本研究采用扎根理论方法,通过访谈提纲设计和理论抽样,对21名研究对象进行了深度访谈;对原始语料初步整理后进行开放编码、主轴编码、选择编码以及理论饱和度检验;发掘出了包括权威性、可靠性、内部质量、传播特征和积极性5个主范畴,以及相应的12个范畴和35个初始概念等在内的信息可信度判据;对专业性等普适判据,以及积极性等新发现的判据进行了深入的剖析与探讨。

The pandemic of COVID-19 has caused severe public health and economic consequences around the world. It is of great importance to evaluate the impact of COVID-19 to the economic， especially the stock market. To this end， we proposed to use several state-of-art sparse principal component analysis (PCA) methods to the stock data of the CSI300 index from February 1st 2019 to February 1st 2021. To show the influence of the outbreak of COVID-19， we divide this period into two periods， i.e.， before and after January 1st 2020. Based on this division， we attempted to extract the principal components and construct portfolio accordingly. The results show that the proportion of principal components representing the market declined after the COVID-19 epidemic. For the constitution in the first two principal component， the important stock sets are substantially different after the outbreak of COVID-19. The stocks from the health care sector start to play important role in the portfolio of the CSI300 index after COVID-19. Compared with the CSI300 index， the first two principal components from the sparse PCA methods can obtain higher returns with a much smaller set of stocks in portfolio. In conclusion， the outbreak of COVID-19 led to changes in both proportion and constitution of the principal component of the stocks in the CSI300 index.

随着顾客对个性化产品的需求和绿色环保意识的不断增加，配置出满足客户个性化、低碳、环境友好的产品变得日益重要。本文研究了在碳限额约束下基于模块化的个性化产品配置优化问题。建立了以配置总成本和碳排放量为最小化的多目标优化模型；提出了采用ε-constraint的多目标优化求解算法，从而获得产品配置问题的帕累托边界（Pareto Front）。采用C++ Cplex编程实现了该多目标优化算法。最后，通过案例验证了该算法的有效性。数值实验表明，所提出的多目标优化算法能够在合理的时间内求解实际的产品配置问题。

物流企业网点选址问题是企业物流系统规划的重要问题之一，而影响因素的确定是选址的基础。以Ｄ企业为例，通过分析Ｄ企业运行现状和运营模式发展趋势，提出针对Ｄ企业的选址需求，然后结合其需求，构建基于货源方向的网点选址影响因素层次分布。最后分别考虑企业视角影响因素权重以及客户感知价值视角影响因素权重，再对两部分权重进行综合，得到基于企业和客户双重视角的网点选址影响因素权重分布。

共享汽车是共享经济背景下的一种绿色出行模式，它不但能满足人们出行用车需求，还能实现城市低碳绿色发展。但是，很多城市也出现了共享汽车站点布局不合理、站点汽车数量和用户需求不匹配、停车取车难等一系列问题。在组合出行的背景下，基于停车场、城市POI及出租车（包括快车）订单等多源数据，以最大化用户需求满足和最小化取车还车成本为目标，构建考虑共享单车接驳的共享汽车站点选址模型，并实证分析得到最优的站点布局。研究结果表明，从用户需求情况来看，在共享汽车站点最大服务范围一定的前提下，可以通过增加站点数量和共享单车可用率来提高用户需求，让共享汽车用户在出行时做到有车可用。从用户取还车便捷性来看，在共享汽车站点最大服务范围较大时，随着共享单车可用率的增加，用户使用取还共享汽车花费的时间明显减少。这在一定程度上说明共享单车可用率增加可有效提高共享汽车用户取还车的便捷性，缩短用户的取还车时间，提高其用车意愿。

应对新冠肺炎疫情挑战的最有效方式是施打具有准公共产品属性的COVID-19疫苗。但受研发成本与技术、研发时间等约束,COVID-19疫苗的供需存在明显的供求失衡,制约了世界各国尤其是欠发达国家疫苗的获得与施打,阻碍了全球经济活动恢复正常。基于全球视角和国家视角,分别构建了疫苗的供求策略模型,并利用数据进行了模拟测算。模拟结果显示:无论国际疫苗市场是完全竞争市场或不完全竞争市场,与国家视角下的疫苗供求策略相比,全球视角下疫苗供求策略的全球福利水平更高;在不完全竞争市场条件下,国际政治因素对全球福利水平影响具有较强的不确定性。为了有效应对全球公共卫生危机,应该更多突出强调COVID-19疫苗的公共品属性;着力于强化WHO的协调机制,尤其是强化其协调执行能力;充分发挥世界主要大国在世界卫生领域的沟通与合作作用。

COVID-19疫情对于休闲业造成重大影响。论文基于移动定位数据,利用核密度空间分析法、非参数检验方法,定量解析COVID-19疫情对北京市三环路以内休闲区域在清明节和劳动节人口热力影响。研究指出:(1) COVID-19疫情对于北京市节日休闲区域人群热力影响显著,研究选取的3类休闲区域人群热力在2020年清明节、"五一"劳动节分别较2019年同期下降54.2%、53.0%。其中:风景名胜、购物服务、酒店住宿人群热力在清明节分别下降53.6%、57.5%、52.9%,在劳动节分别下降48.5%、52.0%、55.6%。(2)风景名胜细分行业中不同类型区域人群热力受影响程度存在差异。3类细分行业区域清明节、劳动节降幅大体呈:寺庙教堂(41.7%、50.3%)<公园广场(53.1%、47.1%)<景区景点(61.1%、51.2%)。Wilcoxon秩和检验表明,寺庙教堂人群热力逐小时变化波动更小,总体呈现出观光游览<日常休闲<宗教信仰的行为需求差异。(3)北京市三环路以内休闲区域人群热力受COVID-19疫情影响程度与未受突发事件影响时休闲区域人群热力、休闲区域面积分别呈显著负、正相关性,其原因可归结为休闲人群风险感知与疫情防控的空间环境因素。研究可为评估COVID-19疫情对于中国大城市休闲业态影响提供科学依据。

目前,新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的传播仍在持续,其传播模式以及影响传播行为的主要因素仍有待深入挖掘。鉴于此,本文从数据分析的角度,通过构造一个特殊的多源数据集(包括COVID-19历史数据、气象数据、人口迁徙数据和空间地理信息数据),以此建立多元Poisson回归模型(类Poisson回归)来着重分析国内疫情的病毒传播模式及其影响因素。分析结果显示,湿度、平均每日风速、每日的降雨量等气象因素与COVID-19的传播模式显著相关,但与每日温度变化显著不相关。除此之外,COVID-19的传播速度及传播范围与武汉迁出目的地的人口比例、迁入武汉来源地的人口比例以及武汉与其他城市的空间距离均有一定的关联性。全文可视化及模型分析的R代码见:https://github.com/thwgithub/COVID-19-Rcodes。

目前,新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的传播仍在持续,其传播模式以及影响传播行为的主要因素仍有待深入挖掘。鉴于此,本文从数据分析的角度,通过构造一个特殊的多源数据集(包括COVID-19历史数据、气象数据、人口迁徙数据和空间地理信息数据),以此建立多元Poisson回归模型(类Poisson回归)来着重分析国内疫情的病毒传播模式及其影响因素。分析结果显示,湿度、平均每日风速、每日的降雨量等气象因素与COVID-19的传播模式显著相关,但与每日温度变化显著不相关。除此之外,COVID-19的传播速度及传播范围与武汉迁出目的地的人口比例、迁入武汉来源地的人口比例以及武汉与其他城市的空间距离均有一定的关联性。全文可视化及模型分析的R代码见:https://github.com/thwgithub/COVID-19-Rcodes。

为更准确评估尾部风险,将资产收益的非正态性引入资产配置过程中,使用"反平滑"、半参数广义帕累托分布方法和连接函数等统计技术,获取更准确的资产收益分布,并以条件在险价值为风险测度,建立了一个考虑收益非正态性的资产配置框架。基于2008年1月～2017年12月间股票、债券、另类投资等6类资产的月度收益数据,结合一个养老基金的案例,验证了在资产配置决策时考虑非正态性的必要性,并展示如何将该模型应用于资产配置实践中。结果表明:忽略非正态性将会显著低估组合的下行风险,而考虑非正态性则有利于降低风险,改善风险收益比。所用方法和所得结论对于养老基金等长期投资者的资产配置和风险管理具有现实意义。

为研究可持续的枢纽选址问题,在现有枢纽选址模型的基础上,增加温室气体排放量函数,在决策变量中增加运输类型决策变量,构建了联运枢纽配置模型。采用随机数的方法处理不确定型数据,将联运枢纽配置模型转换为运输类型选择和枢纽配置两个模型,运用模拟退火算法进行求解,并通过实验证明模型的有效性。实验结果表明,成本、时间和温室气体排放量等指标在目标函数中所占权重、枢纽与城市节点之间运输类型影响枢纽位置设置。