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发改委决定降低汽油价格，石油资源税改革现雏形，2005年第一季度我国宏观经济均衡发展，拉铆钉技术通过审查开始投产，国家重点发展17类新材料     

雅安市峡口滑坡蠕变监测及其演化趋势分析

峡口滑坡属老滑坡复活体,位于四川省雅安市陇西河左岸的峡口地区。通过对滑坡体所在地的降水量和滑坡体的地面相对位移、地下位移及地下水位的监测资料进行分析,研究表明峡口滑坡目前仍处于蠕滑变形阶段。在雨季变形明显,在枯水季节变形减缓,表明降雨是峡口滑坡蠕滑变形的主要影响因素。滑坡体在遭受特大暴雨的情况下,有发生整体失稳的可能。在暴雨季节应加强对滑坡的实时监测,除采取地表、地下排水措施外,可考虑采取抗滑支挡结构,以减缓或控制滑坡的变形。     

线性与二部制资费模式的竞争均衡研究

通过构造移动通信市场上运营商资费选择博弈模型,探讨了线性资费模式与二部制资费模式的竞争均衡及其演化.所得结论表明:在线性资费模式与二部制资费模式的竞争中,运营商的利润来源于月租费.月租费越高,二部制资费模式与线性资费模式的差别就越大,运营商所获利润就越大.而且看重未来利益,具有一定"耐心"的运营商会在资费模式选择上进行合作.以上特点使得线性资费模式与二部制资费模式的竞争演化为线性资费模式与"封顶制"二部制资费模式的竞争.     

利用DEM实现场地平整与土方量均衡计算

对土方量均衡计算与场地平整进行分析研究,利用AutoCAD下土方量计算的特点,以AutoVBA为二次开发语言,进行格网（Grid）和三角网（TIN）两种DEM模型的建立,在两种模型下通过给定设计标高求出平整区面积和需要的填、挖方量,实现了一定区域的土方量计算。最后对两种模型下计算结果进行比较,总结了三角网独特的优点。     

博弈原理在城市交通拥挤收费中的应用研究

交通拥挤在大中城市中日趋突出,已成为制约城市经济发展和社会进步的严重问题.在城市中的特定时段和特定路段对特定车辆收取交通拥挤费,在一定程度上可以缓解城市交通压力,新加坡在这方面已经取得了一些成就,也证明了未来在城市中采取这一交通需求管理措施是切实可行的.文章应用了博弈论有关原理对收取交通拥挤费做出合理的解释,并界定出理想的相关费率,进而可以实现城市交通资源的最优配置.     

公交车与地铁配套的均衡发展

文章主要针对公交如何与地铁配套均衡发展问题进行讨论.首先对地铁的发展进行分析,给出地面公交的配套发展方案,建立公交和地铁出行的用户均衡模型,然后阐述居民出行方式选择与公交配套发展方案选择之间博弈的Nash均衡,给出以Nash均衡为目标的公交与地铁配套双赢均衡发展方案.     

基于均衡控制的双电源电动客车驱动系统设计

提出一种“B＋C”双电源纯电动客车驱动系统,即以能量型超级电容（C）为主要储能元件,辅以一定量的功率型锂电池（B）;根据车辆运行工况的特点,设计了相应的驱动系统均衡控制策略,通过Matlab/Simulink对系统及控制策略进行仿真分析。     

小汽车通勤向公共交通转移演化博弈分析

运用演化博弈理论对小汽车通勤向公共交通转移的行为进行建模分析,研究模型主要参数对转移行为的影响.结果表明：要促使小汽车通勤出行向公共交通转移,需要减少不转移者的机会收益,当政策激励力度不足以抵消不转移者的机会收益时,应使政策向区域人口密度高群体倾斜.     

人因海事事故深层致因的博弈分析

针对我国人为失误致因的海事事故数量庞大、损失严重的现状,应用博弈论构建由政府、航运企业、船员3方行为主体组成的博弈模型,通过对模型的纯策略和混合策略纳什均衡进行求解和详细分析,探讨人因海事事故的深层致因,即相关政府部门对船员利益重视程度不够.最后给出了减少人因海事事故、提高海运安全的对策建议.     

连续交通网络设计的全局双层多项式优化模型

提出了一种面向典型连续交通网络设计问题的全局双层多项式优化模型,其函数均为多项式,且下层问题为凸问题;上层问题旨在优化网络性能,下层问题用来刻画确定性用户均衡(DUE)交通流模式;利用Fritz John条件和乘子代替下层规划,将提出的双层多项式优化模型转换为等价单层优化问题,并利用矩半定规划(MSDP)方法得到其全局最优解;利用矩矩阵的秩作为保证全局最优性的充分条件,并估计全局最优解的个数;给出了最优道路收费问题的数值算例,用提出的双层多项式优化模型描述了算例中的最优道路收费问题,并通过Wardrop用户均衡约束调整现有路段上的交通流量,使总通行费收益最大化。研究结果表明:该简单算例的最大收益为13.5元,同时可以得到该算例的矩矩阵的秩为1,从而证明了该结果的全局最优性,提出的方法克服了均衡约束数学规划(MPEC)法和值函数法等现有求解双层优化问题的经典算法由于连续交通网络设计固有的非凸性,只能找到局部最优的问题;提出的全局双层多项式优化模型与算法为典型连续交通网络设计提供了更好的探索工具。