考虑学习效应的新产品R&D项目组合调度模型研究

新产品研发项目组合管理的三个关键因素是人才、研发周期和成本。考虑多技能研发人员的学习效应,将技能增值作为一个主要目标,建立以技能增值、研发周期和成本为目标的新产品研发项目组合多目标调度模型。开发了基于NSGA-Ⅱ的改进算法来求解问题的非劣解集,通过赋予目标不同的权重来考虑决策者对各个目标的偏好,进一步根据理想解法从非劣解集中选出最佳调度方案。最后对合肥某电气公司的配网自动化监控终端新产品研发项目组合调度问题进行了实证分析,分析显示模型贴近企业实践,算法可行、有效,能够满足企业在进行新产品研发项目组合调度时的决策需求。

基于云的MIS开放式体系结构

为了解决企业的MIS向云计算转移过程中的问题,在对SOA与云计算的特征进行综述的基础上,分析了SOA与云计算之间的互补关系,提出采用SOA架构方法来构造基于云的MIS开放式体系结构,深入地阐述了相关概念,并且详述了服务请求者与服务提供者之间的交互过程,服务注册机制以及服务治理过程。最后,根据该体系结构模型,构造基于云的景区客流量预测系统,并对该系统的客流量预测服务的调用与修改进行详细说明,初步说明该体系结构的可行性和有用性。

基于改进动态集成选择算法的乳腺肿块辅助诊断模型

动态集成选择算法中,待测样本的能力区域由固定样本组成,这会影响分类器选择,因此提出一种基于动态能力区域策略的DES-DCR-CIER算法。首先采用异构分类器生成基分类器池,解决同构集成分类器差异性较小和异构集成分类器数目较少的问题;然后采用相互自适应K近邻算法、逼近样本集距离中心和剔除类别边缘样本三个步骤得到待测样本的动态能力区域,基于整体互补性指数选择一组互补性强的分类器;最后通过ER规则对分类器组进行合成。在安徽合肥某三甲医院的八位超声科医生乳腺肿块诊断数据集和美国威斯康辛州乳腺癌诊断公开数据集上的实验表明,基于DES-DCR-CIER算法的诊断模型精度更优。

不确定环境下移动电子商务商家评价方法

移动电子商务中商家与消费者之间存在着信息的不对称性,消费者对商家的评价往往存在着不确定性甚至不完全性。为有效甄别移动电子商务中的不良商家,本文构建了客观有效的商家评价体系,并基于证据推理方法处理不确定不完全信息,这将有助于保护消费者利益,维护良好的移动电子商务环境。

考虑随机离职的新产品研发项目组合多技能员工调度模型

研发人员随机离职事件对新产品研发项目组合调度具有重要影响.以多技能研发人员为调度对象,采用离散马尔可夫链描述人员离职过程,考虑人才培养战略收益、研发周期以及研发成本三个目标,建立了新产品研发项目组合调度随机多目标约束优化模型.采用自适应帕累托抽样算法求解模型,算法中采用马尔可夫蒙特卡罗抽样技术进行随机离职抽样,基于启发式串行进度生成机制计算确定性情况下目标值,采用快速非支配遗传算法（NSGAII）获取多目标期望值模型的帕累托解集.将算法和模型应用到国内某公司一种新的电气节能产品研发项目组合人员调度问题中,结果显示：随机模型较确定性模型更为贴近企业实践情况;设计的算法能够有效地求出问题的帕累托解集,收敛性能较好.研究结果可为企业进行随机离职情况下新产品研发项目组合多技能员工调度方案的制定提供有效的决策支持.