城市轨道交通网络运营安全问题的复杂多属性决策方法

为实现城市轨道交通网络运营安全问题的科学管理与决策,将其影响因素类型划分为人的行为、设备设施、环境及安全管理等4个方面。借助网络层次分析法(ANP)构建城市轨道交通网络安全性影响因素的递阶层次结构,分析不同因素之间的相互依存与反馈的关联关系。利用超级决策软件(SD)构建超矩阵,计算各影响因素的综合权重,确定影响安全性的关键因素。将得到的各因素的综合权重,加入逼近理想解排序法(TOPSIS)模型中,构建基于改进TOPSIS的城市轨道交通网络运营安全问题的复杂多属性决策模型。通过算例分析验证模型,找出该轨道交通网络中的安全隐患,并提出改善建议。

一类复杂多属性决策的新方法

针对决策矩阵具有不确定区间数信息的多属性决策问题,该文提出了一个新方法。首先,分别将确定性属性值与区间数属性值规范化;然后,针对已规范化的区间数属性值,通过计算各属性值与正理想属性值的灰色关联度距离,进而把复杂区间数决策矩阵转化为确定型的决策矩阵;其次,基于得到的确定型的决策矩阵求解属性的权重;最后,根据加权平均法求出个方案的综合评价值,进而对方案排序。最后,例举了一个案例来说明提出的方法。

基于多属性群决策层次分析的预防性养护措施决策研究

基于高速公路路面预防性养护决策问题的内涵,将多属性多目标的预防性养护决策整体结构划分为目标层、准则层、指标层和措施层4层。综合考虑预防性养护措施的费用、行车特征、技术因素、施工因素等作为目标层的评价值,并用群决策模型决策来减少主观性因素,得出最佳预防性养护决策措施。最后,结合案例来说明如何制定合理的养护措施。

含非连续性信息多属性案例中的决策知识发现方法

医疗决策案例中非连续性属性信息大量存在,含该类信息的案例知识发现是多属性案例决策的关键和难点。该文研究了含非连续性属性信息案例中的决策知识发现,将条件概率和GAs融合技术整合到案例推理方法之中,开发了KNN的延伸方法——CRMGACP法。该方法的核心是基于Gas进行权重获取和基于融合条件概率的改进相似度算法进行案例知识获取。在某大型综合医院收集数据,获取有效数据300条,基于VC++开发实现的BC-CBRsys平台进行了实验研究,结果表明CRMGACP比其他常见方法具有更好的性能,在多个统计指标上展示出显著的优势。显然,改进的案例决策方法克服了含非连续性信息案例决策知识难以获取的问题,在临床决策领域具有广阔的前景。