无线传感器及执行器网络中多因素任务分配问题研究

任务分配是诸如智能雷场等无线传感器及执行器网络军事应用中的重要组成部分。在这些系统中,最优任务分配方案的关键是如何获得节点—目标分配方案。以智能雷场应用为例,结合目标相关参数和雷弹节点状态等,分析任务效能的多种影响因素,通过极差正规化对正向和逆向指标区别处理,提出线性加权的任务效能函数,将其作为任务分配方案的评价指标。任务效能函数包括目标威胁程度和雷弹节点状态等多种任务效能影响因素的描述,能更全面地反映目标威胁程度和节点价值等多种因素对系统的综合影响,可根据不同的多因素任务分配应用需求灵活构建。多因素任务分配问题的实质是如何进行节点—目标分配,使系统达到最大综合任务效能,可将该问题转化为指派问题进行求解。通过应用实验实现和验证了多因素任务分配模型,实验结果表明该模型适合于小规模的多因素任务分配问题如智能雷场应用等。

淮河流域水量分配方法研究

本文简要介绍了淮河流域水资源开发现状,阐述了对其进行水量分配方案研究的意义。以水权平等、用水效益一致、粮食安全等为指导原则,建立相应的指标体系,运用基于一类Fuzzy判断矩阵的目标规划方法确定各指标权重,建立了多因素水量分配模型,最终确定出淮河流域研究区内较合理的水量分配方案,为淮河流域水资源规划管理提供了一种简单而适用的新方法。

完善汇总纳税方法 推动法人所得税制实施

实行法人所得税制度是新的企业所得税法的重要内容,其重要表现方式是汇总纳税,汇总纳税涉及到税收跨省市转移问题。为了妥善处理地区间利益分配关系,推动法人所得税制的实施,在分析现行汇总纳税办法存在问题的基础上,提出了用"单因素"分配法取代"多因素"分配法的思路。

基于客观信息熵的多因素权重分配方法

多因素问题研究中各因素的权重分配始终是多因素问题研究的一个重点。借助模糊聚类技术和粗糙集理论提出了一个基于客观信息熵的多因素权重分配方法。该方法首先将大量数据进行模糊聚类,然后应用粗糙集理论中的信息熵知识客观地从实际数据中确定各因素的权重。

企业所得税汇总纳税方法存在的问题及对策

实行法人所得税制度是新《企业所得税法》的重要内容,其主要表现方式是汇总纳税,汇总纳税涉及税收跨省市转移问题。为了妥善处理地区间利益分配关系,推动新《企业所得税法》的实施,本文在分析现行汇总纳税办法存在问题的基础上,提出了用"单因素"分配法取代"多因素"分配法的思路。