用多属性组合决策法对选矿厂进行技术经济评价

选矿厂技术经济综合评价实质上是一个多属性 (指标 )决策问题。针对不同决策方法会产生不同决策结果的情况 ,本文提出用多属性组合决策法对选矿厂进行技术经济综合评价 ,使评价结果更加科学、合理。最后用实例说明了这种评价方法的合理性和可行性。

分频多属性组合广义目标反演烃类检测

渤海蓬莱PL油田勘探程度低,可用井资料有限,采用常规阻抗反演方法预测油气效果不理想。此文尝试用分频多属性联合神经网络算法反演进行油气预测,效果较明显。首先利用频谱分解技术将地震信号从时间域转换到频率域,寻找到油气敏感的高中低频率组合;再将多个与油气异常相关的属性进行相关性分析,优选出效果最好的一组属性组合,通过BP神经网络算法建立起地震属性与含油饱和度曲线之间的非线性相关性,与钻井证实的含油层段对比验证方法的可靠性;最后用建立起来的非线性关系对目的层段油气检测,预测出含油气潜力砂体,指导井位部署。该方法在地震资料品质较好,砂地比适中的浅层含油气层段具有普遍适用性。

组合评价方法及其在多属性决策中的应用

讨论了区域用水水平指标体系建立的指导思想和构建原则,尤其是对综合评价的方法进行了深入的研究,提出了一种新的综合评价方法DGRA,该方法除用于灌区用水水平的评价外,对于城市用水水平的评价、小康社会的评价等都具有实用价值。

两阶段反向组合多属性拍卖分包算法

针对反向拍卖中根据物品部件分解情况"分包"的方式不能保证包内"高相似性"与供应商之间"高竞争性"的问题,采用"先分包、后拆包"的两阶段反向组合多属性拍卖分包算法以降低胜者确定问题算法复杂度,"分包"阶段保证了包内物品的相似度,"拆包"阶段保证了供应商之间的竞争性.在求解胜者确定问题时,可利用在供应商投标后通过该算法生成的"分包"对投标进行约减以降低算法复杂度,并能有效降低主观性对分包质量的影响,从而降低采购成本.该算法为反向组合多属性拍卖WDP问题的解决提出了新的思路.