基于平衡权重和改进TOPSIS的航空发动机装配任务优先度评价方法

为解决装配任务优先度定性评价效果差、多因素协调困难等问题,提出一种基于平衡权重和改进逼近理想解排序的装配任务优先度评价方法。依据任务属性的关联支配关系建立了综合评价层次模型,给出了指标量化方法;分别采用梯形模糊标度粗糙层次分析法、变异系数法确定主客观权重,建立主客观权重贡献趋于均衡的权重平衡模型以组合赋权;用Kullback-Leibler散度替代欧氏距离的改进逼近理想解排序来对评价对象的加权指标值进行评价并排序。通过实例应用验证了该方法的正确性和可行性。

基于不平衡权重和分布更新规则的粒子群算法

针对标准粒子群优化算法种群多样性难以保持,进化速度慢等问题,论文在基于分布更新规则的基础上引入了不平衡权重策略和局部搜索的方式,提出了基于不平衡权重和分布更新规则的粒子群算法,在改善因种群多样性降低而导致算法易早熟收敛和停滞的问题上加快了算法的收敛速度。最后通过实验对比与分析,验证了论文算法的有效性。

基于平衡权重的动态综合信任度量方法

信任度量是面向开放式网络基于信任的访问控制可信管理中亟待解决的关键问题之一.根据人类社会学中信任的复杂关系,阐述了信任的相关概念,在基于信任的动态访问控制组成架构的基础上,考虑交互历史参数、奖惩因子、推荐实体评价可信度等多影响因子实现信任的计算,引入平衡权重因子解决直接信任和推荐信任的权重分配问题,提出了面向开放式网络基于平衡权重的动态信任综合度量方法.仿真结果与分析结果表明,该信任度量方法具有一定的鲁棒性和更好的动态自适应性.

异构无线网络中基于权重平衡的接入选择算法

下一代异构无线网络中,用户业务需求将会更加多样化。针对目前网络接入算法在确定判决属性权重时存在片面性问题,文章提出了一种基于权重平衡的接入选择算法,首先利用改进的层次分析法获取判决属性的主观权重,同时通过熵值法获取属性的客观权重,然后对主客观权重进行平衡处理,最后将得到的综合权重通过简单加权法对各网络进行综合评价以及确定目标接入网络。仿真结果表明,该算法能在满足用户业务需求的基础上,准确地接入最优网络,同时减小"乒乓效应"带来的影响,提高了网络的性能。

P2P网络中基于权重因素的信任模型

针对P2P网络内部的安全问题,提出了一种P2P网络基于直接交易信任和推荐信任的模型,运用了直接交易信息参数、推荐信息的评价可信度和动态平衡权值参数,较简单准确地描述了节点的综合信任值,在进行交易前与目标节点建立信任关系,能有效抑制恶意节点对网络中其他节点的恶意交易行为和评价欺骗,提高网络交易的安全性。

经营者集中反垄断控制的福利标准——类型化之研究及我国的选择

"减损竞争"和"促进效率"这两大因素的权衡是经营者集中反垄断控制的核心内容。在这一权衡过程中,各国竞争执法和司法机构不得不面临集中控制的福利标准问题,即竞争和效率的好处在主体层面的归属问题。由此形成了三大福利标准,分别为消费者剩余标准、总剩余标准和平衡权重标准。三大福利标准在经济学理论和法律实践中的待遇各不相同,表现出了一种动态的发展趋势。在我国反垄断法多元立法目标的基础上,宜以"社会本位基础上的消费者福利导向标准"作为我国经营者集中反垄断控制的福利标准。

基于可信性理论的模糊离差MADM模型研究

针对属性值以模糊变量形式给出的特点,运用2004年基础数学领域完成的研究模糊现象数量规律的一个新的数学分支——可信性理论的原理,我们做了以下三点研究:(i)结合模糊变量之间的距离,定义模糊离差,构造了模糊属性值之间离差最大化的算子;(ii)得到了计算属性权重值的模糊规划期望值模型(EVM);(iii)考虑到属性的重要性程度不同,利用信息熵最大化原理,构造了具有平衡能力的权重计算模型,从而得到基于可信性理论的模糊离差多属性决策(FD-MADM)模型.最后结合实例进行分析和计算,显示该模型的可行性和有效性.

一种改进的RBPF激光SLAM算法

为了实现在复杂环境中移动机器人精确高效的同时定位与地图构建(SLAM),提出了一种改进重采样Rao-Blackwellized粒子滤波的同步定位与地图构建(RBPF-SLAM)算法。该算法在重采样过程中引入粒子权重平衡策略改善粒子权重退化和粒子匮乏造成栅格地图构建不精确的问题,然后将所提算法与基本RBPF-SLAM算法分别在仿真环境和实体环境下进行实验对比,实验结果表明了改进的RBPF-SLAM算法的可行性和有效性。