高拱坝时序多属性施工方案随机智能优化方法

为了解决当前施工方案优化方法大多忽略各关键节点施工进度指标的随机性对施工方案优化的影响,同时属性权重确定方法难以实现对高维度多层次的多属性决策问题进行整体优化的问题,提出了基于前景随机理论和麻雀搜索算法的高拱坝时序多属性施工方案随机智能优化方法。针对高拱坝工程建设特点,基于前景随机理论建立时序多属性随机智能优化模型,提出了基于阶段发展特征的动态参考点设置方法;基于麻雀搜索算法建立最优属性权重及时间权重搜索模型,并以差异最大化思想构造适应度函数,实现模型的求解。工程实例验证结果表明该优化方法具有合理性,优化结果与前景随机占优-CRITIC方法、随机占优方法优化结果一致,且具有更好的方案区分度。

时序多属性决策法在矿业企业经济效益综合评价中的应用

企业经济效益综合评价在企业评价中占有重要的地位。本文将一种新的时序多属性决策方法用于矿业企业的经济效益综合评价 ,这种方法不仅考虑了指标的好坏程度 ,而且考虑了指标的增长程序 ,它能动态、全面地评价企业的经济效益状况。应用实例表明这种综合评价企业经济效益的方法既合理又易于操作。

基于支持向量机预测的时序多属性决策法

针对时序多属性决策问题中的预测量大且时间样本有限的特点,以各决策单元的属性时间序列为样本数据,进行多变量时间序列相空间重构,建立用支持向量机预测未来属性值方法,进而提出综合考察决策单元的过去、现在与未来的情况下进行更科学、合理的时序多属性决策方法.

一种时序多属性高技术产品性能的评价方法

本文针对时序多属性高技术产品的特点,提出用首用时间描述综合性能的思想,给出其性能评价方法及评价模型,运用实际样本资料给出算例。

采用时序多属性评价方法的空战威胁排序

鉴于空战中威胁目标的多属性及动态变化特点,提出采用时序多属性评价方法来解决空战目标动态威胁排序问题。在建立空战威胁指标体系基础上,采用熵权法确定目标属性权重,并通过指数分布法确定各时刻权重,最后综合依据威胁目标多时刻的属性信息,实现了空战动态威胁排序。仿真结果说明该方法的合理性。

语言型时序多属性群决策方法及在服务创新中的应用

提出了"时序多属性群决策"的新问题,并选用"二元语义"方法对语言型时序多属性群决策方法进行了研究。构建了能同时兼顾线性算子与非线性算子特点的二元语义组合加权平均算子,并针对信息集结中综合评价结果对集结路径的依赖问题,确立了基于"偏差缩减"的"多路径集成"思路,同时给出了"方差最小法"、"可靠性加权法"、"客观差异法"等3种合成方法。最后,将方法用于目前理论及实务界广泛关注的"服务创新方案选择"问题中,验证了方法的有效性。

不确定型时序多属性群决策及在服务创新中的应用

提出了不确定型时序多属性群决策的新问题,并选用区间数处理方法对不确定型时序多属性群决策方法进行了研究.构建了能同时兼顾线性算子与非线性算子特点的区间数组合加权平均算子,并针对信息集结中综合评价结果对集结路径的依赖问题,确立了基于偏差缩减的多路径集成思路,同时给出了偏差最小法、可靠性加权法、客观差异法等3种合成方法.最后,将上述方法用于目前理论及实务界广泛关注的服务创新方案选择问题中,验证了其有效性.

时序多属性决策的广义等级偏好优序法

实际中很多复杂的多属性决策问题往往需要考虑多个时间序列的决策信息,针对这类时序多属性决策问题,本文在优序法的基础上,定义了广义优序数的概念。同时提出基于理想时间权向量的方法来解决时序多属性决策中时间权重的确定问题,进而在此基础上提出时序多属性决策的广义等级偏好优序法。最后,利用文献中的数据,用本文的方法对某集团的四个铜矿企业的综合效益进行了评价,其结果表明了本文方法的可行性和有效性。本文为解决时序多属性决策问题提供了一种新的方法和思路。

林区瞭望塔布局与优化设计

【目的】为优化林区瞭望塔布局与建设时序,提高瞭望塔网络建设效率。【方法】以北京郊区某林场为实验点,针对瞭望塔网络建设的空间性、阶段性和动态性等特点,设计基于顶点法的最大监测面积模型(Max-MAM),利用Greedy算法求解近似最优布局方案;设计基于熵权法的动态多属性建设时序模型(DMACTSM),求解近似最优布局方案下的综合最优建设时序。【结果】顶点法共提取到38个备选点;用Max-MAM优选出最优布局方案P6={a6,a29,a36,a12,a26,a18},可使瞭望塔网络的监测覆盖面积最大,约71.47%;用DMACTSM模型获得最优建设时序为a29、a26、a12、a6、a36和a18,可使瞭望塔网络建设过程中综合效益最优。【结论】Max-MAM和DMACTSM能够调整建设时序,解决建设时序最优问题,结合地理信息系统(GIS)实现瞭望塔网络布局优化;调整后的建设时序在增长监测面积、交通、坡度、已有建筑情况等方面综合最优。