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基于最小矩阵距离准则的一种群体决策方法 被引量:1
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作者 陆金伟 达庆利 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1998年第6期79-83,共5页
在分析了基于层次分析法的群体决策方法的类型、评价准则后,提出了一种基于最小矩阵距离准则的群体决策方法.该方法应用一个矩阵空间上的距离公式,将求群体判断矩阵的问题看成为求与各个体判断矩阵的距离之和为最小的矩阵的问题,然... 在分析了基于层次分析法的群体决策方法的类型、评价准则后,提出了一种基于最小矩阵距离准则的群体决策方法.该方法应用一个矩阵空间上的距离公式,将求群体判断矩阵的问题看成为求与各个体判断矩阵的距离之和为最小的矩阵的问题,然后又进一步等价为目标规划问题.该方法比较直观可信,因而容易说服各评判者接受由该方法得到的群体判断矩阵. 展开更多
关键词 最小矩阵距离准则 层次分析法 群体决策 矩阵距离 目标规划 群体判断矩阵
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距离矩阵对选址决策支持的部分应用 被引量:3
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作者 陈伯成 《决策与决策支持系统》 1995年第3期79-85,共7页
本文对距离矩阵在选址决策支持中的应用进行了讨论,其中包括了一般网络的距离矩阵的特点的讨论,一般中心及重心的求取,p较小的情况下绝对中心绝对重心的求取的讨论。
关键词 网络选址 决策支持 最小距离矩阵
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一种求解TSP问题的改进遗传算法 被引量:13
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作者 王震 刘瑞敏 +1 位作者 朱阳光 王枭 《电子测量技术》 2019年第23期91-96,共6页
旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)是一个易于描述但难于解决的著名难题之一。利用距离矩阵方差最小法(minimizing variance of distance matrix,MVODM)改进的贪婪算法得到遗传算法的初始种群;结合具有贪婪算法和淘汰机制的... 旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)是一个易于描述但难于解决的著名难题之一。利用距离矩阵方差最小法(minimizing variance of distance matrix,MVODM)改进的贪婪算法得到遗传算法的初始种群;结合具有贪婪算法和淘汰机制的启发交叉算子引入双向三交叉的贪婪算子,对选择的父代进行充分交叉以提高种群多样性;变异算子采用2-opt局部优化算法,对基因进行改造,使变异子代向更优的方向进化。最后加入精英个体保留策略,使得最优基因结构得以延续。实验表明,该改进遗传算法在高质量的初始种群下进行充分的交叉,可以在较小的迭代次数内以及较小的种群数量下得到质量更高的全局最优解。 展开更多
关键词 TSP问题 遗传算法 距离矩阵方差最小 双向三交叉算子 2-opt优化
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Minimum distance constrained nonnegative matrix factorization for hyperspectral data unmixing 被引量:2
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作者 于钺 SunWeidong 《High Technology Letters》 EI CAS 2012年第4期333-342,共10页
This paper considers a problem of unsupervised spectral unmixing of hyperspectral data. Based on the Linear Mixing Model ( LMM), a new method under the framework of nonnegative matrix fac- torization (NMF) is prop... This paper considers a problem of unsupervised spectral unmixing of hyperspectral data. Based on the Linear Mixing Model ( LMM), a new method under the framework of nonnegative matrix fac- torization (NMF) is proposed, namely minimum distance constrained nonnegative matrix factoriza- tion (MDC-NMF). In this paper, firstly, a new regularization term, called endmember distance (ED) is considered, which is defined as the sum of the squared Euclidean distances from each end- member to their geometric center. Compared with the simplex volume, ED has better optimization properties and is conceptually intuitive. Secondly, a projected gradient (PG) scheme is adopted, and by the virtue of ED, in this scheme the optimal step size along the feasible descent direction can be calculated easily at each iteration. Thirdly, a finite step ( no more than the number of endmem- bers) terminated algorithm is used to project a point on the canonical simplex, by which the abun- dance nonnegative constraint and abundance sum-to-one constraint can be accurately satisfied in a light amount of computation. The experimental results, based on a set of synthetic data and real da- ta, demonstrate that, in the same running time, MDC-NMF outperforms several other similar meth- ods proposed recently. 展开更多
关键词 hyperspectral data nonnegative matrix factorization (NMF) spectral unmixing convex function projected gradient (PG)
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