多源异构数据融合下考虑效用和公平满意度的应急决策方法

鉴于决策者和公众的满意度可影响决策效果,且其评估又受支撑于语言变量和模糊数等异构性数据,本文提出多源异构数据融合下考虑效用和公平满意度的应急决策方法。首先,描述该决策问题,并以语言变量和模糊数刻画形式多样的决策信息;其次,提出多源异构数据的融合方法和新的区间数比较方法;然后,分别基于前景理论和不公平厌恶模型构造方案的效用和公平满意度函数;进一步,构造优化模型获取最优属性权重,据此计算方案的综合满意度;最后,通过算例分析及与其它方法的对比说明所提方法的有效性。结果表明,与既有方法相比,所提方法不仅能够更好地体现效用和公平满意度在应急方案择优过程中的重要作用,还能够反映决策者对效用和公平满意度的偏好对决策结果的影响。

基于用户满意效用的空间众包任务分配方法

针对生活中专车类空间众包用户存在偏好和延时等待的实际情况,提出一种基于用户满意效用的空间众包任务分配方法IGSO-SSCTA。首先,定义了由用户偏好效用、延时等待效用和任务完成期望组成的用户满意效用;其次,构建了基于用户满意效用的空间众包任务分配(SSCTA)模型;接着,通过离散编码、反向学习协同初始化、四种改进移动策略、自适应选择和不可行解处理,提出一种适用该模型的改进离散萤火虫群优化(IGSO)算法;最后,利用IGSO算法对前述模型进行求解。不同规模数据集上的实验结果表明,所提方法和考虑时间最小化分配、考虑路程最小化分配、随机分配三种策略相比,用户满意效用分别提高了提升了9.64%、11.77%、15.70%;所提算法与贪婪算法和其他改进萤火虫算法相比,也有更好的稳定性和收敛性。

国外企业培训效果评估方法的比较分析

许多企业对员工培训后 ,忽视培训后的评估或评估方法单一 ,导致在培训上的巨大投入没有得到预期的回报。文章通过对国外企业培训效果评估方法的归纳整合、比较分析 ,希望能够对企业选择适合自己的评估方法有所借鉴。

基于用户满意度的CoMP-JT多小区资源分配算法

在协作多点传输(coordinated multiple points transmission,CoMP)的联合传输(joint transmission,JT)系统中,为了提高用户的服务质量,提出了一种基于用户满意度的多小区资源分配算法。该算法基于用户累积时延构建了一个用户满意度函数,将客观时延和吞吐量转化为主观满意度,再通过最大化所有用户的满意度,推导出了一个有效的单小区资源初始分配算法,最后在多小区资源分配过程中通过集中控制单元对所有小区资源进行最终分配。理论分析与仿真结果表明,与传统算法相比,该算法能够在公平性,时延和吞吐量方面能够更好地适应用户的需求。