基于相对熵排序的舰船甲板气流场评价方法

为有效开展对大型舰船甲板气流场的评估工作,提出一种基于相对熵排序的气流场评价方法。首先,数值模拟3艘国外大型舰船同一工况条件下的舰面空气流场状态,给出起飞、降落跑道气流场速度和甲板面压力变化等评价气流场的关键参数,然后,根据这些指标参数建立舰船甲板气流场的评价指标体系,其重要程度需依据相关领域的多位专家通过商讨后得出,最后,引入相对熵的概念改进传统的TOPSIS方法,对3艘舰船的气流场方案进行综合评价。应用实例表明,该方法可为舰船甲板气流场评价提供一种可行、有效的新途径。

基于相对熵排序的舰船总体方案评价方法

针对舰船概念设计阶段的总体方案评估论证问题,提出了一种基于相对熵排序的舰船方案评价方法.首先提出了可全面反映舰船综合能力的经简化后的舰船方案评价的指标体系,然后考虑群决策中的专家意见集成问题.采用基于粒子群优化群体判断矩阵的Hadamard凸组合来集结专家意见得出底层评价指标权重,再引入基于相对熵的多属性排序方法对各舰船总体方案进行综合评价.形成了可支持多专家群决策,能有效反映各方案本质差异的舰船方案评价模型.应用实例对比分析表明,该方法可为舰船研制方案总体评价提供一种可行、有效的新途径,并可直接用于舰船设计方案的权衡、优化工作等方面.

检验导出的等值新方法及其表现探讨

该文受Berkson将检验方法用于估计未知参数的启发,根据三个拟合优度统计量导出三种新的求取等值系数的方法,即:平方根等值方法(Square Root criterion,SQRTcrit)、对称相对熵等值方法(Symmetric Relative Entropy criterion,SREcrit)、加权等值方法(Weighted criterion,Wcrit),即Haebara准则的加权式。虽然在被检验的两个分布列很接近时,这三个多项拟合优度检验方法是渐近等价的,然而用它们求取等值系数时,Monte-Carlo模拟结果表明这三种新等值方法的行为表现存在差异。它们之间的差异和随机误差的大小有密切关系,即与项目参数估计的精度有关;还与等值系数A的范围有关。

AHP中几种排序方法下正互反矩阵的灵敏度分析

本文给出了相对熵方法的标准形 ,并根据相对熵方法 (REM ) ,广义最小偏差法 (GLDMⅠ、GLDMⅡ )

MTO再制造系统最优生产计划提前期研究——基于最小相对熵的方法

研究了MTO再制造系统关于单一核心部件在分拆和采购提前期均不确定下的生产运作;由于回收部件并非100%可用,使得以最小化再制造成本为目标得到的生产计划提前期呈现双峰分布的形式;本文将最小相对熵(MRE)方法应用于生产计划提前期分布的拟合,仿真算例表明:与传统的正态分布和Pearson近似方法相比,MRE近似的结果更为接近目标服务水平和真实的成本曲线,所得结论对再制造企业安排生产计划、设备投资以及旧产品回收策略等有现实的指导意义。

增量城镇用地区域配置研究--以湖北省为例

研究目的:分析区域城镇用地配置的影响因素及指标,提出增量城镇用地区域配置的方法。研究方法:文献综述法、最小相对熵方法和三标度AHP方法。研究结果:(1)从土地利用总体规划角度提出了城镇用地现状规模、城镇人口增长预测值、GDP增长预测值、单位面积城镇用地承载城镇人口、单位面积城镇用地GDP 5个指标组成的增量城镇用地合理配置指标体系。(2)采用最小相对熵方法求取各影响指标的权重,提出了增量城镇用地区域配置的方法。研究结论:(1)本文的指标体系不仅考虑了不同区域城镇用地的历史以及规划期内的发展趋势,而且体现了土地利用总体规划节约集约用地的要求。(2)采用最小相对熵方法求取各影响指标的权重,在最大程度上保证了所计算的指标权重值的精确性;采用三标度法构建判断矩阵,使得专家打分过程更加简单易行。

一种无约束全局优化的水平值下降算法

本文研究无约束全局优化问题,建立了一种新的水平值下降算法(Level-value Descent Method,LDM).讨论并建立了概率意义下取全局最小值的一个充分必要条件,证明了算法LDM是依概率测度收敛的.这种LDM算法是基于重点度取样(Improtance Sampling)和Markov链Monte-Carlo随机模拟实现的,并利用相对熵方法(TheCross-Entropy Method)自动更新取样密度,算例表明LDM算法具有较高的数值精度和较好的全局收敛性.

AHP中计算排序向量的优势度矩阵法

本文将优势度矩阵与最小夹角法 (LAM )和相对熵方法 (REM)相结合 ,提出了两种新的计算排序向量的方法———优势度最小夹角法 (DLAM)和优势度相对熵方法 (DREM) ,并讨论了它们的性质。理论研究和算例分析都表明 ,这是两种比较好的计算排序向量的方法。

凸二次整数规划的随机水平值逼近算法

对凸二次整数极小化问题提出了一种随机水平值逼近算法,该算法应用了重点取样技术,并利用极小化相对熵的思想来更新取样密度.对算法的渐近收敛性进行了证明,给出了数值实验的结果.

环境自适应的拓扑联合感知虚拟网映射算法

针对虚拟网映射算法环境适应度低、拓扑关联性较差且映射开销较大的问题,该文提出一种环境自适应的拓扑联合感知虚拟网映射算法。首先提出一种加权相对熵排序方法对具有多指标的节点进行量化处理,依环境变化赋予节点指标不同的权值;在虚拟节点排序阶段采用加权相对熵和广度优先搜索算法双重排序,物理节点排序中引入就近度与加权相对熵算法配合使用,实现了对虚拟拓扑和物理拓扑的联合感知;最后利用k-最短路径算法完成虚拟链路映射。仿真结果表明,该算法依据环境变化自适应调整指标权值,提高了虚拟网映射成功率和收益开销比。

投资基金群决策风险-收益模型

投资基金是一种主要用于证券投资的大众化工具 ,其特点是募集社会公众投资者基金 ,委托具有专门知识和经验的专家经营操作 ,并将最终的收益分配给投资者 .本文综合考虑收益、风险和交易费用三个目标 ,讨论了含有无风险资产的证券组合投资问题 ;首先利用相对熵方法 ,将专家群体对目标和权重的建议水平及其偏好集结成群体偏好和目标 ,然后建立相应的目的规划 ,并将目的规划问题等价地转化为两个线性规划问题 ;给出了算例 .

Vlasov-Poisson-Fokker-Planck方程组到不可压Euler方程的收敛性

研究Vlasov-Poisson-Fokker-Planck(VPFP)方程组的拟中性极限问题.通过使用紧致性理论和相对熵方法证明了VPFP方程组到不可压Euler方程的收敛性,这个结果在不可压Euler方程光滑解存在的时间区间上都成立.