具有离散决策器的混杂控制系统模型结构

利用传统的连续控制系统理论方法,提出一种新的具有离散决策器的混杂控制系统模型结构,既体现了混杂系统的特点,又继承了传统连续控制系统模型的特点,同时,上层离散决策的引入,使得离散动态的控制比传统的R/W监控更有主动性,利于描述实际的混杂控制系统,为进一步研究混杂控制系统的分析与控制综合问题带来很多方便。

火力发电企业离散决策及其对碳排放权价格影响

随着碳交易市场的建立,对于参与减排企业,如何制定合理的减排决策从而降低减排成本成为了一个重要问题。在有效市场下,参与减排企业的边际成本将直接影响碳排放权价格的走势。以往研究大多基于连续时间模型,运用动态优化原理解决此类问题。而事实上,企业的决策过程是离散的,这是由于碳排放权不能跨期交易,如果简单连续化会使得企业有过度减排的可能,与现实不符。基于此,本文以电力企业为例,运用动态优化方法,建立电力企业的离散减排决策模型,从而得出企业的最优边际减排成本,为政府调控碳排放权市场提供理论指导。为了验证模型,本文采用深圳碳排放权的相关实际数据进行数值模拟。研究表明,当企业做出离散减排决策时,企业的减排成本及边际减排成本与初始排放量、配额、单位惩罚成本、减排决策次数等因素相关。企业的离散决策会使得企业的边际减排成本波动加大,进而可能引起碳排放权市场的动荡,但企业的离散决策更有利于企业完成减排任务。

一种新的基于粗糙集理论的决策表离散化算法

主要研究了粗糙集理论在决策表离散化中的应用,提出了一种新的基于粗糙集理论的决策表离散化算法.该算法是一种基于决策表属性重要性的算法,首先使用条件属性与决策属性的互信息来度量条件属性的重要性,并据此对条件属性按照重要性由小到大排序,然后按排序后的顺序,考察每个条件属性的所有断点,将冗余的断点去掉,从而将条件属性离散化.

基于离散Markov决策过程的发电公司多阶段决策

采用离散时间Markov决策过程(DTMDP)对以多阶段总利润最优为目标的发电公司决策问题进行研究.市场环境下,发电公司根据自身条件,其竞争策略可以是价格的接受者,也可以是价格的制定者.考虑了发电公司不同策略情况下市场均衡状态间的转换概率,分别给出了发电公司作为价格接受者和价格制定者时的多阶段决策模型.通过算例验证了所提模型的有效性和可行性.

离散时间折扣多目标马氏决策模型:加权与字典序准则

定义了离散时间折扣多目标马氏决策模型，在加权准则下，证明了存在（ｎ，∞）最优马氏策略；在字典序准则下，利用最优策略的结构性质，将其最优问题转化为一系列单目标模型的最优问题。

一种求解离散多目标决策的心理学模型

本文从心理学的角度 ,提出了一种基于后悔值的求解离散多目标决策问题的 MPTBRV法 。

离散事件决策系统仿真建模研究

该文介绍了离散事件决策系统的组成、分类及其仿真建模方法,并针对单人决策及群体决策给出了一般数学模型框架;还分析了决策系统的特点及其仿真建模的关键点,对军事决策和经济决策都具有参考意义.

离散多目标决策的非协调解法

给定一个本质的离散多目标决策问题，用均衡数来衡量目标之间的矛盾性；提出了非协调解（ＵｎｃｏｍｐｒｏｍｉｓｉｎｇＳｏｌｕｔｉｏｎ）的概念；并以均衡数的大小排列非劣备选方案。

基于马尔科夫决策的目标选择策略

目标选择是军事计划的关键要素之一。基于马尔科夫决策方法,解决具有复杂目标间关联的多阶段目标选择问题。使用与或树描述目标体系各层状态间的影响关联,并以目标体系整体失效为求解目的,建立了基于离散时间MDP的多阶段打击目标选择模型。在LRTDP算法基础上提出一种启发式方法,通过判断从当前目标体系状态到达体系失效状态的演化过程中的可能资源消耗和失败概率,来提供对当前状态的评估值,该方法能有效排除问题搜索空间中不能到达体系失效目的的中间状态,压缩了由于目标间复杂关联而增长的巨大状态空间。用实验验证了该方法有效性,实验结果表明,该方法直观实用,对目标间具有复杂关联关系的目标打击决策有一定参考价值。

基于粗糙集理论属性重要性的离散化算法

本文主要研究了粗糙集理论在决策表离散化中的应用,提出了一种基于粗糙集理论属性重要性的决策表离散化算法。该算法首先使用依赖度来定义属性的重要性,并据此对条件属性按照重要性由小到大排序,然后按排序后的顺序,考察每个条件属性的所有断点,将冗余的断点去掉,从而将条件属性离散化。

利率市场化趋势下中小企业信贷风险的多元决策分析

近年来,中小企业以强劲的发展潜力在我国社会经济发展的各方面发挥着日益重要的作用,然而仍然难以避免融资难这一中小企业发展的世界性难题。本文应用多决策Logit离散选择模型,着眼于我国利率市场化的发展趋势,通过实证分析为商业银行合理评估中小企业信贷风险提供了崭新的角度和科学的决策依据,有利于缓解中小企业的融资瓶颈,从而为中小企业的健康快速发展带来契机。

风险概率准则下的非平稳马氏决策过程

本文研究一类非平稳离散马氏决策过程的风险概率最小化问题,其中转移概率和奖励函数随时间变化.与现有文献中的期望报酬/成本准则不同,本文考虑最小化系统在首次到达某个目标集之前获得的总报酬未能达到给定利润目标的概率.在合理的假设条件下,我们建立了相应的最优方程序列,验证了最优风险函数序列是最优方程序列的唯一解,并证明了最优马氏策略的存在性.

传统离散型报童决策模型的一个问题及其改进方案

实践表明 ,对状态变量的递增量较大的报童问题 ,应用传统的离散型报童模型所确定的最优决策量与实际最优方案之间可能存在较大偏差 .分析了这一偏差出现的原因 ,提出了状态变量递增量较大的情况下的离散变量报童模型和求解方法 ,并证明这一模型比原模型得出的求解结果更为精确 .最后 ,通过算例验证了新模型对原模型的改进 .

互联电网CPS调节指令动态最优分配Q–学习算法

控制性能标准(control performance standard,CPS)下互联电网调度端的自动发电控制(automatic generation control,AGC)指令(简称CPS指令)到各类型AGC机组的动态优化分配是随机最优问题。将CPS指令分配的连续控制过程离散化,并可将其看作是一个离散时间马尔可夫决策过程,提出应用基于Q–学习的动态控制方法。根据优化目标的差异,设计不同的奖励函数,并将其引入到算法当中,有效结合水、火电机组的调节特性,并考虑水电机组的调节裕度,提高AGC系统调节能力。遗传算法和工程实用方法在标准两区域模型及南方电网模型的仿真研究显示,Q–学习有效提高了系统的适应性、鲁棒性和CPS考核合格率。

复杂系统的离散质量生存决策

在复杂系统的质量生存交互决策中,引入了最大质量生存函数W*的概念.为得到W*的数值计算方法,本文系统地研究了离散质量生存(交互)决策和最大离散质量生存函数,推导出最大离散质量生存函数的递归算法,最后用离散算法获得最大Q-生存函数W*的两类离散近似解:有限近似离散近似解和加厚法离散近似解,并给出近似解的收敛性证明.

多目标决策的β－较重有效解及有限离散问题之求解方法

本文提出了多目标决策问题β－较重有效解的概念，以体现目标的权重不同在决策过程中具有不同的地位。对于约束集有限（从而离散）的情况，提出无差异有效点集的概念，并给出一个通过无差异有效点集求β－较重有效解的方法．

不完全信息的离散型模糊随机多准则决策方法

针对状态概率与准则权重均为区间数且准则值有缺失的离散型模糊随机多准则决策问题,设计了一种基于信息集结的新方法.该方法在区分准则类型和确定决策者的风险偏好水平后,首先根据准则类型利用最大、最小算子计算方案集在不同状态下有缺失值的准则上的正、负理想值,再通过决策者的风险偏好水平与正、负理想值补充方案集在不同状态下缺失的准则值,然后参照准则类型与决策者的风险偏好水平集结方案集在不同状态下赋值为梯形模糊数的准则值并进行规范化,接着利用熵与离差最大化分别构建规划模型以求解最优状态概率分布与最优准则权重向量,进而得到方案集的综合评价值并确定排序,最后给出具体算例.结果显示了该方法的有效性和可行性.

基于Rough集理论的空间数据分类方法

文中主要研究了粗糙集理论在空间数据分类中的应用。在空间数据分类的同时考虑了数据的空间属性和非空间属性,并提出了一种新的基于Rough集理论的决策表离散化算法。由于空间数据对象的属性受其附近的其他空间对象的影响,所以在进行基于空间数据库的数据分类时应该考虑到这种影响。文中首先对空间数据进行预处理,在其属性表中添加空间属性信息,然后使用粗糙集理论处理扩展后的属性表,对其进行数值型数据的离散化、属性表的属性约简和值约简等操作,最终生成分类规则。

一种基于粗糙集的区域交通绿时控制方法

根据一种基于粗糙集理论的数据挖掘方法,以路口检测数据为研究对象,通过记录数据形成原始的决策表,通过改进的Semi Naive Scaler算法对原始决策表进行数据预处理,最后对数据预处理后的决策表采用基于可辨识矩阵的、属性频度的、启发式约简算法进行属性约简,得出的约简结果为关键的属性,即关键的相位,结果可为道路决策部门提供依据。

陶瓷窑炉技术经济特性的计算机定量评估

本文针对建筑卫生陶瓷烧成用不同系列窑型隧道窑的18项技术经济指标,采用一种多目标决策分析方法--具有先验偏好的离散模型的消去与选择转换算法ELECTRE Ⅰ对其进行了定量评估.评估结果定量地显示国产新的宽断面组装式轻体HYZYSDY系列隧道窑的使用户最满意.评估工作将有助于窑炉公司对新的窑炉产品的推介,也便于用户对窑型的选择决策.这一工作还将对窑炉评价指标体系的建立起到促进作用.