学科分类
/ 1
16 个结果
  • 简介:针对同时包含可线性补偿和不可线性补偿两种属性且属性值为确实数、区间数、语言信息的风险型多属性决策问题,提出一种基于消错理论的决策方法。首先,在消错理论的基础上将属性分为关键型、重要型和冗余型三类,结合属性值的类型分别给出对应的错误函数和极限损失值;接着,对关键型属性赋予极小权重,在保留关键型属性“一票否决”功能的同时又突出重要属性的作用;最后,根据对待错误损失的不同态度,建立计算错误损失值的三种方法,通过计算期望错误损失值对备选方案进行排序。通过新市民信息服务项目的例子,说明该方法的有效性和可行性。

  • 标签: 决策科学 消错决策方法 消错理论 混合 风险 错误损失
  • 简介:机组成本是仅次于燃料成本的第二大直接运营成本,合理的进行机组人员排班对降低航空公司运营成本有着重要意义。然而,机组排班问题是复杂性非常高的组合优化问题,属于NP难题。本文在分析机组排班问题研究进展的基础上,采用混合集合规划方法,综合考虑多种约束,建立了更具有实用性的机组排班优化模型。本文将运筹学理论与业务逻辑相结合,设计了高效的求解策略。利用多组航空公司真实数据对模型进行测试,测试结果表明,模型可以在较短时间内有效求解达到实际应用规模的机组排班问题。

  • 标签: 机组排班 混合集合规划 集合分割 对象化建模
  • 简介:冲突分析图模型中,决策者的态度只有肯定和否定两种,实际问题中往往不止两种;新PAWLAK冲突模型(NPAWLAK模型)将冲突系统中决策者的三种态度扩展到决策争端的三种程度,符合实际情况,因而研究冲突系统中决策者的偏好排序和全局可行方案对决策者的策略选择具有重要意义。本文在NPAWLAK模型的基础上,引入冲突分析图模型理论(GMCR),提出GMCR-NPAWLAK冲突分析混合模型。该混合模型首先拓展和改进的策略优先排序法,实现了冲突系统中各决策者的客观偏好排序;同时,模型给出了全局可行方案的算法,该算法依据决策者的偏好排序分析结果找出系统的全局可行方案。最后,本文以某企业劳资关系的NPAWLAK冲突为例,对冲突系统进行建模和偏好分析,得到了冲突各方的偏好序列和全局可行方案,同时验证了混合模型的有效性。

  • 标签: 冲突分析 NPAWLAK模型 GMCR-NPAWLAK混合模型 策略优先排序法
  • 简介:考虑一个受控制的交通网络,一类用户属于领导者,按照系统最优原则选择出行路径;另一类用户属于跟随者且具有不完全信息,按照Logit型随机用户平衡原则选择出行路径.建立了描述这种Stackelberg博弈下的混合平衡出行行为的变分不等式模型,给出了满足此种混合平衡的交通网络的效率损失上界,结果表明,效率损失上界与被研究的交通网络拓扑结构,交通需求及控制系数有关.

  • 标签: STACKELBERG博弈 效率损失 变分不等式 混合平衡
  • 简介:在非线性效用函数基础上,运用混合人工智能技术,建立非线性双边多属性谈判模型,给出在一定精度范围内逼近Pareto最优解的近似求解方法。最后通过价格、质量两属性的非线性双边谈判模拟算例,验证了方法的正确性与有效性。为多属性谈判研究提供了新的思路。

  • 标签: 多属性双边谈判 谈判模型 非线性 GD-FNN GA
  • 简介:逻辑生长函数相对于龚珀兹生长函数具有拐点高和对称性的特点,采用逻辑生长函数形式的功效函数法求解混合多目标规划问题具有形式简单、计算量小、符合实际的优点。证明了用这种方法求出的最优解是有效解。讨论了满意值对有效解的影响。逻辑生长函数还可以应用于多维变量评价的功效系数法中。

  • 标签: 混合多目标规划 生长函数 逻辑曲线 功效函数 满意值
  • 简介:本文给出了一种离散的人工蜂群算法(HDABC)用于求解混合流水车间调度(HFS)问题。采用工件排序的编码方式,并设计了四种邻域结构。雇佣蜂依次分派到解集中每个解,采用结合问题特征的局部搜索策略完成挖掘搜索工作。跟随蜂随机选择两个解并挑选较优者作为当前解,完成进一步的探优过程。侦察蜂采用三种策略跳出局部极小。通过34个同构并行HFS问题和2个异构并行HFS实际调度问题的实验,并与当前文献中的典型算法对比,验证了本文提出的算法无论在算法时间还是在求解质量上,都具备良好的性能。

  • 标签: 混合流水车间调度 人工蜂群 局部搜索 邻域结构
  • 简介:装配线平衡对于提高装配效率和降低装配成本都有重要意义。为了满足顾客需求的多样化和减少成本,通常采用混合模式的装配线。本文针对混合模式下U型装配线平衡问题,提出一个目标规划法以求解该问题,量化示例表明所提方法是有效的。

  • 标签: 企业管理 装配线平衡 目标规划 U型线 混合模式
  • 简介:研究了一类调度目标是最小化最大完成时间的并行调度问题。考虑到此问题的NP-hard特性,引入模拟退火算法思想以获取高质量近优解。分析了现有此问题模拟退火算法的缺陷,定义了关键机器和非关键机器,设计了一个包含局部优化的模拟退火算法。除了交换变换,还引入插入变换以改变各子调度中作业个数。大量的随机数据实验用于验证算法解的质量和计算效率,实验结果表明该模拟退火算法能够在有限时间内为大规模问题求得高质量满意解。

  • 标签: 调度 并行机 最大完工时间 模拟退火
  • 简介:本文首先分析了增量学习过程中支持向量与非支持向量的相互转化问题,而后在此基础上提出了基于超球结构的支持向量增量学习算法。该算法主要利用超球结构,完成对增量学习中训练样本的选取,进而完成分类器的重构。实验表明,该算法比传统支持向量增量学习算法具有更高的分类精度。

  • 标签: 机器学习 增量学习算法 超球结构 支持向量机
  • 简介:针对合作制造企业间关系的特点,界定了企业关系价值的基本内涵。通过对企业关系价值度量维度划分,建立了企业关系价值的度量指标体系。在此基础上,采用模糊支持向量方法建立了企业关系价值分级度量模型,并对其进行了分级度量。实验结果表明,该方法不仅能有效地度量出企业关系价值的级别,而且可以作为企业制定合作战略和决策的依据。

  • 标签: 合作制造 企业关系价值 数据挖掘 支持向量机
  • 简介:本文研究一类批容量有界的并行分批、平行在线排序问题。模型中有n个相互独立的工件J={J1,…,Jn}要在m台批处理机上加工。批处理每次可同时加工至多B(B<n)个工件。同一批中的工件同时开工,同时完工,工件加工过程不允许中断。工件Jj(1≤j≤n)的到达时间为rj,加工时间为1,工件是否会到达事先未知,而只有等到工件的到达时间才能获知它的到达。目标为最小化工件的最大完工时间。针对该排序问题,本文设计了两个竞争比均达到最好可能的在线算法。

  • 标签: 排序 并行批 最大完工时间 在线算法 竞争比
  • 简介:本文研究了一类不相关平行的排序问题,在该问题中工件的加工时间既具有学习效应,又资源可控,也就是说在该问题模型中,工件的实际加工时间为其正常的加工时间、加工过程中工件所处位置以及加工时间可控这些变量的函数。该研究的目的是为使得总机器负载和总的控制费用的加权和最小以及总的完工时间和总的控制费用的加权和最小。文章通过对问题的相关性质的分析和证明找到了一个解决问题的最优化算法,并且也证明了在处理的数量给定的条件下,该问题的时间复杂性为0(nm·2),最后也给出了相应的数值例子来阐述该问题。

  • 标签: 排序 平行机 学习效应 加工时间可控
  • 简介:本文根据直升应召搜潜的基本原理,描述了直升搜潜设备搜索潜艇目标的运动状态,建立了直升搜潜设备探测装置与潜艇相对运动的搜索模型,给出了直升最优搜索运动航线,解决了直升应召搜潜时如何快速搜潜的难题。

  • 标签: 直升机反潜 应召搜索 最优控制理论 快速搜潜方式
  • 简介:针对现有供应商分类方法应用于高端装备制造业供应商所存在的局限性,从相互依赖视角构建了高端装备制造业供应商分类指标体系,提出了基于改进支持向量的高端装备制造业供应商分类模型。该模型根据供应商误分代价不同,设计代价敏感支持向量分类器,利用粒子群算法优化分类器的参数,并采用概率输出方法对多个优化的二类分类器的结果进行组合以实现多类分类。实验结果表明,该模型提高了现有方法的分类效果,可以降低总体误分代价,有效识别出对高端装备制造企业具有重大影响的供应商,为高端装备制造企业实施供应商分类管理提供了依据。

  • 标签: 供应商分类 相互依赖 支持向量机 代价敏感学习 粒子群算法
  • 简介:本文以货物运输为背景新建立了一个批处理随机调度模型,目的是为了应付货物运输中运输时间的不确定性和货主取货时间的不确定性。首先将模型转化为与其等价的确定优化问题,接着研究给出了确定优化问题的性质,最后基于这些性质给出了一个求解确定优化问题的启发式算法。该问题的解决可望为物流公司等进一步改善服务质量提供了一些理论依据

  • 标签: 运筹学 随机调度 启发式算法 批处理机 货物运输