简介：针对拆解中心选址决策问题,考虑到检测中心到拆解中心和用户的运输容量,基于成本最小原则,建立了备选拆解中心选址的优化模型,并提出了求解算法,最后通过算例说明了方法的可行性。

简介：针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限，提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类，能够体现出类的数据分布特征，并进一步提出泛化中心距离及类间距离度量的新方法，给出泛化中心的确定方法及基于泛化中心进行对象到类分配的聚类策略，一般只需一次划分迭代就能得到最终聚类结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集，并与著名的划分聚类算法K-modes及其两种改进算法进行比较，结果表明泛化中心算法聚类正确率更高，迭代次数更少，是有效可行的。

简介：本文首先分析了当前信息系统安全策略存在的问题.在充分研究SSE-CMM模型的基础上,采用系统工程的思想,建立了以风险分析为中心的信息系统安全生命期模型.文章还提出基于全局风险信息库(GRID)的安全风险分析方法,并对GRID的组成结构和各部分关系进行了阐述.

简介：从实际应用出发,对文献[1]中提出物流配送中心选址的随机数学模型进行了有效性分析.通过计算机模拟得到的数据,分别应用随机数学模型和传统选址方法对不同规模的配送网络进行选址,通过分析两者在不同条件下的总费用,得到了该随机模型的一些有趣的性质,为实际中的应用提供了依据.

简介：基于具有交流结构的合作对策，即图对策，对平均树解拓展形式的特征进行刻画，提出此解满足可加性公理。进一步地，分析了对于元圈图对策此解是分支有效的。并且当连通分支中两个局中人相关联的边删掉后，此连通分支的收益变化情况可用平均树解表示。这一性质是Shapley值和Myerson值所不具有的。最后，我们给出了模糊联盟图对策中模糊平均树解的可加性和分支有效性。

简介：设(x*,y*)是以A=[aij]m×n为赢得矩阵G的对策解,则当局中人1,2各自独立地使用其最优策略x*=(x*1,x*2,…,xmn),y*=(y*1,y*2,…,y*n)时,局中人1的赢得期望为对策值v*=x*Ay*T.若局中人双方使用使得方差D(x*,y*)=∑∑(aij-v*)2x*iy*j达最小的对策解(x*,y*),则其赢得靠近v*的概率达到最大.以O记使方差达到最小的对策解的集合.若O满足(x(1),y(1)),(x(2),y(2))∈O蕴涵(x(1),y(2)),(x(2),y(1))∈O,则说O是可换的.本文首先证明了:若矩阵对策G有纯解,则O是可换的.然后证明了如果限定局中人1在其混合扩充策略集的一个非空紧凸子集X中选取策略,那么存在X的一个非空紧子集O(X),它是有限个非空互不相交紧凸集之并,使得只要局中人1使用O(X)中的策略,那么在最坏的情况下可以取得最好的赢得.

简介：本文引进连续对策上的判断块、判断准确、判断下的最优策略集等概念,得到了如下几个主要结果:1.判断下的最优策略集是一个局部凸空间的非空有界闭凸集;2.两个判断下的最优策略集相等的充要条件是这两个判断位于同一个判断块中;3.若局中人判断准确,则在一次性对策下不论他使用此判断下的那一个最优策略(不论是纯的还是混合的),都可无风险地取得最优赢得.

简介：本文结合文[1,2]中关于拟阵上静态结构和动态结构合作对策Shapley函数的描述,探讨了两类拟阵上的Banzhaf函数。通过给出相应的公理体系,论述了两类拟阵上Banzhaf函数的存在性和唯一性,拓展了拟阵上分配指标的研究范围。同时讨论了两类合作对策上Banzhaf函数的有关性质。最后通过算例来说明局中人在此类合作对策中的Banzhaf指标。

简介：本文研究的是多目标随机结盟对策的问题，是将单目标的随机结盟对策的ZS-值拓展到多目标的随机结盟对策上，同时考虑了局中人对不同目标的偏好程度，从而，给出了多目标随机结盟对策的ZS-值的定义，并讨论了该值的性质及定理。

简介：利用对抗分析法，从供求双方的基准框架出发，根据各自的建议解与反击策略，分析了双方可能面临的悖论，通过消除理性悖论的可能手段来分析价格随着市场供求状况变化而变化的情况，进而对完全竞争市场条件下均衡价格的形成机制作出解释。

简介：以AHP为理论基础，结合Delphi方法，对高校教师教学质量评估体系进行尝试性建构。通过构建结构→个体判断→群判断处理→量化指标体系生成的分步操作，来达到科学、民主、公正、客观的评价目标。