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个同构并行机HFS问题和2个异构并行机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。

简介：突发事件的实时数据是应急决策的依据,提高对数据的处理能力,确定突发事件属性的熵权,筛选出反映事件发展趋势的重要属性,是提高决策效率和准确性的关键问题。利用共性知识模型结构化表示突发事件和属性,参考区间型多属性决策方法,把事件属性监测值转换为区间数型,在保持时序信息的同时降低数据维数,并通过定义精确数与区间的距离,使突发事件属性集均转化为成本型属性;继而利用基于熵权的区间型多属性决策方法计算事件的属性熵权值,权值越大,表示包含事件演化趋势的信息越多,在决策时就应被重点关注。最后,通过实例说明此方法的有效性和实用性。

简介：针对复杂产品方案设计中指标属性信息的不完全性和不确定性,研究了一种基于粗糙数和信息熵理论的灰色关联评估模型。首先通过引入粗糙数序列的范数实现粗糙数评估矩阵的规范化处理,并利用熵权对指标属性值进行权重集结,然后构建理想最优特征序列,并借助基于信息还原算子的粗糙相似关联度来获得最优评估方案。信息熵赋权可减少主观赋权产生的人为因素影响,信息还原算子可避免评估过程中的信息失真现象。最后通过工程机械产品的实例,验证了该评估模型的有效性和实用性,便于对复杂产品的方案设计进行评估和优选。

简介：针对阶段权重未知且偏好信息表示为区间模糊数的多阶段大群体应急决策问题,提出一种新的群决策方法。首先给出了区间模糊数相似度公式,利用该公式对各阶段的专家偏好信息进行聚类;然后构建相对熵优化模型对聚集权重和阶段权重进行求解,得到整个决策过程的综合群体偏好,根据综合群体偏好对备选方案进行排序,确定最佳方案;最后通过算例对该方法的有效性和可行性进行验证。