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针对具有模糊因数的多目标交通问题,提出了一种优先模糊目标规划方法。本文首先建立了模糊目标的隶属度函数,其次,将隶属度函数的最高度作为期望水平并引入了偏差变量,从而将隶属度函数转化为隶属度目标。通过最小化负偏差变量得到最满意解。对模糊目标不同优先级结构下的解进行了敏感性分析,并用欧氏距离函数确定了最佳的目标优先级结构,通过最小化后悔值达到决策区域理想点决策值,得到决策单元最满意解。最后,应用实例对本文方法进行分析验证。     

基于驾驶员偏好的最优路径选择

现实生活中,驾驶员往往依据自身偏好来选择路径,对不同的路径属性有不同的要求,且对其属性值存在一个可接受范围,而不是一个精确值. 本文对存在驾驶员偏好的最优路径选择问题进行了研究,提出了一种能够综合反映驾驶员偏好的最优路径选择方法. 首先基于可能度和区间数相离度的多属性决策方法,建立驾驶员偏好与路径属性总偏差最小的优化模型,并解出路径属性权重;其次算出各路径的综合属性值,建立路径间的可能度矩阵及其排序向量,据此选出最优路径;最后以算例进行验证,结果表明本文给出的路径选择方法具有很好的可行性和适用性.     

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现实生活中,驾驶员往往依据自身偏好来选择路径,对不同的路径属性有不同的要求,且对其属性值存在一个可接受范围,而不是一个精确值. 本文对存在驾驶员偏好的最优路径选择问题进行了研究,提出了一种能够综合反映驾驶员偏好的最优路径选择方法. 首先基于可能度和区间数相离度的多属性决策方法,建立驾驶员偏好与路径属性总偏差最小的优化模型,并解出路径属性权重;其次算出各路径的综合属性值,建立路径间的可能度矩阵及其排序向量,据此选出最优路径;最后以算例进行验证,结果表明本文给出的路径选择方法具有很好的可行性和适用性.     

有偏好的交通网络路径选择模型

在城市交通网络中,已知路径的时间属性与费用属性,分析了出行者对路径有、无主观偏好时的路径选择问题。当无偏好时,利用信息熵理论和多属性综合决策方法给出了获得路径综合属性值的计算模型;当有偏好时,对不同的路径通过互反判断矩阵给出主观偏好,然后利用互反判断矩阵之间的偏差建立关于属性权重向量的优化模型,并采用解析的方法对模型进行求解,得到每个属性的权重,从而进一步计算出每条路径的综合属性值,属性值最大的路径为最优路径。分析结果表明:在无偏好时最佳选择路径2的综合属性值为0.918;在有偏好时最佳选择路径4的综合属性值为0.965,与无偏好的相差较大,且6条路径的选择次序不同。可见,出行者的主观偏好对路径选择结果有较大的影响。     

基于混合型数值决策信息的供应商选择方法及其应用

分析了以往供应商选择方法的不足,如供应商属性指标的权重不能得到客观合理的精确量化,供应商属性值的决策矩阵受到主观影响较大,且定性指标很难精确化到某一数值等.考虑到供应商评价的决策信息通常由定值型数据和区间型数据2种数据组成,提出了一种基于混合型数值决策信息的供应商选择方法,利用基于相离度和可能度的偏差最大化多属性决策的改进方法进行供应商选择评价.给出了算法的具体步骤,并用实际算例予以说明.     

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针对多源交通信息具有模糊性和时变性的特点,引入直觉模糊集理论(IFS),建立多源交通信息一致性融合算法,融合传感器检测信息与人工信息对交通状态进行实时判别.为了解决IFS中非隶属度函数难以确定的问题,借鉴隶属度函数的构造方法,通过建立双隶属度函数构造直觉模糊数.并以直觉模糊数中的隶属度、非隶属度建立支持度函数,量化决策信息的一致性程度,决策信息的支持度越高集成权重越大,并且权值随决策信息的变化而动态更新.最后给出交通状态决策信息融合算法的具体步骤,并通过算例证明算法是有效的.     

有偏好的多属性灰色关联路径选择模型

路径选择模型是动态交通诱导的核心问题.针对出行者不同偏好及路径属性不 完全确定条件下,提出了一种路径属性为区间值的有偏好路径选择模型.建立了以交通拥 挤程度、行程时间、行程距离和行程时间可靠性为属性的路径选择指标体系,给定路径属 性的区间值及出行者偏好值,计算每条路径客观信息与主观偏好的灰色关联系数.为了减 少主观偏好与客观信息的偏差,构建了单目标最优化模型,得到路径属性的权重值,进而 求得各路径主观偏好与客观信息的关联度,并根据关联度大小进行排序.最后以福州三坊 七巷交通网络为例,给出路径选择实例.结果表明该方法简单有效.     

基于新的模糊距离在多属性决策上的应用

针对属性值为模糊数的多属性决策问题,根据一种新的三角模糊数模糊距离公式提出了一种基于逼近理想点解决属性值为模糊数的多属性决策问题的新方法。通过具体的决策实例表明该方法是合理可行的,从而为解决属性值为模糊数的多属性决策问题提供了一个新的决策方法。     

多源信息环境下的路径决策模型

针对路径选择过程中主观因素和客观因素共同作用且无法量化的问题,根据直觉模糊集理论,建立了双隶属度函数,分别构造了主观和客观直觉模糊函数;利用直觉模糊函数中的隶属度、犹豫隶属度建立了决策函数;借鉴证据理论的证据冲突思想,改进犹豫隶属度函数投影法,用该方法进行了犹豫隶属度分配;并运用对数增长型权重模型,量化了时序多源信息的重要程度,建立了分析道路决策选择结果的驾驶决策行为模型.算例分析结果表明:该模型在考虑个人历史经验信息、交通管制信息、道路物理环境信息与道路拥堵信息形成的多元信息环境下,选择驶入和不驶入的决策近似隶属度分别为0.767和0.233.      

基于模糊偏好的不确定性多属性决策方法

通过建立模糊偏好下模糊属性的序关系，探讨了属性值为模糊数的一类多属性决策问题，在此基础上，提出了不确定多属性的统一序关系。     

基于GIS的国防交通保障管理系统研究

在分析现状、剖析问题的基础上,提出了构建基于GIS的国防交通保障管理系统,并制订了适应性、扩展性、适时性、空间分析等四条目标要求;提出了空间数据管理子系统、属性数据及国防交通数据管理子系统、查询子系统、空间分析子系统、图表输出子系统等五个子系统的功能设计并进行了分析研究。     

基于TOPSIS法的机场应急起降带选择

将机场应急起降带选择问题作为一个多属性决策问题展开研究,对影响机场应急起降带选择的相关因素进行了分析梳理,确定了权重值,提出了基于TOPSIS解决应急起降带选择问题的决策方法,并通过算例验证了方法的可行性。     

基于变精度Rough集的对象甄选优化模型

定义了对象甄选信息系统,并根据属性值序列间的距离,给出了对象的相似关系,并利用Rough集理论讨论了对象的分类问题,最后给出了甄选的优化模型.     

无决策属性的多属性决策权重融合方法

针对无决策属性的多属性决策系统的2种属性权重分配方法(主观赋权法和客观赋权法)的缺陷，提出了一种新的权重融合方法．该方法通过建立数学规划模型，用遗传算法寻求其全局最优解，以确定最佳的主客观权重融合方案，从而可以避免权重融合时人为偏好的影响．最后，给出了1个实例．     

高标号混凝土徐变系数理论与试验比较分析

结合实际工程开展了高标号混凝土徐变试验研究，通过现场试验与理论分析，观测掌握混凝土梁的徐变特征及变化规律．以C50混凝土梁为主要研究对象，进行了应力应变测量、变形测量，并通过计算绘制了徐变系数-加载龄期曲线，将计算值和理论值进行对比分析，提出了理论计算值及实测值之间存在差异的几点原因．     

扩展的类比法及其应用

类比法与直接求解法相比,有其独特的优势.在传统的类比法的应用过程中,由于难于 寻找出满足类比条件的类比对象,故其应用范围受到很大的限制,本文首先对传统的类比法进 行了数学描述;在此基础上,将单个的类比对象扩展为类比对象集,进而扩展为类比空间,提出了一种新的类比法.新类比法有着更广阔的应用范围.文中还给出了一个应用案例.     

属性序下的增量式Pawlak约简算法

为了对动态变化的决策表进行属性约简处理,在给定的属性序下,提出了一种基于分辨矩阵元素集的增量式Pawlak约简算法.该算法根据新增对象的不同情况快速更新分辨矩阵元素集,并依据其元素的变化,在给定属性序下快速更新Pawlak约简.实例和仿真实验结果表明,该算法是有效、可行的,与非增量式算法相比,效率平均提高91.4%.     

基于MCD-AHP的预装式变电站城市化属性指标评价

为提高城市轨道交通预装式变电站建设的城市化属性效果，需要对其城市化属性指标做出准确评价. 首先，构建了包含经济属性、社会属性、节能属性3类指标的预装式变电站城市化属性指标评价体系，并给出了评价指标的量化模型；然后，引入最小协方差行列式 （minimum covariance determinant，MCD）稳健分析法对层次分析法 （analytic hierarchy process，AHP）中专家组所给出的判断矩阵进行检测，去除由于专家组成员之间主观认知的差异性而产生的离群矩阵；最后，应用改进后的层次分析法（MCD-AHP）对预装式变电站城市化属性指标权重进行计算并评价. 结果表明:去除离群矩阵样本后，上、下限矩阵计算所得指标权重差值的绝对值为0～0.0103、相对变化比率为0～9.31%，明显优于全样本状态下权重差值的绝对值率0.0138～0.1355和相对变化比15.99%～106.23%，该方法可有效提高判断矩阵的逻辑一致性和权重值的聚合性.      

图形编辑系统中从面状目标到其属性的查询

地理信息系统的图形编辑系统中，从面状目标到其属性查询的关键在于经过多边形内点判别快速地检索出该目标的图形数据与属性数据相互关联的计算机内码。通过对传统面状目标的数据结构改进和对构成面状目标周边的坐标串预处理，利用Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＋＋环境进行程序设计与调试，在试验系统中实现了从而状目标到其属性的查询，大大地降低了多边形内点判别的运算量，明显的提高了查询的效率。