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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 218 毫秒
1.
针对具有条件属性和决策属性的多属性决策系统在融合主观权重与客观权重时具有人为偏好的缺陷,为实现客观权重与主观权重的无偏好融合,用粗集理论中的属性重要性原理确定各属性的客观权重,再用MATLAB中细胞数组的基本特征和多维空间距离的概念,建立了基于空间距离的二次规划数学模型,确定无人为偏好的主客观权重融合方案.用对流感病人诊断过程的知识决策表说明了本方法的可行性.  相似文献   

2.
在目标信息不完全的情况下,进行打击目标的快速决策,需要考虑的因素众多,各因素之间有的相互关联,有的相互冲突,从而使决策不可避免的会出现不准确性.应用多属性决策的方法进行打击目标选择,建立相应的模型,并通过综合赋权法,将客观权重和主观权重相结合,提高了决策的科学性和合理性,为舰艇编队的防空打击目标选择的快速决策提供科学的依据.  相似文献   

3.
本文针对路面养护改建项目优先级的确定问题,提出了一种多属性决策的分析方法,在不需要主观赋权的情况下,该法能对反映道路状况的多属性指标进行客观自动赋权,最后,本文使用该法对沥青路面养护改建项目进行了优先级排序分析。  相似文献   

4.
结合多属性决策原理,提出一种基于Spearman等级相关系数的综合赋权优化方法,对养护路段进行合理排序,使有限资金发挥最大效益,具有重要意义.  相似文献   

5.
道路养护改建项目决策的一种新方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对路面养护改建项目优先级的确定问题,提出了一种新的多属性决策的分析方法,在不需要主观赋权的情况下,该方法能对反映道路状态的多属性指标进行客观赋权,使用该法对沥青养护改建项目进行了优先级排序分析。  相似文献   

6.
针对路面养护改建项目优先级的确定问题 ,提出了一种新的多属性决策的分析方法 ,在不需要主观赋权的情况下 ,该方法能对反映道路状态的多属性指标进行客观赋权 .最后 ,使用该法对沥青路面养护改建项目进行了优先级排序分析 .  相似文献   

7.
闭区间数多属性决策方法   总被引:3,自引:3,他引:0  
提出一类闭区间数多属性决策问题,建立了闭区间数集的全序关系,在此基础上,讨论了闭区间数多属性决策的方法,同时指出普通多属性的决策是闭区间数多属性决策的特例。  相似文献   

8.
分析了高速铁路基本走向方案比选特点,应用较为成熟的AHP主观赋权法作为指标权重分配计算方法,运用多目标决策分析原理,综合多种系统评价方法提出了一种高速铁路基本走向决策方法,并建立了优选模型,决策者可以根据具体情况灵活地进行方案的评价与排序,使方案决策具有针对性。实践证明该决策方法和模型能利用全部信息,排序结果能够比较客观地符合高速铁路基本走向选择的实际情况。  相似文献   

9.
船舶主机选型需考虑各种技术与经济因素.满足基本技术要求的主机往往有多个,如何选择最理想主机,是一个不确定性多属性决策问题.文中针对一个实际例子加以说明,并提出了一种基于传统的多属性决策方法——逼近理想解的排序方法(TOPSIS)与证据结合准则相结合的方法来解决该问题.结果证明,该方法能合理解决这类问题.  相似文献   

10.
运用多属性决策的方法,解决了机场伪装工程方案排序问题。提出了针对机场飞行重点区域,机场伪装方案的排序问题应从伪装目标与影响伪装工程的实施及效果两个方面分析,并分别计算了相应的权重值,最后利用TOPSIS法进行了方案的排序计算,得出了满意解。  相似文献   

11.
为了更科学全面地对列车碰撞能量方案进行配置和评价,以列车最大平均加速度、最大瞬时加速度和能量利用率为评价指标,利用序关系分析法和熵值法得到的主、客观指标权重推导出更加合理的综合权重系数;采用非线性加权综合法融合权重信息和评价指标信息,获得了列车一维碰撞能量管理综合评价模型;采用此模型对某型列车的15种能量配置方案进行综合评价. 研究结果表明:此模型综合评价结果与各指标性能变化幅度分析结果一致,具有较好的适用性和可靠性;方案4为最优方案,其最大瞬时加速度指标性能比方案8下降14.03%,但最大平均加速度指标性能和能量利用率指标性能分别比方案8提升了4.92%和19.44%;该结果既体现了对安全性影响最大的最大平均加速度指标的重要性,又综合考虑了与经济性相关的能量利用率指标.   相似文献   

12.
飞行安全风险评估是航空公司安全管理系统(SMS)建设的重要组成部分,国内外对飞行安全风险评估工作主要局限于对航空公司飞行系统安全的评价,而对飞行系统安全风险评估方面研究较少,且权重的确定多采用单一的客观赋权或主观赋权,存在一定的局限性。本文在风险评估矩阵的基础上,结合最优组合赋权法和模糊综合评判法,对飞行安全风险进行量化评估,建立飞行安全风险评估指标体系。通过最优组合赋权确定指标体系的权重,利用模糊评判法分别计算指标的风险可能性和严重度综合值,最终得到飞行安全风险评估值。示例计算验证了该方法的可行性、有效性和实用性,该评估方法可以为航空公司SMS建设提供决策支持和理论依据。  相似文献   

13.
双车道公路弯道驾驶轨迹跟踪模型   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
针对双车道公路弯道轨迹跟踪行为的瞬时多变性,及驾驶人模糊感知与主观决策能力导致的不确定性,通过分析驾驶人在前方弯道线形影响下的驾驶特性,引入转向驾驶行为控制因素,运用多目标模糊优选决策理论,研究了模糊性和主观性对轨迹跟踪行为的影响规律;基于灰色理论,利用主观与客观相结合的权重确定方法,建立了轨迹跟踪模型.选择5处曲线路段进行实地试验,通过试验结果与仿真结果的对比,验证了本文模型的有效性.研究结果表明:行驶轨迹弧长、横向力系数和轨迹侧向偏移是轨迹跟踪行为的控制因素;综合考虑主观与客观因素的权重确定方法,体现了驾驶人在模糊优选决策轨迹跟踪行为中的主观特性.   相似文献   

14.
基于专家权重法确定评价指标的权重具有主观不确定性,而关联-熵权法在确定熵权的决策过程中不需专家组,仅依赖于候选方案的各项指标值即可确定出可信度较高的优选方案,且可操作性较强,因此具有一定的应用价值.  相似文献   

15.
针对多个应急资源点对单一目标点的资源优化调配问题,构建高速公路突发交通事件应急资源调配综合评价模型。通过引入熵权法确定评价指标的权重,采用理想点法综合评价多个应急资源点的优先出救顺序,并将综合评价模型运用到实例研究。研究结果表明综合评价模型简单、直观,可为应急资源调配问题提供一种新的研究方法,有利于运输业更好地应对突发交通事件应急资源调配问题。  相似文献   

16.
针对智能车人机共融驾驶系统中人和自主驾驶系统的驾驶权连续动态分配问题,尤其是因建模误差导致的权重分配方法适应性低的难题,提出了基于强化学习的人机共融转向驾驶决策方法;考虑驾驶人的转向特性,搭建了基于双点预瞄的驾驶人模型,并采用预测控制理论建立了智能车自主转向控制模型,构建了智能车人机同时在环的转向控制框架;基于Actor-Critic强化学习架构,设计了用于人机驾驶权分配的深度确定性策略梯度(DDPG)智能体,以曲率契合度、跟踪精确性和乘坐舒适性为目标,提出了基于模型的收益函数;构建了人机共融驾驶权分配强化学习框架,包含驾驶人模型、自主转向模型、驾驶权分配智能体以及收益函数;为了验证方法的有效性,招募了8位驾驶人开展共计48人次的模拟驾驶试验。研究结果表明:在曲率适应性验证中,人机共融-DDPG方法优于人工驾驶和人机共融-Fuzzy方法,跟踪性平均提升70.69%、39.67%,舒适性平均提升18.34%、7.55%;在速度适应性验证中,车速为40、60和80 km·h-1条件下,驾驶人权重大于0.5的时间占比分别为90.00%、85.76%、60.74%,且跟踪性相轨迹和舒适性相轨迹都能有效收敛。可见,提出的方法能够适应曲率和车速变化,在保证安全性的前提下提升了跟踪性和舒适性。   相似文献   

17.
面对持续低迷的航运市场和激烈的市场竞争,各大集装箱班轮公司通过组建联盟 来共享舱位资源,降低其系统成本,增加市场竞争力.舱位租赁是联盟合作的最基础形式,研究 该模式下的舱位资源最优分配具有很大实际意义.本文在考虑航运市场不确定需求的基础上, 研究了班轮联盟舱位租赁最优分配问题,构建了1 个班轮联盟舱位租赁最优分配模型,并运用 随机机会约束规划的方法,将其应用到班轮联盟舱位租赁分配决策中.结果表明,本文提出的 方法和模型能够有效地对班轮联盟系统舱位进行协同配置,研究结果与实际情况相符,检验 了方法和模型的有效性与实用性.  相似文献   

18.
基于灰色关联和组合赋权法的道路交通安全评价   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用灰色关联分析法得到各决策变量(DMU)之间的关联度,通过组合数据包络分析(DEA)和层次分析法(AHP)确定关联系数的权重,同时考虑主客观因素得到相对最优的关联度,实现对评价对象的客观优先排序。建立城市道路交通安全评价体系,运用MATLAB软件进行编程,实现模型的运算,并得到评价结果。  相似文献   

19.
针对物流资源分配,研究了常权和变权形式下个体权重与产出效率对分配的影响,变权可以增加资源量较少个体的权重,实现兼顾公平的目的.提出了一种新的物流资源公平分配方法,该方法通过确定状态变权形式、个体效用和常权构造变权函数,计算个体变权值并比较所有分配可行解的加权总效用,得到最优分配结果.通过刻画效率损失和公平损失选择变权参数,可实现效率最优、最大最小公平以及其它不同程度的公平.以应急物资分配问题为例说明了方法的应用过程并验证了有效性,分析了变权参数对权重、效率和公平的影响.   相似文献   

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