基于多变量决策树交通事件持续时间预测模型

基于粗集理论和决策树方法,建立了交通事件持续时间的多变量决策树预测模型。通过分析交通事件的属性特点,运用粗集理论中的属性约简方法,确定了交通事件的核心属性;运用等价关系相对泛化原理构造了多变量组合检验,并根据变量依赖度确定了最优变量组合;以多变量组合判据代替单变量判据建立了决策树模型,利用决策树高度和节点样本数对树的规模进行控制,优化了决策树结构。实例应用表明,该模型对交通事件持续时间的分类和预测能力较强,预测精度较高。     

交通事故下出行者非理性出行行为研究

基于前景理论,研究交通事故下出行者路径选择行为规律.应用前景理论,考虑交通事故的发生概率,以出行者出行总花费时间作为出行效用,提出出行者路径选择的效用函数;然后通过分析出行者效用函数的分布规律,在出行效用连续随机分布的条件下,建立出行者感知效用模型.通过连续函数离散化方法构建出行者路径选择模型.通过一个算例,描述非理性条件下出行者选择行为,并分析交通事故的特征对效用值和选择结果的影响,说明感知效用为0 的参考点并不是路径实际效用分布的期望值,而是比期望值小.     

基于决策树技术的建筑企业信用评价研究

在决策树理论的指导下,通过信息增益的应用和公式的构造获取属性重要程度评价值,结合决策树的C5．0算法得到建筑企业的信用评价模型。经过对该模型进行测试和评价,取得了较好的预测效果。     

基于随机森林算法的电力系统暂态稳定性评估

利用随机森林算法,通过组合多棵基于随机向量的决策树对电力系统的暂态稳定性分类,提出了一种暂态稳定评估模型.在IEEE 16机和IEEE 50机测试系统进行的仿真验证了该模型对暂态稳定评估的有效性,其评估性能较经典决策树算法、人工神经网络、支持向量机和K最近邻方法均有提高.     

关于综合评价模型中复合效用序位在同一置换空间中的唯一性

本文讨论了在相互偏好独立的条件下效用置换的统一函数形式,证明了加性结构的总体复合效用与评价指标的效用函数形式无关和在同一效用置换空间中的序位具有唯一性。      

区域高速公路网布局中的节点分类模型及实证研究

在高速公路网布局中,节点层次划分是一个重要的内容.利用重要度法的指标因素,提出一种基于偏好效用分解的节点分类方法.通过已经分类的参考集,建立线性规划模型求得参考集中的对象在各准则值的效用以及分类骰用域值,利用线性插值求出待分类对象的边际效用值,进而求出总效用值,根据总效用值和分类域值的比较,可得待分类对象的类别.对河南省的高速公路网布局中的节点分类作了实证研究.     

拟线性效用的替代效应与收入效应

讨论拟线性效用最大化模型与支出最小化模型的解值的特殊性及其相互联系,对具有线性效用的商品及非线性效用的商品的替代效应与收入效应加以分离,获得了对上述两种效应的一般通式。     

基于潜在类别模型的出行决策机理异质性研究

传统的离散选择模型是基于随机效用最大化准则构建的,然而考虑到决策者的异质性,不同的群体可能采用不同的决策机理.为此,本文考虑了两种不同的决策机理:随机效用最大化准则和相对优势最大化准则,并采用潜在类别模型来验证出行决策机理异质性的存在.首先,基于SP实验设计收集出行数据;其次,分别构建基于随机效用最大化准则的logit...     

基于多准则随机DEA模型的投资决策评价方法

在经典DEA模型的基础上，对随机输入产出指标进行了深入分析，提出随机投入与产出中信值的计算方法。为提高评价的准确性，增加了多个评价准则，从而形成了多准则随机DEA评价模型。通过对项目投资评价的一个算例。讨论了该模型的运用，并用计算结果表明可信值计算方法的实用性和可操作性。     

基于样本选取的决策树改进算法

为提高决策树分类算法的精度,通过比较几种经典的决策树分类算法,提出了基于样本选取的改进的决策树分类算法.改进算法基于决策树精度与样本的相关性较大以及决策树只能得到局部最优解的事实,通过反复迭代寻找较优样本,从而在不改变决策树分类算法的前提下,得到较好的决策树分类算法.该算法不针对某个决策树,只利用输入和输出的反馈信息进行迭代,因此通用性较好.实验证明,该改进算法与ID3,C4.5算法平均错误率的比值约为0.82∶1.22∶0.92.     

The Cooperative Multi-agent Learning with Random Reward Values

This paper investigated how to learn the optimal action policies in cooperative multi-agent systems if the agents‘ rewards are random variables, and proposed a general two-stage learning algorithm for cooperative multiagent decision processes. The algorithm first calculates the averaged immediate rewards, and considers these learned rewards as the agents‘ immediate action rewards to learn the optimal action policies. It is proved that the learning algorithm can find the optimal policies in stochastic environment. Extending the algorithm to stochastic Markov decision processes was also discussed.     

在资金预算不确定条件下路面维护和修复项目管理决策优化方法

一个得到良好开发和维护的路面管理系统（PMS）能够帮助管理者做出在什么时候,对哪些路段采用什么样的路面维护和修复方案的决定,从而实现可用资源的最大化.本文提出一种在资金预算不确定条件下路面维护和修复项目管理决策优化方法 (MPMRPBU),为确保管理者在一个决策规划时段内,从公路网中选择并优化一组路面维护和修复方案,建立随机线性规划模型求解MPMRPBU问题.通过案例分析,比较在确定性优化和随机规划两种不同条件下的优化方案,研究不同经济预算对优化方案的影响.结果表明,采用随机规划方法能产生高质量的MPMRPBU解决方案, 该算法可以解决实际问题.     

基于动态概率网格和贝叶斯决策网络的车辆变道辅助驾驶决策方法

提出了一种车辆变道辅助决策方法, 向驾驶人提供变道行为决策; 构建了由车载GPS、相机传感器和雷达组成的行车环境信息传感装置, 利用非采样B样条曲线模型对车道线建模, 通过控制点位置求解与搜索策略实现车道线的检测、跟踪与类型识别; 根据车道线信息确立有效行车区域, 并建立了一种动态概率网格的行车环境几何模型, 对有效行车区域进行紧凑型表征; 考虑了车辆对行车环境表征结果可靠性的影响, 根据高斯分布将车辆位置信息映射到动态概率网格中, 计算了每个行车单元的占用概率; 将车道线信息与网格单元占用概率作为初始节点状态参数, 输入贝叶斯决策网络, 估计概率网格单元的占用状态, 量化输出当前行车环境表征结果以及不变道、向左变道、向右变道3种变道决策的期望效用值, 通过计算各决策的期望效用值比率确定最优变道决策。试验结果表明: 在场景1中“向左变道”决策的期望效用值最大, 为0.70, 视为最优决策, 在其动态概率网格中, 右侧车道线“实线”状态参数为100.00%, 因此, “向右变道”决策效用期望值最小, 决策系统输出的最优决策“不变道”符合中国交通法规, 也表明检测车道线类型的必要性; 场景2的“不变道”和“向右变道”决策期望效用值分别为0.43和0.44, 比率接近1, 无法判断最优决策, 驾驶人可根据经验决定是否变道。      

不确定箱重下内河集装箱班轮航线配载决策

与集装箱海运相比内河集装箱班轮运输具有其独特性,同时对于内贸箱而言,货主订舱时箱重信息的不确定性导致其航线配载决策变得更加复杂.本文考虑不确定箱重影响,以最小化航线班轮堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱班轮航线配载决策的随机规划模型.为实现求解,基于随机规划理论,采用机会约束描述随机约束,将随机规划模型转化为随机机会约束规划模型,并设计混合邻域搜索算法求解.算法由蒙特卡罗随机模拟、神经元网络训练及邻域搜索启发式3个部分组成.算例研究表明,混合邻域搜索算法的鲁棒性较好,可实现配载计划对不确定因素的有效吸收.     

高原特长隧道驾驶人动态决策跟驰模型与限速研究

为研究高原特长隧道跟驰特性及驾驶人决策行为,优化隧道路段限速值,在云贵高原地区特长隧道进行了实车跟驰试验.基于采集跟驰数据,分析驾驶人在高原特长隧道的驾驶决策行为并得到加减速决策模型;提出隧道跟驰过程中驾驶人局部效用最优概念,通过安全跟驰距离模型、驾驶人感知速度模型及驾驶人决策模型,建立局部最优的驾驶人动态决策跟驰模型,仿真驾驶人在隧道路段上的最优决策行为.研究结果表明：在高原特长隧道进口段及出口段,驾驶人趋于选择更大的跟驰距离;基于局部最优的驾驶人动态决策跟驰模型,能较好地仿真最优跟驰行为,得到隧道路段最优决策速度并作为最高限速值.本文结论为改善高原特长隧道路段行车安全状态提供了理论支撑.     

多部门协同的内河失控船应急处置决策方法

提出了一种基于模糊推理和决策偏好的群决策方法,以实现内河失控船的安全和有效的应急处置.首先,通过历史统计数据和文献综述,获取了不同影响因素下的失控船应急处置方案,确定了处置方案的决策准则;其次,利用模糊推理的方法对影响因素进行了模糊化,建立了模糊推理规则库和模糊推理机,通过去模糊化获取了不同决策方案下的决策准则值;再次,考虑到多部门协同的决策者的不同偏好信息格式,本文提出了一种基于一致性分析的线性规划模型,用于整合区间效用值、直觉模糊数和区间乘法偏好关系等决策偏好格式,从而获取不同决策准则的权重并得到最优决策方案.最后,应用典型案例进行了验证.结果表明,该方法能够很好地实现内河失控船的应急处置.     

航空收益管理中多航段舱位控制模型

为了优化多航段舱位控制,提高航空客运收益,将旅客始一终点流按票价由高到低排序,定义旅客始一终点流为决策变量,以各始一终点流需求为约束条件,以航线期望总收益为目标函数,建立了多航段舱位控制问题的随机规划模型,设计了模型求解遗传算法。算例分析结果表明,收益计算结果最大误差为0．34％,结果稳定,模型可行。     

复杂工程设计综合评价方法研究

针对复杂工程多目标、多层次综合评价模糊决策问题,描述了模糊综合评价决策的求解过程,并对其关键技术评价指标体系的确定、评价指标特征值的量化、权系数的确定及总体评价函数模型进行了分析。最后以柔性装配系统为例验证了其有效性。     

绿色多式联运随机优化策略

针对速度服从随机分布时绿色多式联运路径特点,探索路径优化策略问题,使用随机优化方法,建立绿色多式联运随机路径优化模型,设计了一种将样本平均近似法和基于优先权的粒子群算法相结合的混合算法求解该模型.结合多式联运实际情况设计数值算例验证模型的有效性,对模型中速度的正态分布与均匀分布和碳排放因子进行较为完整的情景分析,结合实际情况得出当样本规模为600,速度服从均匀分布时,情景3-2运输成本为501.11、碳排放成本为649.07是稳定性较高的理想决策,碳排放因子增为0.8有利于成本的降低.实验结果表明,本文建立的随机优化模型能够较好解决速度服从随机分布时多式联运路径优化问题,为实际多式联运运营提供决策支持.