战场电磁兼容辅助决策模型构建*

针对当前战场电磁兼容难题,提出了基于动态频谱池管理的战场电磁兼容辅助决策模型,论述了战场电磁兼容辅助决策模型中关键的频谱感知、预测分析、频谱池分配与管理和辅助决策等模型,具有一定的工程应用价值。     

考虑多目标的城市停车换乘选址优化模型及算法

停车换乘选址问题是城市交通网络设计研究的重点领域,已有研究的优化目标多集中在系统总费用方面,而对交通可持续发展方面考虑不足。为此,提出综合考虑多方面目标的停车换乘设施选址优化模型及其求解算法。首先,基于超网络理论,提出多方式城市交通系统的超网络模型并定义O-D (Origin-destination)间的超路径、有效超路径及子路径,结合出行者出行过程及交通网络拥挤特征,给出超路径费用的数学表达;其次,基于多方式交通网络随机均衡配流结果,构建交通总阻抗、污染物排放量以及交通系统公平性等系统优化指标的计算模型,并建立用以描述停车换乘设施选址问题的多目标优化模型;进而,以多目标系统优化模型为上层问题,以超网络下满足Logit分配的多方式交通网络配流模型为下层问题,构建描述城市多方式交通系统停车换乘设施选址问题的双层规划模型,并基于模型特征,结合“记录-搜索”思想设计非支配排序遗传算法进行求解;最后,基于Sioux Falls网络设计算例。研究结果表明：算法能够在有限的步骤内搜索到90%以上的Pareto最优解;平均而言,停车换乘措施使得交通总阻抗减小了0.31%,污染物排放量减少了7.32%...     

基于三角模糊数的城市轨道交通应急救援中心不确定性选址研究

应急救援基地选址是应急体系决策的重要环节,是减轻事故影响、提高突发事件应急效率的重要保障。以城市轨道交通路网应急救援整体最优为目标,聚焦分级基地选址及其管辖区域划分整体最优化问题,建立双层规划模型,上层规划以应急救援基地覆盖度最高、路网失效损失最小和整体时间最短为目标,下层规划以服务距离最短、对客流影响最小为目标。以北京地铁线网为例,模型规划方案通过优化各级应急救援点位置,在线网全覆盖情况下,有效降低建设成本和应急救援时间,有助于降低事故负面影响。     

招聘问题的数学模型

对招聘过程中多个定性因素,采用了模糊语言评估,用等级测评法将各类指标模糊量化;运用了多属性决策中的目标规划,引入权重对同一优先级上的不同评价指标进行综合分析,从而解决了不同优先级上各级的择优选择问题;并针对不考虑应聘者志愿和考虑应聘者志愿两种不同情况,分别给出了两种录用分配方案。     

基于神经网络的复合避碰专家系统研究

此文在对神经网络避碰决策和专家系统避碰决策的优缺点进行分析、研究的基础上,基于神经网络规则抽取技术,提出了“基于神经网络的复合避碰专家系统”,将神经网络的自适应学习能力和避碰专家系统的解释说明能力集成在一个统一的体系结构中,不仅解决了避碰专家系统构建过程中的知识获取“瓶颈”问题,而且还解决了神经网络避碰决策过程的“黑箱”现象,提高了系统决策结果的可信度。     

散货港区的智慧港口规划

本文结合某港散货港区智慧港口规划项目,介绍了该港南作业区智能化项目的核心在于构建一套适应现代散杂货港口发展趋势、突破传统散货港口作业模式的全新港口智能化系统.本次规划将物联网、大数据技术、AI人工智能、5G等新型基础设施与生产业务融合,创新生产作业流程及资源配置,显著提高港口的作业运营能力、物流协同能力、口岸支持能力、...     

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。     

序决策逻辑及基于启发式遗传算法的规则挖掘

很多真实世界处理排序问题代替分类问题,例如由不同生产厂商生产的消费品,大学之间的排序等等.一般地,一个全局的信息表需要给定.本文采用了基于Rough集理论的方法来阐述排序规则的挖掘问题,且利用了基于遗传算法的启发式算法来达到算法的实现.