基于模糊多属性决策方法的承发包模式比较研究

在前人对工程承发包模式研究成果的基础上，从项目成本、效益以及风险的角度建立了比较指标体系，并提出了指标赋值方法。将承发包模式的选择问题归结为多属性决策中（MADM）的排序问题，采用离差最大化准则下的多属性决策的最优组合赋权方法来对各指标的权重进行赋值，并采用TOPSIS方法来对各方案进行比较研究。，最后通过算例进行计算和分析。     

基于马尔可夫决策理论的动态火力目标匹配

针对炮兵随行作战时的动态火力目标匹配问题,运用马尔可夫决策理论进行了探索。首先检验了马尔可夫决策理论对动态火力目标匹配的可行性,其次在可行性的基础上建立动态决策模型,最后再对模型进行了验证,所得结果符合炮兵射击的客观实际,为炮兵作战指挥员在动态火力目标匹配上提供了一种合理的决策依据和决策方法。     

用分治及贪婪策略实现FFT整序

FFT整序的关键是逆序号的求取,用预先存贮的逆序表可提高FFT整序的效率.算法结合分治与贪婪策略,用最少的交换次数得到逆序表.算法避免了常规整序中顺序号与逆序号的比较运算, 提高了FFT整序的效率.为了比较相关算法在Windows操作系统下的运行效率,编制了相应的C 　 程序.实验表明,求取长2N的逆序表时,算法的交换次数为数组长的一半(2N-1-1或2N-1-2),其效率优于传统的整序算法.     

多网联范围下的智能网联车换道决策组合模型研究

为提升不同网联范围下智能网联车(Intelligent Connected Vehicles, ICV)的换道效率,结合深度强化学习和分子动力学理论,提出一种融合掩码机制和注意力机制的双深度Q网络(MaskAttention-DDQN, MAQ)换道决策模型。首先,在SUMO (Simulation of Urban Mobility)仿真环境中采集网联范围内ICV及人工驾驶车辆(Human Drive Vehicles, HDV)的行驶状态信息。其次,搭建MAQ模型,采用掩码机制和注意力机制方法,实现固定模型输入大小,以及实现置换不变性。第三,为实现车辆间影响程度的数值化,以车辆间相对速度和相对位置为参数,使用分子动力学理论为网联范围内HDV信息赋予权重。最后,分别在不同交通密度仿真环境中对不同换道决策模型和赋权方法进行对比,并测试ICV在不同网联范围(80~330 m,以50 m为间隔)下的换道决策效果。仿真结果表明,以40辆HDV、100m网联范围为例,MAQ模型比DeepSet-Q模型拟合精度提高了90.2%;分子动力学赋权方法相比线性权重赋权方法总奖励值提高了5.5%,ICV平均车速提高了4.8%;ICV平均车速随着网联范围的扩大,呈现出先增大、再减小、后趋于平稳的变化规律。     

连续航次下班轮运输燃油补给决策

为在保障班轮服务正常运营的前提下降低航运公司的燃油补给成本,建立以航运公司营运总成本最小为目标的连续航次下班轮运输燃油补给决策模型。采用线性逼近的方法建立航速与燃油消耗量之间的分段线性函数关系,将非线性优化模型转化为线性模型,利用线性优化软件求解。以1条实际班轮航线为例进行算例分析,求得该航线连续航次下的燃油补给策略和各航段的最优航速,并分析连续航次数量与营运总成本之间的关系,为航运公司结合自身管理周期和风险选择以一定数量的连续航次为周期进行燃油补给的策略提供理论支持。结果表明:该模型可为优化营运成本、制定最优的燃油补给决策提供参考。     

公路桥梁钢结构工厂化制造多属性决策评价方法

为了量化评估公路钢桥预制构件工厂化制造中的多属性信息以制定符合实际建设需求的最优制造企业方案,提出基于三角模糊数-TOPSIS法的公路钢桥制造多属性决策评价方法.首先,通过分析与表征公路钢桥预制构件的工厂化制造特点,提出预制生产模式下公路钢桥的层次划分方法,依托钢桥制造方案的属性建立备选制造企业的多属性评价体系;其次,...     

基于改进型模糊层次分析法的舰艇生命力评估

由于舰艇系统的复杂性,对全舰进行生命力评估需要将其分解到下一级或几级具体的子系统,通过系统生命力指标得到全舰生命力的描述。传统的模糊层次分析法（FAHP）存在两个缺陷：一方面可能导致计算结果错误;另一方面也可能造成无法计算指标权重,使模糊层次分析法的使用范围受到限制。采用一种改进的模糊层次分析法,建立三角模糊判断矩阵,确定各层次间相关因素的权重,并计算得到各子系统的权重排序。实例证明,该模型的评估结果反映了舰船系统的实际工况。根据该模型计算的评估结果,可以更好地发现舰艇生命力系统的薄弱环节,为损管决策提供科学的理论依据和方法。     

超大型集装箱船绑扎桥数值模拟及结构优化

  目的  对超大型集装箱船绑扎桥结构而言,复杂的设计结构和恶劣的载荷环境对其可靠性提出了更高的要求。针对大型船舶结构可靠性分析时计算效率低、计算精度差等问题,提出基于改进梯度提升决策树—蒙特卡罗（GBDT-MC）方法。  方法  首先,通过Python库建立改进梯度提升决策树（GBDT）的近似模型,根据实验生成较少的样本点,并筛选位于失效面附近的样本点;接着,运用SMOTE算法合成新的样本点并参与有限元计算,进而结合原有的样本点形成训练集;然后,采用已训练的近似模型预测蒙特卡罗（MC）方法所产生的样本点信息,完成结构的可靠性分析;最后,运用算例验证改进GBDT-MC方法的可行性和准确性,并将其应用于超大型集装箱船绑扎桥结构的可靠性分析。  结果  计算结果表明：案例中超大型集装箱船绑扎桥在静态绑扎力作用下的失效概率误差为 3.5%,改进GBDT-MC方法的计算耗时为2.55 h,而MC方法则需要416.7 h,可见在允许的计算误差范围内,改进GBDT-MC方法可以大为缩减可靠性分析的计算时间。  结论  改进GBDT-MC方法能显著提高计算精度并缩短计算时间,可为结构可靠性的优化设计提供支持。     

公路网改扩建决策优化双层规划模型

针对公路网改扩建问题, 在决策优化过程中, 考虑了技术、资金、环境保护以及运营效率等因素。以路网系统的最小交通量为上层模型目标函数, 以最小走行时间为下层模型目标函数, 以路段服务水平、土地占用状况、建设投资等为约束条件, 构建了公路网改扩建决策优化双层规划模型。采用遗传算法求解模型, 并通过济青北线的实例数据进行实证分析。计算结果表明: 济青北线济南—淄博段、淄博—青州段、青州—潍坊段的扩建优化指数分别为2.15、4.09、3.54, 新建优化指数分别为1.87、3.09、2.73, 相同路段的扩建优化指数均高于新建优化指数, 与实际相符。可见, 模型有效。     

“闯黄灯”决策的影响因素分析——基于意向调查方法

“闯黄灯”现象在道路上的广泛存在给道路通行效率和交通安全带来了严重影响.传统观点认为驾驶员闯黄灯主要是由于信号灯设置不合理引起的.基于经济学中风险决策理论,分析驾驶员在交叉口的黄灯行为决策过程和主要影响因素,在对周围驾驶员的采访和交叉口实地观察的基础上,设计了模拟场景的调查问卷,并使用SPSS统计软件进行数据分析,就驾驶员决策的影响因素-路况和时间建立Logistic模型.结果表明:安全因素对大部分驾驶员都起着决定性作用,而时间因素的影响则因人而异,不同类型的驾驶员对等待时间的敏感度不同.