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提出了一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用多目标遗传算法(MOGA)求出Pareto最优解.由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序.计算了一个二阶船舶控制的数值算例,结果表明本文提出的联合方法通用性好,设计的PID性能优异,适合工程实际应用. 相似文献
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针对船舶系统可靠性设计问题,采用改进非支配排序遗传算法(NSGA Ⅱ)研究了可靠性指标分配中的多目标优化设计.根据Pareto最优解集形成决策矩阵,基于信息熵法得到属性权重,利用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策研究.对Pareto最优解给出排序.采用本文方法讨论了一个船舶系统可靠度的分配和预测算例,给出了可靠度和费用之间的拟合关系.数值算例表明,综合采用多目标优化和多属性决策技术,可以迅速、客观选择各部件的可靠度.这种综合方法还能用于可靠性研究的其他领域. 相似文献
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随着燃油价格持续上涨及企业用工成本上升,通过智能网联技术实现车队的智能化管理从而帮助物流企业降本增效成为人们关注的焦点。文章基于车联网采集的高分辨率车辆行驶数据,从经济性、安全性角度出发提取8个驾驶行为特征指标,利用熵权法确定各指标权重,再采用TOPSIS模型计算实现了对各行程司机驾驶行为的评价,实例计算结果表明,该方法能客观、有效地评价高速干线物流卡车司机驾驶行为,对物流企业开展生态驾驶培训、改善车队燃油经济性、驾驶安全性具有重要的参考价值。随着智能网联汽车的到来,该方法还可以为自动驾驶车速规划提供参考。 相似文献
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ABSTRACTThrough the comprehensive consideration of four subsystems – overall development level, infrastructure construction, public transportation service level and policy support – an index system of public transport priority performance evaluation is established. A performance evaluation of bus priority implementation in Wuhan City from 2007 to 2016 is carried out by applying the difference coefficient CRITIC-TOPSIS model. The obstacle factor model is also used to diagnose the factors affecting the priority performance of urban public transport. The research results show that, during this decade, the comprehensive performance of Wuhan City’s public transport priority developed from poor to medium, then to good and finally to excellent. The overall development level and infrastructure construction performance subsystems have the highest obstacle degree, followed by public transportation service levels and policy support performance subsystems. The research idea and method of this paper provide a realistic basis for promoting the priority performance of urban public transport. 相似文献
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利用AHP法赋权,运用TOPSIS法计算贴近度,建立弹药保障线路选择模型,进行多方案比选。结果表明,该方法既能够反映各指标的不同重要程度,也能够反映综合评价结果,计算简便、研究结果可靠,能够为展示弹药保障决策提供科学依据,具有一定借鉴意义。 相似文献
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为合理地安排公路建设项目实施序列,从紧迫性、重要性、经济性、交通效果四方面选取路段饱和度、路段重要度系数等6参数构建了公路建设项目排序参数体系,提出了基于AHP复合熵的公路建设项目TOPSIS排序模型.该模型以影响参数为因素指标集,以公路建设项目为论域集,构建了公路建设项目实施序列矩阵,应用[0,1]线性变换将其标准化;充分考虑专家知识经验以及数据本身蕴涵的信息,采用AHP与熵值法综合确定了影响参数的权重,并将标准化决策矩阵与参数权重相结合构造了加权标准化决策矩阵;基于运筹学中的TOPSIS法,确定了公路建设项目排序的正负理想方案,通过计算公路建设项目与正负理想方案的距离以及与正理想方案的贴近度来确定公路建设项目的实施序列.以5条公路建设项目排序为例,说明了该模型的实用性与有效性. 相似文献