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旅客出行偏好选择问题是旅客出行行为分析理论的一个重要部分,而旅客对出行方案的选择是基于对各种方案的评价指标的综合分析。但旅客对各评价指标的侧重程度,即属性权重的计算,目前常用方法都有一定的局限性。本文以旅客出行偏好选择为背景,借助多指标评价方法TOPSIS的评价准则,以实际的大规模旅客调查数据为基础,分析、确定旅客对出行方案各属性指标的权重,为旅客出行行为分析提供重要、客观、可靠的依据。经过实例验证,证明了该方法的有效性,并将计算结果代入多项Logit模型,进一步验证了计算结果的合理性。此外,该方法计算简便、易于实现,对于各种交通方式下的旅客出行偏好选择问题具有普遍适用性。     

基于多属性决策的机场伪装工程方案排序

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。     

TOPSIS模型在港口泊位规划中的应用

介绍港口泊位规划方案确定及TOPSIS优选模型,计算模型的正负理想解;根据相似度定义各方案到正理想解和负理想解的距离,得出各方案的相对贴近度.以某港为例验证了模型的有效性,为港口建设决策提供理论参考.     

动力吸振器的多目标优化和多属性决策研究

动力吸振器被广泛用于船舶、飞机和汽车等工业领域。在结构振动控制中,为了最大限度地发挥吸振器的耗能减振作用,需要寻找吸振器的最优参数,即最优频率比、最优阻尼比和最优质量比,使得结构在不同的频率激励下获得最好的减振效果。文章将基于进化算法的多目标优化技术与多属性决策方法联合运用,针对主系统存在阻尼的减振系统,研究了动力吸振器的优化和决策问题。对于多目标优化问题,采用改进的非支配解排序的多目标进化算法(NSGAII),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方法对最优解的属性进行权值计算,然后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。文中给出了4个设计参数、3个目标函数的动力吸振器优化设计算例。     

船舶概念设计阶段多学科和多目标优化研究

船型设计之初,设计者往往会通过船舶多个学科的分析,并从很多船型方案中进行选择比较.该文基于多学科设计优化(MDO)的框架,采用多目标进化算法和决策技术的运用,讨论了船舶概念设计阶段的综合性能优化问题.将船舶总体概念设计按MDO的要求分解为系统控制层和5个子系统,考虑了排水量、综合效率、相对回转直径和造价等多目标函数,采用改进的非支配解排序的多目标进化优化算法(NSGA Ⅱ)和多学科可行解方法(MDF)求出Pareto最优解.然后用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)对这些Pareto解进行选优.应用文中的方法,对35 000吨载重量的油船进行了概念设计分析.数值算例表明,综合多学科设计和多目标优化以及决策,能够有效、客观选择合理的船型和主尺度参数.     

层次分析法与TOPSIS法在基层优秀士官选拔中的运用

分析优秀士官应当具备的基本素质,建立了评价优秀士官的指标体系,基于层次分析与TOPSIS方法与原理,建立了用于选拔士官人才的数学模型,并应用所建立的数学模型对优秀士官进行评价优选。该模型能够很好的反映实际情况,具有较好的实用性,且简单易行,便于推广。     

通信干扰目标威胁评估模型研究

对通信干扰目标进行科学威胁评估和排序是对通信目标干扰重要环节,是进行通信干扰资源任务分配的主要依据。TOPSIS方法简单明确,可以非常有效地对通信干扰目标进行威胁评估和排序。为通信干扰目标威胁评估提供了一种有效的、可靠的新途径。