基于 TOPSIS 和隶属函数的灰数决策模型

在实际生活中,某一交通区域道路上行驶的车辆数、车型、车速及行人的影响等客观因素是不确定的,与之相关的指标值是不确定的。对于不确定的指标值在规划方案优劣的评比中采用灰数的形式要比采用清晰值的形式更符合实际。借助传统TOPSIS法、经典灰色理论和模糊隶属度函数的基本思想建立了组合决策模型,该模型通过构造灰数意义上的决策值与论域,定义了指标集的正、负灰数理想解,进而构建了决策值相对于正、负理想解在灰数意义上的正、负隶属度函数,隶属度表明了评价指标值相对于正、负理想解的接近程度,而后用贴近度对方案的优劣进行排序。最后,以交通规划的实例验证了该模型的有效性与实用性。     

城市交通仿真系统设计与开发

依托智能交通系统对交通规划过程提供技术和决策支持,是当前中国大城市ITS建设的一项重要任务.建设面向规划决策的交通信息平台的主要目的,是通过长期、全面的数据采集和信息提炼,实现交通规划建设决策的科学化.首先运用系统分析方法对面向规划决策系统的用户--管理决策者、交通技术人员、公众进行了需求分析,提出系统软件和硬件架构;对系统实现中的关键技术问题进行了详细探讨;最后,介绍了如何应用上述设计方法实现深圳市城市交通仿真系统.城市交通仿真系统的设计理念、系统构架、功能设计和关键技术,将成为提高交通部门决策水平和业务能力的新的途径与模式.     

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。     

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。     

城市公交线路模态工况构建方法研究

采用GPS设备对西安城市公交典型线路的运行工况进行实测,分别运用瞬态转模态方法和多目标优化法构建出城市客车模态工况。以8个特征参数相对误差为标准,对两种方法的精度进行了对比研究。研究表明,两种方法均能有效地完成工况构建,其中多目标优化法精度最高,瞬态转模态方法简单快捷,从而为工况构建方法的选取提供了思路和数据验证。     

水下多目标跟踪的网络层次决策方法

水下多目标跟踪逻辑与决策是水下航行器多目标跟踪中需解决的技术难点．目前用于水下多目标跟踪决策的方法都假设各个决策因素相互独立,而实际上水下多目标跟踪决策的因素之间存在着相互影响．本文根据这一特点,建立了水下多目标跟踪决策的指标集和相应的ANP决策模型,提出了基于ANP的水下多目标跟踪逻辑与决策方法．该方法将水下多目标跟踪决策的指标集纳入网络层次结构模型,并通过模型解算得到优化的多目标跟踪决策,具有决策结果比现有方法更加合理、稳健的特点．仿真结果表明该方法是在多目标跟踪决策因素之间存在相互影响情况下解决水下多目标跟踪逻辑与决策问题的有效方法．     

引入迭代阈值判决导引判决反馈盲均衡算法

基于判决圆的常数模算法(CMA)和判决导引算法(DD)相结合的判决反馈盲均衡算法(CMA+DD),在均衡的起始阶段,由于眼图未睁开,DD算法无法收敛,导致收敛速度慢.为了加快收敛速度,在迭代过程中引入迭代阈值limit,以修改CMA+DD算法的判决条件,从而得到改进的CMA+DD算法(MCMA+DD).该算法在均衡的起始阶段先采用CMA迭代limit次,然后再根据判决圆进行切换.水声信道仿真结果表明,MCMA+DD算法收敛速度快;迭代阈值不同,影响收敛速度;仍具有冷启动和重新启动能力.     

双层嵌套多目标概率模型在珠江三角洲港口工程环境分析中的应用

鉴于未来全球气候变暖、台风强度和频次有逐渐加剧的趋势,建港地区工程风险须得到重视。在分析了珠江三角洲所受台风灾害的基本类型后,采用双层嵌套多目标概率模式及复合极值分布模型（MCEVD）对珠三角的台风灾害及超强台风进行了预测,并将计算结果应用于港区最大风速、波高、排水等方面的设计。该模型能全面系统地反映台风致灾的整体机制,在港口工程环境分析中得到了较好的应用。