大型交通网络OD矩阵推算方法研究

ＯＤ矩阵是进行交通规划及管理的基础数据．本文首先研究了推算ＯＤ矩阵所需基本信息的获取方法．详细评述了现有ＯＤ矩阵推算模型，针对极大熵模型对路段交通量完全置信的不足，提出了极大熵修正模型，使模型能考虑交通调查产生的误差及交通分配引起的误差，极大提高了推算结果的精度．此外，本文把推算模型求解的立足点从路段转移到路径，提出了适用于大型网络ＯＤ矩阵推算的路径迭代算法．最后，本文采用山东省公路网实测ＯＤ矩阵及路段流量数据，对推算模型进行了检验，并证实了推算模型的可靠性及可行性．     

基于网络计划法的战场工程保障兵力分配模型

为解决战场工程保障时效性和兵力不足等难点,提出了一种兵力分配的建模方法,目的在于提供计算机兵力生成的算法基础.即采用网络计划分析方法,描述战场工程保障作业项目及其特征要求,确立兵力流在网络中的平衡与约束准则,据此构建基于"时间-兵力-闲置"优化的兵力分配模型;挖掘工程保障作业工序兵力需求呈现的"区间数""关键线路"的时间约束特征,给出了一种求解模型的网络迭代算法.该模型反映了战场工程保障任务的动态化特征与深层逻辑联系,是对工程保障多目标的控制与资源均衡优化.     

环状管网水力计算的图论方法

把图论这一现代数学工具引入环状管网水力计算中，建立起环状管网的图模型．导出未知数和管网环数相等的矩阵方程式，并构造计算流量的迭代格式，方便地解决了环状管网管段的流量分配问题．     

基于电梯交通实测数据的乘客O—D矩阵推算

针对简要的统计数据建立电梯交通模型的不足．提出了基于电梯交通实测数据的O-D矩阵推算方法．该方法是将极大熵原理应用于电梯交通，建立极大熵模型．并根据整数推定算法产生乘客O-D矩阵，最后给出了计算实例．     

动态投入产出模型建立和求解的λ矩阵法

探索建立和求解动态投入产出模型的新方法──λ矩阵法．引用5个λ矩阵建立动态模型，并求得其解．用这种方法解决某些经济问题极为便捷．     

选煤分配曲线偏正态数学模型的建立

在对选煤分配曲线形态研究的基础上，运用数理统计方法进行推导，建立了重力选煤分配曲线的偏正态模型．经检验，所建立的模型较标准正态模型预测重力选煤的分选效果精度高。     

城市道路网络动态OD矩阵预测模型

实时动态OD(Origin Destination)矩阵是动态交通分配系统的重要输入. 运用状态空间模型的有关概念,考虑交叉口进口道观测数据建立了相应的状态空间模型,提出了一步预测卡尔曼滤波方程实现估计和预测. 案例研究表明,将交叉口观测数据纳入测量方程能更好地对OD矩阵做出较精确的估计和预测,且基于仿真的分配矩阵估计方法能更准确地反映OD流量在检测设施上的比例分配.     

Ag13振动性质研究

应用动力学矩阵对角化方法，计算了Ａｇ１３振动基频，讨论了其振动特性．在计算Ａｇ１３的动力学矩阵时，采用了根据嵌入原子法的物理图象而建立起来的半经验模型势．     

交通网络中动态起点-迄点矩阵估计的一种实用算法

基于广义最小二乘模型建立了一种带滑动窗的动态起点-迄点(OD)矩阵估计算法，可通过对路段交通量和行程时问的检测来估计时变的OD数据．对任意估计时段的OD流，通过假定各车辆问的时头距均匀分布且可按相同比例拉伸或压缩，得出模型中关键的分配矩阵的解析算式．该算法是一种递推的估计过程，仅需较少的先验信息而估计过程不会发散．滑动窗的引入可充分利用量测信息，抑制量测噪声．大量仿真实验表明，所提出的方法在估计精度上明显优于Cascetta的递推估计法，但计算量并无显著增加．     

城市交通流分配的预测模型研究

在大量详实的资料的基础上．据一些具体的交通流特性．重点研究了一种动态多路径概率型交通流分配预测模型．并以此模型为基础研制了相应的交通流分配预测系统软件．在给出道路交通网的有关信息及其Ｏ－Ｄ出行矩阵的条件下，系统可输出一种最佳的交通流分配方案，它可为城市规划和重大交通工程建设提供有力的决策工具．     

基于残缺互补判断矩阵的多指标决策方法

针对具有残缺互补判断矩阵形式方案偏好信息的多指标决策问题,提出了一种决策分析方法.对具有残缺互补判断矩阵的多指标决策问题进行了描述.依据残缺互补判断矩阵和决策矩阵,构建了求解指标权重的最优化模型.采用拉格朗日乘数法求解该模型,得到每个指标的权重值,进而计算出每个方案的综合评价值,从而可得到所有方案的排序结果.最后,通过给出一个算例说明了该方法的可行性和实用性.     

群组模糊判断矩阵集结方法的理论分析

对群组模糊判断矩阵的集结方法进行了研究,在对同一决策问题的m个模糊判断矩阵是一致性的情况下,给出了加权集结方法的理论依据,并且进一步分析了关于群的判断矩阵与各决策者给出的判断矩阵之间关系的一些重要性质,从而为基于群的判断矩阵的方案排序问题打下了坚实的基础·     

不一致决策表的分配序约简

在不一致决策表中定义了分配序约简，给出分配序一致集的判定定理。通过定义分配序区分矩阵给出求分配序约简的区分矩阵法。为克服区分矩阵法时间复杂度随系统大小的增加而指数增长的缺陷，通过定义属性的相对重要性，提出一种求分配序约简的启发式算法。通过实例分析说明启发式算法的有效性，为从不一致决策表中获取知识提供了一种有效方法。     

连续型目标信息系统的属性约简

针对连续型数据的属性约简问题, 提出了一种新的属性约简方法[CD2]基于分配可辨识矩阵的属性约简方法。给出了基于连续型数据的分配协调集的概念, 研究了基于连续型数据的分配协调集的基本性质, 定义了基于分配协调集的辨识矩阵。在此基础上提出了基于辨识矩阵的连续型数据的属性约简方法, 并给出了计算辨识矩阵的算法。实例分析表明, 该方法能有效地对连续型数据进行属性约简。     

广义模糊指派问题的解法

对于指派问题,工作未完成之前,其效率矩阵中的元素应该是不确定的。但是决策者为了得到具有指导性的决策,有必要对效率矩阵中的元素进行统计或粗略估计。由此产生了更加贴近于现实生活中的不确定环境中的指派问题。针对现实生活中的模糊指派问题,讨论了模糊指派问题出现的三种可能情况,分别建立了它们的数学模型。将求解传统指派问题的匈牙利算法和伏格尔法进行了推广,讨论了模糊指派问题的求解方法,并结合算例进行了说明。     

群决策中基于不同偏好信息的相对熵集成方法

研究了基于不同形式偏好信息的群决策问题.在群决策中专家根据个人的偏好,常常对决策方案集给出4种不同形式的偏好信息,包括直接反映决策方案优劣次序的序关系值和效用值,以及2个决策方案成对比较互反判断矩阵和模糊互补判断矩阵.首先给出了序关系值、互反判断矩阵和模糊互补判断矩阵3种偏好信息均转化为效用值形式的计算公式, 然后从相对熵的概念出发,提出了一种相对熵最优化的集成模型,给出了模型的解.最后进行了2个实例分析,结果表明所提出集成方法是有效的.     

一种大规模群决策中评价信息特征提取方法

针对大规模群决策问题(Large-scale Group Decision Problem,LGDP),在多粒度不平衡犹豫语言模糊环境下, 提出了一种决策者评价信息特征提取的方法,同时考虑到决策者们聚类后形成的不同集群间的权重会受其内决策 者差异的影响,定义了离散系数,用于修正集群间的权重;首先,对决策者提供的多粒度语言进行一致化,并得到具 有概率信息的决策矩阵;其次,在计算机视觉分析中,任意图像都是由 RGB 三基色构成,且图像相比于数据更易进 行特征提取,故通过计算决策矩阵中的所有概率数据对应的 RGB 值得到对应的彩色图像,运用特征提取算法提取 决策矩阵中评价信息的特征,避免了现有决策方法难以快速有效提取决策矩阵中关键特征的缺点,且在处理大规 模决策问题时更高效和简洁;之后进一步对决策者进行聚类得到不同的集群,以新定义的离散系数来得到修正后 的集群间权重,然后通过计算净流大小来对方案排序得到最终决策结果;最后,以铁路线路方案的选择为例,说明 了方法的有效性和可行性。     

群体判断矩阵及权向量的线性规划算法

本文研究层次分析法中的群决策问题.文中对由多个判断决策者给出的多个判断矩阵,通过求解线性规划的方法先综合成一个完整的判断矩阵,然后以此判断矩阵的权向量作为群体判断时权向量的一种最优逼近;通过对群体判断矩阵的一致性问题进行讨论,又给出了一种加权线性规划算法。理论分析和应有实例均表明,应用线性规划和加权线性规划法求解群体判断矩阵是可行的.     

多阶段群体决策的Pareto最优策略

为了求解多阶段群体决策问题，作者建立了多阶段群体决策模型，定义了Pareto最优策略及绝对最优策略等概念，提出了求解Pareto最优策略的群体动态规划算法.该算法可以求得各个阶段各个状态下的所有Pareto最优策略.最后,作者用一个计算实例说明了算法的求解过程.     

IC—OWGA算子及其在区间数群决策中的应用

基于IOWGA算子和C—OWGA算子，提出一种IC—OWGA算子，讨论了该算子的优良性质．针对区间数互反判断矩阵提出一种连续偏好矩阵的概念，定义了一种DIC—OWGA算子，并给出了一种基于该算子的区间数群决策方法，最后通过算例说明了该方法的可行性．