一种基于区间值 Pythagorean 三角模糊语言集的多准则决策方法

为提升不确定环境下信息描述的准确性, 提出了区间值勾股三角模糊语言集(interval-valued pythagorean triangular fuzzy linguistic set, IVPTrFLS), 并研究了区间值勾股三角模糊语言变量(IVPTrFL variable, IVPTrFLV)相关的基本理论. 同时, 针对区间值勾股三角模糊语言环境的多准则决策问题, 提出了一种改进的基于区间的组合评价(combinative distance-based assessment, CODAS)方法, 即 IVPTrFL-CODAS 法. 首先, 定义了 IVPTrFLV 的概念、运算法则、Score 函数、Accuracy 函数及距离公式, 提出了区间值勾股三角模糊语言优先加权(IVPTrFL prioritized weighted arithmetic averaging, IVPTrFLPWAA)算子, 并对计算规则及算子性质给予证明; 然后, 通过求解属性权重的相对重要性系数, 建立了基于 IVPTrFLV 的改进 CODAS 方法; 最后, 通过实例对所提出方法的有效性及稳定性进行了验证.     

世界一流科技社团发展现状国际比较——基于实践动态的视角

 以世界一流科技社团2019年9月-2020年6月的新闻数据，分析总结了世界一流科技社团的实践动态及发展规律。研究发现：（1）国内科技社团强调党建引领，制度优势体现出强大的凝聚力；（2）国外科技社团更加善于聚合公共资源，并将产生的新知识转化为可供应用的产品和服务，推进科技与经济、创新链与产业链的融合；（3）国外科技社团善于通过多种形式发声，充分发挥决策者智库咨询的作用；（4）全球科技治理的实质性活动由国际化大型科技社团主导。中国科技社团需要重视决策咨询智库建设、为政府重大决策制定提供技术支撑；完善学术交流平台、创造有利于科技工作者的良好生态；为科技经济融合贡献智慧，推动互惠共享的国际科技交流合作。     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

考虑多个子群意见的多要素大群体决策方法

针对存在多个子群的多要素大群体决策问题，提出一种决策分析方法.首先，依据参与决策的个体针对方案构成要素的排序，计算各要素针对各参与个体的borda分值.其次，构建要素针对各子群的平均borda分值向量，再将其归一化后作为针对各子群的虚拟方案.然后，考虑到各子群的评估一致性存在差异，计算各子群的权重.进一步地，计算各虚拟方案与各备选方案之间的贴近度，并将其与各子群权重相集结，得到针对各备选方案的综合贴近度，并据此对备选方案进行排序.最后，通过一个考虑公众意愿的城市公园设计方案选择问题的算例说明了所提出方法的可用性.     

基于功率谱熵特征提取的脑电波大脑年龄预测

 大脑会随着年龄的增加而出现功能衰退，通过决策实验获取年轻人和中老年人的脑电信号，可以定量分析大脑随年龄增长而出现的变化。提出了一种基于熵的脑电波刻画方法，并利用机器学习的方法能够比较准确地预测人的大脑年龄。研究表明，脑电波功率谱熵（PSE）具有良好的时域分辨能力和更准确的区分效果，年轻人在做决策时的脑电波功率谱熵的分布是大于中老年人的，即年轻人所产生的脑电波信息量更大。此外，支持向量机（SVM）的分类效果优于随机森林（RF）方法，最高平均精度达88.02%，比随机森林高出2.66%。通过基尼指数对特征重要性排序，还发现决策过程中左眼电区域、大脑的颞和中央区域的决策反应差异很大，分类器更容易在这些特征区域做出更好的分类。     

基于改进边际优化的离散变量优化设计算法

针对传统离散变量优化方法存在的目标函数测算次数多、收敛性不佳等问题,借鉴边际优化理论和模式搜索算法,设计了一种基于改进边际优化的离散变量优化设计算法。借鉴边际效用优化原理,通过引入周围单位步长空间的概念,在初始点选择、边际增量设计、禁忌搜索策略等方面进行了改进,并设计了变异操作以跳出局部最优。实例分析表明,所提算法能够快速准确地收敛到局部最优解,实现以尽可能少的目标函数测算得到问题的满意解或最优解,适合于求解高维离散变量优化问题和仿真优化问题。     

城市新区环境规划的"响应-调控"模型研究

针对城市新区社会经济环境系统所具有的整体性、不确定性、综合性和动态性特点,构建不确定性的新区社会经济环境系统"响应-调控"模型,包括4个关键步骤:系统动态响应模拟,情景分析与评价,优化调控模型构建,以及决策偏好与优化调控方案生成.设计3个子情景来比较分析不同新区发展模式下的环境压力,包括经济结构调整型发展情景(Ⅰ)、资源环境约束型发展情景(Ⅱ)和资源环境协调型发展情景(Ⅲ).以郑州新区为例开展实证研究,结合情景分析和决策者偏好,对新区规划实施所产生的社会经济发展及环境压力响应进行模拟预测.模型结果显示:新区COD排放量将由2008年的19693 t/a提高到2020年的33806 t/a.     

中距协同空战决策过程二次聚类重构与评估

未来空战将以中距空战为主，找出导致中距空战结果的原因是开展贴近实际的中距空战智能决策需解决的重要问题。针对空战训练过程中记录数据分布的复杂特点，建立了中距协同空战训练评估模型，提出了基于高阶导数聚类和相对模糊熵聚类的二次聚类方法，计算编队协同决策集，实现编队中距协同空战决策过程重构。以编队协同搜索和协同机动决策的角度，寻找编队协同决策与中距空战结果的相关性，并通过实例评估验证了聚类算法的合理性。     

对多功能雷达的DQN认知干扰决策方法

基于Q-Learning的认知干扰决策方法随着多功能雷达(multifunctional radar, MFR)可执行的任务越来越多,决策效率明显下降。对此,提出了一种对MFR的深度Q神经网络(deep Q network, DQN)干扰决策方法。首先,分析MFR信号特点并构建干扰库,以此为基础研究干扰决策方法。其次,通过对DQN原理的简要阐述,提出了干扰决策方法及其决策流程。最后,对该决策方法进行了仿真试验并通过对比DQN和Q-Learning的决策性能,验证了所提方法的必要性。为提高决策的实时性和准确率,对DQN算法进行了改进,在此基础上,结合先验知识进一步提高了决策效率。仿真试验表明:该决策方法能够较好地自主学习实际战场中的干扰效果,对可执行多种雷达任务的MFR完成干扰决策。     

停车受限条件下多模式交通网络动态拥挤收费

在一个多起始单终点的交通网络上,本文研究当终点处停车空间不足时,如何通过在路段瓶颈处实施拥挤收费实现系统最优.首先,根据小汽车和公交的出行成本函数,运用凸规划算法求解系统最优条件下网络中各OD最优的小汽车和公交出行量.其次,根据系统最优时的小汽车出行量,计算出为了消除交通瓶颈处车辆排队而实施的动态拥挤收费.再次,根据小汽车和公交车出行成本的均衡条件,计算出各OD对每辆小汽车出行者应缴纳的停车拥挤附加费(或应获取的补贴),收取该费用(或发放补贴)的目的是调节小汽车和公交的出行量使它们在双模式均衡(小汽车与公交车出行模式均衡)条件下分别达到系统最优水平.最后,算例分析了两组OD对的情况,计算出两种泊位供应量下各OD对小汽车最优出行量与小汽车出行的停车拥挤附加费或补贴,并且给出了动态拥挤收费与道路收费的函数曲线.