比较法确定多属性决策问题属性权重的灵敏度分析

属性权重的确定将直接影响多属性决策的求解结果,灵敏度分析可以判断决策结论的稳定性。针对比较法所得属性权重进行方案排序,利用经典的线性规划方法,将属性线性相关约束分解为两类物理意义更清晰的属性相关形式表示的约束条件,求解维持既定方案排序的权重变化区间,得出对既定决策排序结果最敏感的属性,从而辅助决策者做出更加合理的决策。计算实例表明,该方法具有可操作性和实用性。     

基于灵敏度分析的鱼雷联接结构稳健设计

工程中存在许多不确定因素或随机波动.确定性优化结果往往位于约束边界附近,随机波动容易导致设计失效.稳健设计可以保证产品使用的可靠性,同时降低操作费用.将可靠性优化设计理论与可靠性灵敏度分析方法相结合,应用可靠性稳健设计优化理论方法对鱼雷楔环联接结构进行了优化设计.此外将拉格朗日乘子引入惩罚项中,把有约束的优化问题转化为无约束优化问题.通过与确定性优化的对比,验证了所提出的优化方法具有良好的优化效果,为武器装备产品的稳健优化设计提供了理论依据.     

地下两层标准车站疏散时间灵敏度仿真分析

城市轨道交通系统中,地下两层岛式站台车站分布广泛.为研究疏散总时间与进站客流量的关系以及作用机理,分析了车站主要疏散设施能力和疏散瓶颈,设计多组别灵敏度仿算分析实验,通过对比同组和组间各仿真模型输出结果,分析仿真疏散过程的差异性.仿真结朱表明:随高峰遗站人数增加,车站疏散时间会在一定限度内增加,车站疏散总时间与疏散开始...     

区间数多属性决策中权重灵敏度分析

权重是用来衡量多属性决策问题中各属性相对重要性的,它在很大程度上影响决策问题的求解结果。在区间数的"期望方差"排序法基础上,基于加权模型,对区间数多属性决策中权重灵敏度进行分析,并给出了当两个方案之间排序位置颠倒时某一指标的权重最小变化量的计算方法。最后给出了一个算例。     

统计能量分析法中参数灵敏度分析

为了解决统计能量法的参数灵敏度问题,通过建立两子结构耦合结构模型,利用差分法对统计能量法中三个基本参数进行分析,研究了了基本参数的变化对结构系统的输入功率在子结构能量分配和对子结构能量误差的影响.结果表明:统计能量分析法的三个参数对结构响应预示精度与输入功率在子结构之间的能量分配有重要影响,参数的变化改变子结构之间的能量分配,子结构模态密度误差增大降低其它子结构的能量估算,增大子结构内损耗因子误差将降低所有子结构的能量和总系统能量.耦合损耗因子的误差改变子结构之间的能量分配,但不改变系统的总的能量.在弱耦合条件下,得到的结论同样适用多子结构耦合系统.     

多层同步网络在舆情仿真研究中的应用

为统筹考虑线上社交网络与线下社交网络在舆情传播中的作用,首次提出了一种包含"媒体层-线上层-线下层"的多层同步网络模型,并在此基础上搭建了舆情仿真系统框架.基于对人类社交网络拓扑结构的已有研究成果,给出了多层同步网络的缺省设定.通过案例仿真,分析了线上网络与线下网络之间的相互影响,对比了舆情事件目击者数量在多媒体传播、自媒体传播这两种舆论传播模式中的作用差异.最后,讨论了多层同步网络模型的兼容性与可扩展性,并指出了该模型改进的方向.     

车辆换道控制策略及其灵敏度分析

本文研究了多车道交通系统中车辆换道行驶的微观模型;结合我国的高速公路分为快速车道与慢速车道的特点,建立了引导车辆行驶的控制策略,该策略由一系列规则构成;通过计算机仿真,验证了模型及规则的有效性;并对规则中的参数进行了灵敏度分析.     

广义双基点法的灵敏度分析理论研究

对广义双基点法进行灵敏度分析,不仅得到了使任一方案的排序位置不变的该方案在各目标下的各个属性值的变化范围的计算公式,而且给出了当方案的排序位置改变时确定该方案在各目标下的各个属性值的变化范围的计算公式。所给出的公式直接简化、改进和完善了前人的结果     

灵敏度分析在惯导平台误差参数辨识中的应用

为了解决传统的惯导平台测漂方案下,惯导平台上陀螺安装误差角的系统级辨识精度不高的问题,对平台漂移的非线性模型进行了灵敏度分析,找出了影响陀螺安装误差角辨识精度的主要因素,进而提出了转台相对地面存在角速率条件下的改进辨识方案.仿真结果表明,在改进的辨识方案下误差角的辨识精度获得了显著提高.     

灵敏度关系求取的多变量摄动法及其应用研究

提出了一种灵敏度关系求取的多变量摄动法.利用该方法,根据历史数据可方便地求取被研究系统中控制量和被控制量之间的灵敏度关系;利用冗余数据,根据最小二乘法推导出了可消除历史数据中随机干扰影响的计算公式.对不同规模电力系统的仿真试算证明,所提出的多变量摄动法正确.由于可利用历史数据,故所提算法较常规的单变量摄动法更具实用性.     

FORECASTING AUTOMOBILE WARRANTY PERFORMANCE IN PRESENCE OF ‘MATURING DATA＇ PHENOMENA USING MULTILAYER PERCEPTRON NEURAL NETWORK

Automobile companies that spend billions of dollars annually towards warranty cost, give high priority to warranty reduction programs. Forecasting of automobile warranty performance plays an important role towards these efforts. The forecasting process involves prediction of not only the specific months-in-service (MIS) warranty performance at certain future time, but also at future MIS values. However, ‘maturing data‘ (also called warranty growth) phenomena that causes warranty performance at specific MIS values to change with time, makes such a forecasting task challenging. Although warranty forecasting methods such as log-log plots and dynamic linear models appear in literature, there is a need for applications addressing the well recognized issue of ‘maturing data‘. In this paper we use an artificial neural network for the forecasting of warranty performance in presence of ‘maturing data‘ phenomena. The network parameters are optimized by minimizing the training and testing errors using response surface methodology. This application shows the effectiveness of neural networks in the forecasting of automobile warranty performance in the presence of the ‘maturing data‘ phenomena.     

军事工程综合防护模型研究

在介绍综合防护内涵及其总体模型优化思路的基础上,以指挥工程为说明对象,针对选取防护措施的等级与费用合理分配以获最大生存概率的问题,运用动态规划原理建立了军事工程综合防护模型,建立递推关系式后,可按逆推法或顺推法进行计算。此外,还可利用模型进行灵敏度分析,为确定最优防护策略提供了方法。最后通过示例说明该模型的应用,得出了相应的结论。     

云化虚拟化网络业务可用度多参数敏感性分析

网络功能的虚拟化使得网络中软硬件设备类型变多, 不同的设备有不同的故障修复参数, 这些参数均会对业务可用度造成影响。由于不同的业务共享网络资源难以找到对业务可用度影响最大的关键设备参数,现有的局部敏感性分析方法难以保证结果的正确性。全局敏感性分析方法需要大量的仿真样本,操作困难,所以本文将网络中的参数分为异类和同类, 对异类参数采用全效应指数法,对同类参数采用动态业务介数法, 最终综合两种方法分析的结果找到网络中的关键参数。该方法能够保证结果准确性的同时极大减少仿真的样本量。     

基于可靠性分析的胚胎硬件容错策略选择方法

胚胎硬件的容错策略是影响阵列可靠性的重要因素, 可靠性分析可从理论上得到理想的容错策略和阵列布局, 为硬件优化设计提供目标. 胚胎硬件可靠性分析的传统模型仅考虑阵列布局结构, 视细胞为固定节点, 不考虑容错电路设计中细胞内部电路模块的变化, 未能全面反映电路设计的实际情况. 针对这一不足, 提出了新的可靠性模型, 将细胞内配置存储器和输入输出布线器电路的变化 情况引入到建模过程中, 经过实例仿真分析, 总结出了基于可靠性分析的容错策略选择方法和分析步骤, 给出了可指导如何选择容错策略选择的量化条件.     

FORECASTING AUTOMOBILE WARRANTY PERFORMANCE IN PRESENCE OF ‘MATURING DATA’ PHENOMENA USING MULTILAYER PERCEPTRON NEURAL NETWORK

1. Introduction An automobile with over 7000 parts is a highly complex product. In spite of employing the best quality and reliability practices during product development, manufacturing, and assembly, unexpected failures during warranty period do occur and cost automobile companies billions of dollars annually in warranty alone. Warranty cost reduction programs in these companies thus receive a high priority. Various teams work together to achieve objectively defined targets for warranty cost…     

可打断项目组合选择问题局部敏感性分析

项目组合中各个项目的投资和收益等数据往往通过预测和估算得来,数据的不准确性会给企业决策带来很大风险.因此,企业需要分析参数变化情况对项目组合经济效果的影响,为企业风险防范提供依据.文章首先提出了一个考虑参数变动的可打断项目组合新模型,在其基础上,又提出不考虑可打断项目组合选择模型,然后给出一个算例,通过GAMS/BARON对模型求解,并进一步计算敏感性系数,对参数进行局部敏感性分析,并对各参数的敏感性大小进行了比较,进而对比考虑可打断与不考虑可打断情况下参数不同变动幅度下的敏感性大小.研究结果表明:不同参数变动相同比例时,各参数的敏感性系数大小不同.此外,可打断会对敏感性系数大小产生较大影响.通过敏感性系数大小比较能够确定各参数的重要程度,该结果对企业预防风险和决策具有很好的现实意义.     

基于灵敏度分析的Pareto解改进计算方法

由于多目标优化算法得到的Pareto最优解集通常是离散分布的点,并非连续曲线（曲面）,大多数情况下无法为决策者提供较多完全符合决策要求的Pareto解。根据多目标优化与决策的关系,定义了偏好模型以量度对优化目标的满意程度,并通过灵敏度分析提出了一种Pareto改进解的计算方法,旨在确定是否存在更符合偏好要求的改进解。结果证明,此方法能有效地对Pareto最优解集中的元素进行改进,提供给决策者更多符合偏好要求的候选解,辅助决策人员选择最终方案。     

再论C2R模型的最优解的存在性及灵敏度分析

在评价指标可取负值及较宽松的条件下论证了有关C^2R模型(D)及扩展的C^2R模型(D0)的最优解存在性定理．然后，在输出可取负值的情况下，给出了用(D0)来判断DEA有效的定理，并据此讨论了评价指标有相对误差时的灵敏度分析．     

随机和认知混合不确定系统的全局灵敏度分析方法

为计算具有随机不确定性和认知不确定性的混合不确定系统灵敏度,提出一种基于证据理论和条件概率理论的全局灵敏度分析方法.用证据理论对认知不确定性变量进行表征,并提出两种基于证据理论的随机采样方法,包括一次随机抽样法和二次随机抽样法.运用条件概率理论,提出存在认知不确定性条件下混合不确定系统的Sobol'全局灵敏度指标,经过理论推导给出一阶灵敏度及总灵敏度的计算公式,并设置单循环的拟蒙特卡罗方法实现灵敏度的近似数值计算.开发了灵敏度分析程序,并给出了典型应用实例.实例表明,新方法的分析结果正确,计算工作量可控.