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随着现代军事技术的发展,军事作战指挥中的不确定性决策问题成为军事决策支持系统中迫切需要解决的问题。以对策论为理论基础,以编队协同对地攻防对抗作战为背景,建立了动态对抗决策模型,针对模糊随机环境下的军事指挥决策问题,提出了模糊随机影响因子概念,反映战场不确定环境对各参战单元产生的影响程度,建立了模糊随机环境下的对抗决策模型。通过模糊随机模拟方法解算期望值决策模型及机会约束对抗决策模型,得到对抗策略平衡点。仿真结果表明,该算法能够合理处理战场模糊随机环境带来的影响,客观分析作战结果,为作战指挥决策提供有力的决策支持,方法实用、有效,具有很好的应用前景。 相似文献
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基于多阶段多指标的编队干扰方案协同决策研究 总被引:4,自引:1,他引:3
在现有装备的基础上,为合理地选择各个阶段的干扰方案以达到最佳效果,将编队干扰方案决策问题看作一个多阶段多指标系统,依据系统协同原理,定义了协同度概念,将模糊优选理论与动态规划原理相结合,提出一种能够有效求解多阶段多指标问题协同决策的方法。将该方法运用于编队干扰方案决策中,建立了全程决策数学模型。在给定的战术想定情况下,对求解过程进行了分析,为能够实时准确地得到各种作战态势下的最优决策,编程设计了基于GUI的干扰方案决策系统操作界面,通过仿真分析了不同指标权值下协同度对决策结果的影响。 相似文献
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将供、产、销多个阶段纳入同一决策体系,考虑供应链环境下企业可获资源约束,研究随机用户需求下供应链中核心企业产品优化问题,建立了随机规划数学模型,根据问题的特点设计了矩阵实数基因组编码和随机模拟约束检验的遗传求解算法,通过算例仿真验证了模型和算法的可行性和有效性. 相似文献
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通过构建随机动态规划模型分析了考虑两类顾客驾驶行为可转变的汽车租赁预订容量控制问题,系统的考察了当企业运用智能设备对顾客行为进行监测,并事后对顾客实施价格补贴策略时,对汽车租赁的预订限分配以及顾客行为转变的动态影响过程.由于动态规划模型维度较高,提出单日决策收益与多日决策收益(周期性决策)两种近似算法进行求解,并通过数值模拟验证了两种算法的有效性.研究给出了提前期随机和租期不确定前提下,预订限的基本分配原则,得到以下结论:1)多日决策收益更逼近最大期望总收益;2)当顾客行为不变时,租赁企业在实施补贴策略时,期望总收益会随着补贴的增加而单调不增;3)当补贴策略促使顾客选择良好行为的可能性增加时,增加补贴反而会增加企业的期望总收益.研究结果将为汽车租赁企业的预订决策提供支持. 相似文献
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本文研究了离散模糊随机系统理论, 讨论并解决了模糊随机过程作为系统输入时的响应分析和受控离散模糊随机系统分析等基本问题。 相似文献
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是文献[1]的继续,研究了连续时间模糊随机系统理论,讨论并解决了连续时间模糊随机过程作为系统输入时的响应分析和受控连续时间模糊随机系统等基本问题 相似文献
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针对驾驶员开车行为的特点 ,利用系统模糊决策理论建立了多个描述驾驶员根据前方道路信息和自身考虑进行预期轨迹决策的模糊评价指标及其隶属函数 ,并仿真计算了驾驶员在不同道路环境下的轨迹决策行为 . 相似文献
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糊决策理论在驾驶员行为研究中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
针对驾驶员开车行为的特点 ,利用系统模糊决策理论建立了多个描述驾驶员根据前方道路信息和自身考虑进行预期轨迹决策的模糊评价指标及其隶属函数 ,并仿真计算了驾驶员在不同道路环境下的轨迹决策行为 . 相似文献
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讨论一种受到一般随机干扰的汇率模型,介绍随机循环的含义及定理,使用随机李雅普诺夫函数得到了在一定的条件下受到各种随机干扰的实际汇率的波动范围。 相似文献
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本文是文献[2]的继续, 着重研究离散模糊随机系统理论, 讨论并解决了离散模糊随机系统的状态空间模型分析和模糊随机状态空间描述的输入输出联系等基本问题。 相似文献
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基于随机来水量随机负荷的短期水火电调度 总被引:2,自引:0,他引:2
本文利用随机变量计及自然来水量及负荷的不确定性,用机会约束来描述水库蓄水量约束及线路的安全约束,并通过两阶段随机线性规划求解本文模型.本文最后给出了一样例系统的计算结果. 相似文献
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随机时间影响网络建模方法 ——扩展时间影响网络的确定性时间延迟 总被引:1,自引:0,他引:1
基于时间影响网络的作战效能评估方法得到了广泛应用, 但是传统方法无法有效刻画和处理作战效果产生和传播的时间延迟不确定性, 从而难以全面支持作战方案对作战意图达成效果的评估. 针对时间影响网络中时间延迟确定性假设的局限, 引入随机时间延迟和随机信度序列两个模型参数, 形成了一种新的时间影响网络——随机时间影响网络, 给出了随机时间影响网络的数学描述和信度传播算法. 通过算例演示了随机时间影响网络建模的一般过程, 验证了信度传播算法的有效性. 相似文献
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随机批量问题的两种新模型及其算法 总被引:5,自引:1,他引:4
研究随机需求下 ,单层多产品、资源能力受限的批量问题 .对资源能力确定的情形 ,给出机会约束规划模型 .对资源能力不确定的情形 ,基于执行计划的策略提出了一种随机环境下的期望值模型 .本文采用基于随机模拟的遗传算法求解上述两种模型 .通过对算例结果进行方差分析 ,研究各种模型参数和环境变量对目标费用的影响 .最后 ,对该问题的进一步研究工作进行了展望 . 相似文献
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针对实际调度问题中存在的不确定现象,提出了加工时间服从正态分布、最大完成时间的期望值作为目标函数的随机Job Shop问题;然后提出了解决该问题的智能优化算法:采用随机模拟的方式产生输入输出数据,利用遗传算法训练神经网络,将训练过的神经网络嵌入到另一遗传算法中,用该遗传算法来优化Job Shop调度问题;最后给出了仿真实验,通过仿真实验证明,该算法对于解决加工时间为随机变量的Job Shop调度问题是行之有效的。 相似文献
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Xueqing ZHANG Shigeng HU Haijun WANG 《系统科学与复杂性》2006,19(3):414-422
Pollution is introduced into the utility function and the productive function in this paper.Under appropriate macroeconomic equilibrium conditions, this paper proves that the equilibrium levels of the main economic indexes are uniquely determined by the model parameters. This paper establishes the following alternative theorem: some factors affect the economic growth and the welfare in opposite way. 相似文献
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In this paper, the authors first study two kinds of stochastic differential equations (SDEs) with Lévy processes as noise
source. Based on the existence and uniqueness of the solutions of these SDEs and multi-dimensional backward stochastic differential
equations (BSDEs) driven by Lévy processes, the authors proceed to study a stochastic linear quadratic (LQ) optimal control
problem with a Lévy process, where the cost weighting matrices of the state and control are allowed to be indefinite. One
kind of new stochastic Riccati equation that involves equality and inequality constraints is derived from the idea of square
completion and its solvability is proved to be sufficient for the well-posedness and the existence of optimal control which
can be of either state feedback or open-loop form of the LQ problems. Moreover, the authors obtain the existence and uniqueness
of the solution to the Riccati equation for some special cases. Finally, two examples are presented to illustrate these theoretical
results.
This work was supported by the National Basic Research Program of China (973 Program) under Grant No. 2007CB814904, the Natural
Science Foundation of China under Grant No. 10671112 and Shandong Province under Grant No. Z2006A01, and Research Fund for
the Doctoral Program of Higher Education of China under Grant No. 20060422018. 相似文献