复杂性管理:港珠澳大桥主体工程管理思想与实践创新

复杂性工程管理,是在目标驱动下,"管复杂人、理复杂事"及处理"人事纠缠"的过程。港珠澳大桥主体工程管理思想形成和实践过程中,遵循和践行"从认识论、到方法论、到实践论"螺旋式上升路径,形成了以"目标-策略-标准"金字塔模型作为工程管理策划框架的构建方法;同时,依托港珠澳大桥工程管理实践,形成了"定位、识别、策划、推介、实施、激励"六步超越法。     

港珠澳大桥建成对香港经济的影响研究

本文对港珠澳大桥通车对香港经济的影响进行了分析和测算,首先选取珠三角各个城市对香港的出口额/进口额,珠三角各个城市的GDP、人均GDP,香港的GDP、人均GDP,珠三角各市到香港的距离为指标,利用引力模型,测算出2017年、2020年、2025年和2030年香港与珠三角各市在大桥通车前后距离变化带来的进出口额的变化;接着,在C-D模型基础上,引入进出口贸易因素,并将科研水平加入到技术变化指标中,采用岭回归估计计算出进出口贸易对香港经济的影响.最后得到港珠澳大桥通车对香港经济的影响效应.在测算的基础上,为港珠澳大桥背景下三地的发展提出了四点建议.     

基于决策图贝叶斯网络的混沌优化算法

提出一种基于决策图贝叶斯网络的混沌优化算法,该算法把贝叶斯概率模型结合到混沌遗传算法中,通过构造和学习网络来替代传统遗传算法中的交叉重组和变异等遗传算子,避免了对大量控制参数和遗传算子的人工选择和重要构造块的破坏.同时,通过在决策图贝叶斯网络中引入混沌操作,对部分个体进行启发式变异,能有效提高群体多样性,避免早熟或局部收敛.仿真结果表明,提出的算法比改进前的决策图贝叶斯优化算法和混沌遗传算法均有更快的收敛速度,较强的鲁棒性.     

基于贝叶斯网络的GO法模型算法

GO法是评价具有多状态时序特性的复杂系统可靠性的有效方法,但GO法操作符众多、算法复杂并且缺乏工具软件支持,制约了GO法的工程应用。针对该问题,本文提出一种基于贝叶斯网络的GO法新算法。首先,定义常用操作符到贝叶斯网络节点映射规则;然后,给出GO模型映射转换为贝叶斯网络的可编程流程;最后,利用贝叶斯网络成熟工具支持,定量求解映射后的贝叶斯网络模型。新算法操作符映射规则统一,模型映射转换流程简单直观,便于工程人员掌握和应用。此外,除了能得出传统的定量结果,新算法使得GO法还具有故障推理和诊断能力。     

基于粗糙集理论与贝叶斯网络的超视距空战战术决策

基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合在一起,提出了一种超视距空战战术决策的新方法.利用粗糙集理论实现对专家知识的约简和空战态势信息集的压缩,提取了超视距空战战术的最小决策信息集,基于最小决策信息集的贝叶斯网络模型可以降低网络结构的复杂性;同时利用贝叶斯网络实现了超视距空战战术的概率决策推理.最后,进行了实例分析,决策推理结果表明该方法的正确性以及在不确定环境下的有效性.     

DB模式下大型工程设计方案更改的Stackelberg博弈模型分析

我国大型工程DB总承包商通常是由设计单位和施工单位组成的联合体来承担,但各主体的利益诉求不同往往导致双方对设计方案改进和优化数量存在着讨价还价行为。通过对大型工程DB模式设计施工联动的过程分析,构建了施工单位和设计单位对设计方案更改数量的Stackelberg博弈模型,结果显示设计单位和施工单位能力、沟通和信任程度、利益共享和风险共担比例及联合体牵头人的干涉等都直接影响主体博弈行为。进一步以港珠澳大桥岛隧工程设计施工联动机制为例,给出了有效避免双方博弈过程中不利于工程目标行为的防范策略,为DB模式在我国大型工程建设中发挥更有效作用提供参考。     

基于贝叶斯网络的停车行为分析

建立贝叶斯网络模型进行停车行为分析.应用K2算法和贝叶斯参数估计方法,进行了贝叶斯网络的结构和参数学习,建立了停车行为分析贝叶斯网络,应用联合树推理引擎推断在出行目的、停车费率等因素的影响下停车行为的变化.结果表明,贝叶斯网络能够直观表现决策行为与其影响因素之间的交互作用机理,并方便进行决策行为的敏感性分析,同时模型具有较高的精确度.可以为政府和规划部门深入了解居民的停车选择行为和停车决策机理提供依据.     

战争设计工程中对抗决策网络与黑板机制相结合的方法

战争设计工程是一种面向战争复杂性的分析与设计战争的方法。分析战争设计工程中异质专家研讨的需要,提出基于对抗决策网络与黑板机制有机结合的研讨方法。首先借鉴了黑板机制灵活集成异质专家智慧定性推理的能力,然后将作战效果与对抗性引入到动态贝叶斯网络中,提出对抗决策网络支持对抗策略的定量推理,根据对抗决策网络与黑板机制相关要素的相容性将二者有机结合,提出对抗决策网络黑板机制,并进一步分析对抗决策网络黑板的体系结构。最后以一个简例说明异质专家能够基于对抗决策网络黑板机制展开研讨,对战争系统进行分析与设计。     

基于BN-ELM的煤矿瓦斯安全态势预测方法

控制瓦斯风险在煤矿安全生产中至关重要。本文将安全态势概念引入煤矿,提出了基于风险预测的煤矿瓦斯安全态势预测一般方法,将煤矿整体瓦斯安全状态直观地展示出来。首先,引入非实时监测数据,通过贝叶斯网络构建安全态势多级指标体系;其次,结合贝叶斯网络和极限学习机,对风险进行二级预测;最后,根据风险预测结果计算瓦斯安全态势值,并绘制安全态势走向图。并以中国山西省一座大型高瓦斯实验煤矿为例进行瓦斯风险及瓦斯安全态势预测。结果表明,本方法可以为煤矿管理者控制瓦斯风险提供决策支持。     

战术辅助决策系统中的态势评估问题研究

从感知、评价、决策的认知过程研究了现代军机战术辅助决策系统结构、组成和功能，并对态势评估和任务规划两个关键子系统进行了研究，提出了基于黑板知识库系统的态势评估实现结构。重点研究了基于贝叶斯网络和模糊逻辑技术的战场威胁评估算法，首先采用贝叶斯网络对威胁源的威胁级别进行评估，在此基础上，采用模糊逻辑对各威胁源的相对重要性程度进行综合评估。仿真结果表明了该评估算法的有效性，提高了决策的自动化和智能化程度。     

基于故障树和贝叶斯网络集成的重大工程弃渣场风险诊断与预测

伴随建设交通强国，越来越多的穿越西部地区的公路、铁路等线性基础设施类重大工程均需要建设大量隧道并通过弃渣场安置隧道洞渣。相应地，很多大规模弃渣场不可避免选址在复杂艰险环境地区，在自然环境和人类活动的共同影响下，弃渣场潜在的崩塌、滑坡和泥石流风险，对水土保持、生态环境和生命财产威胁巨大。首先，从系统视角出发，构建弃渣场系统风险分析逻辑框架；然后，根据对弃渣场系统的生命周期阶段划分，结合引起风险的管理行为和自然环境因素，提出弃渣场系统故障事件识别分析逻辑框架，用于构建弃渣场系统风险分析故障树。进一步，通过逻辑关系转化规则设定，将故障树转化为贝叶斯网络结构，并引入专家评判确定贝叶斯网络节点间的条件概率，将专家知识转化为用于诊断与预测重大工程弃渣场系统风险的贝叶斯网络模型。通过一个大型弃渣场的灾害实例进行了说明，揭示了如何通过故障树和贝叶斯网络将专家知识进行综合集成，以支撑复杂艰险环境条件下重大工程弃渣场的风险管理。     

基于贝叶斯学习的复杂系统研制风险演化分析

大型复杂装备的系统结构和研制流程呈现网络化特征,研究风险演化机理有助于控制风险、降低复杂性.通过系统动态过程建模仿真获取数据样本,运用贝叶斯学习从仿真数据样本中提炼风险演化网络,识别不同风险等级的节点之间存在的关联关系,降低了仅凭经验构建风险网络的主观性.对贝叶斯学习获得的风险网络进行概率推理,在总体高风险等级下计算风险网络节点的风险后验概率分布,进而确定风险演化关键节点和传播链路.最后,通过与复杂网络特征指标评估下的静态特征进行对比分析,研究风险网络动态特征与静态特征的差异性,结果表明网络结构特征和风险传播的动态特征共同决定了风险演化关键节点和传播链路.     

指数寿命分布多阶段可靠性增长决策研究

可靠性增长模型是可靠性增长决策的基础和关键,其在可靠性增长过程中有着重要作用。在故障延缓纠正模式下,对基于指数寿命分布的多阶段可靠性增长模型进行了研究。考虑到可靠度估计的不确定性,采用贝叶斯风险决策技术,通过期望效用函数量化可靠度的不确定性,并定义了停止可靠性增长试验的贝叶斯决策规则,最后给出了一个应用实例验证了方法的可行性。     

复杂环境下的无人机任务决策模型

为实现不确定环境下无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)自主动态任务决策,提出一种基于变结构离散动态贝叶斯网络(structure-varied discrete dynamic Bayesian network, SVDDBN)的任务决策模型。该模型由威胁等级评估、目标价值评估和态势优势评估三部分组成,在此基础上可完成突变过程建模。根据以上三部分的评估结果,运用变结构离散动态贝叶斯网络推理算法得到当前时刻的任务决策。仿真结果表明,给出的决策模型满足突发威胁下的任务决策需求。     

变结构离散动态贝叶斯网络及其推理算法

目前的动态贝叶斯网络的研究,是定义在每一个时间片的静态贝叶斯网络结构和参数都一致的基础上,对于过程突变,参数变化等情况就难以适应.为了解决这个问题,提出变结构离散动态贝叶斯网络的概念,并根据概率和动态贝叶斯网络的理论,推导出变结构离散动态贝叶斯网络的推理方法,对算法进行了验证并结合环境变化时的路径选择问题,进行了计算仿真.计算和仿真结果证明了文章提出的变结构离散动态贝叶斯网络的概念和推理算法的正确性.     

贝叶斯网络在可靠性分析中的应用

针对故障树分析方法在可靠性分析中的局限性,研究了贝叶斯网络在可靠性分析中的应用,给出了故障树向贝叶斯网络转化的方法,以及基于贝叶斯网络求解顶事件发生概率、最小路集、最小割集和底事件重要度的算法.最后对大亚湾核电站紧急停堆失效进行了分析,并与故障树分析的结果进行了比较,结果表明,基于贝叶斯网络的建模分析方法可以得到更丰富的信息.     

基于面向对象贝叶斯网络的软件项目风险评估

针对软件项目的特点和软件项目风险定量评估任务,提出了基于面向对象贝叶斯网络的风险评估方法。该方法通过分析软件项目生命周期中的具体风险与风险因素之间的因果关系,建立面向对象贝叶斯网络拓扑结构;由专家判断和工程经验确定网络中的概率参数;采用概率推断工具,可定量估计风险的发生概率。给出了风险贝叶斯网络的建模过程,讨论了风险贝叶斯网络可以完成的风险管理任务。通过一个简单例子说明了该方法的应用。     

基于贝叶斯网络的出行者目的地选择行为建模与应用

以居民出行目的地选择为研究对象,确定影响居民出行目的地选择影响因素集合,分析居民出行目的地选择规律及影响因素特征。运用贝叶斯理论,设计居民出行目的地选择流程。对居民出行决策数据进行数据整理分析和离散化处理,采用K2算法对居民出行目的地选择决策数据进行贝叶斯网络结构学习和参数估计。构造居民出行目的地选择的贝叶斯网络模型,分析了模型父节点与子节点之间的概率依赖关系。对构建的贝叶斯网络模型进行了有效性验证,检验数据分析表明,贝叶斯网络对居民实际出行目的地选择的预测分析具有较高的精度。     

证据网络及其在航天系统安全性分析中的应用

针对航天系统安全性分析与评价中面临的不精确、不完全信息难以处理等问题,在D-S(Dempster-Shafer)证据理论研究的基础上,借鉴贝叶斯网络的建模思路,提出了一种新的风险安全性分析与评价方法--证据网络分析方法。给出了证据网络的定义,研究了证据网络的基本建模思路与框架,包括网络结构构建、网络参数表示、原始数据预处理、网络推理算法、评价结果分析,并总结了该方法的操作流程与步骤。最后,通过某航天系统安全性分析与评价算例验证了证据网络分析方法的可行性与有效性,为安全性管理与决策提供辅助支持。     

模糊情形下基于贝叶斯网络的可靠性分析方法

确定性的可靠性分析方法在描述模糊情形下的逻辑门与事件时表现出了局限性.为能在模糊情形下进行可靠性分析,利用贝叶斯网络对不确定性问题具有良好描述能力和推理能力的特点,提出一种基于贝叶斯网络的可靠性分析方法.该方法在采用贝叶斯网络进行系统可靠性建模基础上,提出了一个重要的概念:置信割集;并给出了计算强割集的算法.这种基于贝叶斯网络的可靠性分析方法能较好地刻画系统中存在的模糊性,丰富了割集理论,使可靠性分析更加接近实际.最后,举例说明了算法的有效性.