基于改进逼近理想解排序算法的电信行业终端销售方案评估

针对电信运营商终端销售各渠道可能存在的养卡套利、合约到期留存率低等问题,提出一种基于信息熵-逼近理想解排序法的终端销售方案评估模型,以监控终端销售健康度;首先运用德尔菲法法找出影响终端销售的指标并确定原始矩阵,然后运用信息熵计算得出指标权值矩阵,最后采用逼近理想解排序算法计算目标到正、负理想解的多维欧氏距离,并求得样本贴近度,以此排序作为终端销售的最终评估标准。结果表明,该方法在一定程度上消除了权重矩阵的主观性,模型部署实施后电信运营商终端销售健康度大幅改善。     

改进逼近理想解排序法的供应商评价和优选

为了对竞标者进行科学有效的评价,进而做出正确的供应商选择,基于改进的逼近理想解排序法建立了该决策问题的数学模型,提出了相应的评价流程。通过一个实例,分别用传统的逼近理想解排序法和改进后的逼近理想解排序法对备选供应商进行了评价和优选,从而验证了改进后的逼近理想解排序法较传统的逼近理想解排序法更适用、更有效。     

基于改进的二代非支配排序遗传算法对电子变压器多目标优化

本文在对多目标、多变量优化方法研究的基础上,提出了改进的二代非支配排序遗传算法。在该算法中,通过增加种群多样性和提高个体竞争力,有效地减少了早熟收敛现象的发生,同时,通过种群分割操作,大大减少了交叉运算的计算量。依据这一改进算法,建立了三维优化模型,对电子变压器进行了多目标优化设计,获得了电子变压器优化设计参数,使其体积更小、效率更高,更容易找到全局最优解。与非支配排序遗传算法(NSGA)和二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)相比,改进的二代非支配排序遗传算法在电子变压器优化设计方面具有明显的优势。最后,依据优化结果,制作了一台磁芯材料为超微晶合金的高频变压器,温度校核结果表明了此优化方法的可行性。     

基于灰色关联的逼近理想解排序法的煤层气井重复压裂选井——以沁水盆地柿庄南区块为例

针对煤层气井重复压裂选井研究较少的问题,利用灰色关联法求取影响煤层气井产量的各因素权重,在此基础上运用逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)优选重复压裂井。选取储层物性、压裂施工等14个因素,定量计算14个影响因素对产量影响的权重,并将权重带到TOPSIS模型中对研究区块已进行重复压裂的6口井进行验证,根据6口候选井与理想解的贴近程度,确定了最具有潜力的2口井。优选出的重复压裂井压裂后实际产气效果与未被优选的重复压裂井产气效果相比,产气效果得到了明显的改善,证明了该方法的有效性,研究结果对煤层气重复压裂选井具有一定的借鉴意义。     

基于改进NSGA2的航空运输优化

为了降低航空运输过程中产生的燃油成本,同时最大程度地满足指挥人员提出的保障需求,根据运输飞机在行动中需要运输的人员物资数量及目的地位置,建立追求航次最小飞行成本并考虑时间约束的飞行速度优化模型,运用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA2)对飞行速度进行优化选择。设计算例实验,比较其与传统NSGA2算法在计算性能上的区别,用以验证结合了修饰算子与改进的初始解生成策略的算法的有效性。结果表明,改进算法的求解精度和准度均能达到要求,且在相同精度上改进的NSGA2算法能够节省25.38%的时间,显著改变飞行速度优化的结果,提高了航空运输的效率。     

基于群一致性检验的多属性TOPSIS方法

针对现有TOPSIS方法中未考虑决策者的一致性所造成的选取结果不合理以至于决策失误的问题,提出了一种基于群一致性检验的多属性TOPSIS方法。首先,在分析数据特点的基础上,利用三角可能性分布对备选方案的属性值进行不确定性描述;其次,利用基于相似性度量方法检验决策者的一致性程度;最后,利用满足一致度的、改进的TOPSIS方法对备选方案进行排序,得到最优的决策结果。通过尾矿坝综合评价实例,对方法进行验证。结果表明可有效避免因使用不一致信息导致的决策失误问题。     

基于正交投影方法的二次特征值反问题及其最佳逼近解

考虑二次特征值反问题的广义中心对称解(广义反中心对称解)及其最佳逼近问题,应用矩阵的正交投影方法,给出矩阵方程AX+BY+CZ=0的解及其最佳逼近问题.利用广义中心对称矩阵(广义反中心对称矩阵)的性质导出了该问题有广义中心对称解(广义反中心对称解)的条件及有解情况下的通解表达式,并证明了最佳逼近问题解的存在性与唯一性,得到了最佳逼近解的表达式.     

基于多规则资源分配的柔性作业车间调度问题多目标集成优化方法

针对柔性作业车间调度问题中多种资源分配的复杂特性,建立了以最小完工时间、最优人工分配方案、设备最大负荷以及最小生产成本为目标的集成优化模型,并设计了一种具有多重资源约束的多目标集成优化方法;针对组合模型的爆炸性特征,为降低模型的复杂度,采用多规则资源分配的集成调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,使用多规则导向机制"推动"搜索过程向指定目标方向移动,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;采用改进的非支配排序遗传算法——NSGAⅡ可以获得不同规则概率值的Pareto解集;最后,通过仿真对比与应用验证了所提方法的有效性.     

船舶锅炉水位PID控制器参数多目标优化整定

为有效提高船舶锅炉水位控制性能,提出一种基于多目标遗传算法和多属性决策(MADM)技术的PID控制器参数整定方法.将系统的跟随性能、扰动抑制性能及鲁棒性能作为目标函数,采用改进非劣分层多目标遗传算法(NSGAⅡ)求出Pareto最优解.使用客观赋权的信息熵法对Pareto最优解属性进行权值计算.采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行MADM研究,给出了Pareto最优解排序.仿真结果表明,该方法通用性好,PID性能良好,适合工程实际应用.     

基于精英策略的多目标模拟退火算法

在本文提出的新算法中,以模拟退火方法为进化手段,为了保证解的收敛性与多样性,运用快速非支配排序和密度比较算子,并利用精英策略,保存最优解.对新算法加以实现,最后对其结果进行评价.