电子中介中具有模糊信息且需求不可分的多属性商品交易匹配问题

以B2C型电子中介中买卖双方商品交易为实际背景, 研究了模糊信息且需求不可分情形下多属性商品交易的优化匹配问题. 首先, 在给出问题描述的基础上, 建立了电子中介中具有模糊信息且需求不可分的多属性商品交易匹配模型, 并从买卖双方视角提出了新的基于改进模糊信息公理的交易匹配度计算方法. 模型属于一类带约束的非线性多目标通用指派问题, 其优化目标是实现买卖双方交易匹配度和交易数量的最大化. 接着, 针对模型的特点和NP-hard性质, 设计了一种新颖的多目标离散差分进化算法对之进行求解. 最后, 通过多个数值算例的计算并与相关算法进行对比分析, 说明了模型的可行性和算法的有效性.     

电子中介在旧房市场中的交易模型研究

研究了电子中介在二手住房市场中的应用问题，建立了交易模型。该模型具有如下特点：基于agent的智能搜索，并按优先级降序排列返回推荐列表；引入了标志agent状态的看板技术，避免了搜索的混乱；买卖双方的信息反馈，提高了双方描述的准确性；每一循环只推荐一个买方和卖方谈判，提高了效率，避免了无序；最大化中介收益和推荐成功率。双边匹配中建立了以双方总满意度及总成交额分别最大为目标的多目标指派模型，并用模糊加效率矩阵方法化为单目标求并，最后给出了算例。     

动态时间帕累托最优电子采购多属性谈判模型

基于谈判的电子采购是企业达成供应链交易的重要方式.为了解决采购人员在面对多个谈判属性时决策的困难,本文将多属性谈判问题转化为一个多目标优化模型,采用具有快速非支配排序和精英策略的遗传算法,求解得到帕累托边界,然后设计动态时间依赖策略(DTD),使Agent根据对手出价情况,动态调整让步幅度,在帕累托边界上快速与对手达成...     

基于蚁群算法的多属性路径选择模型

针对交通网络中多属性条件下的路径选择问题,本文基于蚁群算法讨论了给定起讫点对之间综合最优路径的实现步骤.首先将蚁群按照所给的属性集合分为若干个子蚁群,每个子蚁群给定不同的属性目标.然后在每一次循环的过程中,子蚁群按照既定的属性进行路径选择,在所有的子蚁群完成一次循环后,全局更新信息素.可知,各个子蚁群既按照自己的目标搜索最优解,同时各个子蚁群之间又互相影响,使得所得的结果不仅对于每个属性目标较优,而且综合效果也很好.最后进行了仿真实验并分析了结果.     

面向政府采购的多属性电子拍卖机制设计

政府采购电子化提高效率节约费用是大势所趋。公开招投标是政府采购的主要方式。针对网上招投标应用局限,基于有限理性假设,结合我国国情,应用委托代理理论和进化博弈理论建立模型分析电子采购问题,提出面向政府采购的监督反馈式多属性电子拍卖机制,并对机制的有效性和合理性予以实例说明。     

基于改进正交匹配追踪算法的属性散射中心提取

属性散射中心模型是描述目标后向电磁散射特性的典型模型,但其中传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法提取模型时具有参数复杂度高、计算时间长等问题.对此提出一种基于稀疏字典的广义正交性的改进OMP算法,快速定位模型位置参数值,避免了正交匹配中的寻优过程,从而降低算法的运算复...     

物流配送车辆路径优化的模糊规划模型与算法

将实际的物流配送网络描述为由配送中心和顾客两类节点构成的不完全无向图，并采用模糊数表示车辆行驶时间和顾客服务时间的不确定性，建立了物流配送车辆路径优化的模糊规划模型。为了求解上述模型，首先将模型进行清晰化处理，使之转化为一类确定性多设施车辆路径模型，然后设计了嵌入FLOYD算法的捕食搜索算法对之进行求解。通过仿真实例计算，并与遗传算法比较，取得了满意的结果。     

考虑属性优先性的择期手术医患双边稳定匹配模型

针对考虑属性优先性的择期手术患者和医生双边匹配问题,提出了一种新的方法.在该方法中,首先,给出考虑属性优先性的择期手术患者和医生双边匹配问题的描述和医患双边匹配的定义;考虑到患者最关注的医生属性不同和医生对手术类型的擅长程度不同,分别给出了考虑属性优先性的医患个体理性匹配方案、医患稳定阻塞对、医患稳定匹配方案的定义;进一步地,根据患者提供的属性优先性信息,计算患者关于各优先属性集的权重,进而计算患者关于医生的综合满意度;构建了获得医患稳定匹配方案的多目标优化模型,基于多目标粒子群(MOPSO)算法设计了求解该模型的启发式算法;最后,通过算例说明了本文提出方法的可行性与有效性.     

基于多尺度信息综合的快速地图匹配算法研究

针对航片数字地图与实时图像的景象匹配实时性问题 ,提出了一种快速地图匹配方法———基于多尺度信息综合的数字地图匹配算法。该算法采用了多尺度分析与综合的思想 ,通过实时图像和参考图像在多尺度信息下的综合变换以及在同一尺度下的比较、综合 ,并结合一般常规图像匹配算法中的粗匹配和精匹配方法 ,实现了真实匹配位置的快速逼近 ,有效地提高了图像匹配的速度。通过PC机软件模拟仿真 ,该算法在匹配精度和匹配速度上都达到了较满意的效果。     

考虑属性优先性的择期手术医患双边稳定匹配模型

针对考虑属性优先性的择期手术患者和医生双边匹配问题，提出了一种新的方法.在该方法中，首先，给出考虑属性优先性的择期手术患者和医生双边匹配问题的描述和医患双边匹配的定义；考虑到患者最关注的医生属性不同和医生对手术类型的擅长程度不同，分别给出了考虑属性优先性的医患个体理性匹配方案、医患稳定阻塞对、医患稳定匹配方案的定义；进一步地，根据患者提供的属性优先性信息，计算患者关于各优先属性集的权重，进而计算患者关于医生的综合满意度；构建了获得医患稳定匹配方案的多目标优化模型，基于多目标粒子群（MOPSO）算法设计了求解该模型的启发式算法；最后，通过算例说明了本文提出方法的可行性与有效性.     

工程系统多目标多层次模糊决策模型及其应用

在进行工程系统某些的问题决策时 ,需考虑的因素 (目标 )往往很多 ,且各因素之间还存在不同的层次。为此 ,根据模糊数学的基本理论 ,首先提出层次判断矩阵的建立和层次单排序方法 ,在此基础上 ,利用合成层次总权重来构筑多目标多层次模糊决策模型。最后 ,结合具体实例展开应用研究 ,该结果可为实际的工程系统决策由定性到定量计算提供一种新的思路。     

分数商品期货期权定价模型及其实证研究

商品期货期权在企业进行套期保值、完善期货市场功能、构造商品投资组合中起重要作用.商品期货市场是一个复杂的非线性动力学系统,期货价格并不服从标准的布朗运动.本文在商品期货价格服从分数布朗运动的基础上,运用拟条件期望和分数Girsanov模型等方法构建了分数商品期货期权定价模型,通过LME铜期赁期权的实证研究表明,该模型对期货期权的价格具有更精确的估计效果.     

数字式声纳的多目标跟踪算法及实现

首先介绍了数字式声纳数据综合后置处理的方案,其中数据综合后置处理包括对目标距离、速度和方位的测量,以实现目标搜索、判断。在此基础上,着重讨论了多机动目标跟踪的算法模型及算法实现,引入了当前目标模型,提高了声纳系统中对机动目标的处理能力。根据声纳信号处理的特点,提出了扇环型跟踪门模型并在多DSP阵列系统中实现。最后由系统性能测试的结果可以看出,整套系统能较好地满足设计要求。     

工程进度调整的人机对话模型与算法设计

分析传统的工程进度调整方式在进度管理上的不足，提出一种新的进度调整模式－－人机对话模式与相应的算法。     

交互式多模型算法过渡过程的仿真分析

交互式多模型(IMM)是混合估计理论中比较优越的算法。混合系统假设模式的切换能够瞬时完成。然而由于量测噪声和滤波系统惯性的作用，混合系统的模式切换具有过渡过程，对于实际运动模式切换存在漏检与误报。本文利用。Monte Carlo仿真分析了两模型IMM算法过渡过程的滤波残差的统计特性，研究结果对于分析和改进算法具有重要的意义。     

NAR模型的Korenberg算法及其应用

函数逼近是许多工程领域,乃至经济领域中的一个基本问题,本文深入研究了NAR（Nonlinear Autoregresive)模型的Korengberg函数逼近算法,并从实时控制角度提出了一种可行的、新的模型优化方法。在仿真实验中,对混沌信号和火炮弹道函数逼近时,得到了较好的效果。实实验结果表明,本算法具有以下4个优点;1）对不同结构的系统具有较好的适应性。2）具有较高的逼近精度。3）具有较短的计算时间。4）具有较强的抗噪声能力。可见,本算法是一种有效高实际应用价值的方法。     

基于有限自动机的模式匹配算法及其应用研究

针对质量统计过程控制（SPC）中的异常模式快速匹配问题,提出了基于确定有限自动机（DFA）的模式匹配算法,给出了能利用DFA进行匹配的基于多维输入数据的模式串定义.在分析常规质量控制图中的八种异常模式的基础上,给出了基于DFA的模式串匹配算法.该算法在企业计算机辅助质量控制系统（CAQCS）中得到了成功的应用, 表明它适于解决SPC中的异常模式的匹配问题, 且有简单、快速和准确的特点.     

A Multiple Model Approach to Modeling Based on LPF Algorithm

CONTROL THEORY AND APPLICATION1. INTRODUCTIONMost complex industrial processes may be characterized as non-linear and non-stationary. The colltrol methodsbased on linear models have then been challenged. Modeling and control of complex nonlinear systems becomesone of the difficult problems, which persecute control theory research and application. Several methods havebeen developed for known-structure system identification, including NARMAX, Hammerstein, Wiener or alsoHammers…     

基于UKF与模型误差的交互式多模型算法

在最小距离设计准则下,提出了一种基于Monte-Carlo采样和K均值聚类的模型集合设计实现方法.通过讨论由于真实模式与模型之间的差异所可能引发的问题,提出基于UKF与模型误差的交互式多模型改进算法.新算法中每个模型采用Unscented Kalman Filter处理非线性估计问题.Monte-Carlo仿真实验表明当真实模式远离模型集合中的各模型时,新算法比IMM更具鲁棒性.并且当真实模式保持不变时,从全局角度考虑新算法比IMM优越.     

资源受限多项目选择计划模型及其免疫优化决策方案

针对资源受限多项目选择计划问题探讨其数学模型,利用改进的克隆选择算法对其进行求解.算法设计中,利用启发式规则生成初始抗体群;利用变异算子改善进化群体的质量和增强进化群体的多样性;在群体更新中,基于启发式规则,插入新的成员微调进化群体的多样性.数值实验结果说明了模型设计的合理性,以及改进的克隆选择算法的有效性,获得了所建模型的较好决策方案.