基于线性校正的TOA联合同步与定位算法

针对传统到达时间定位中出现的目标节点与传感器锚节点不同步的问题,提出了一种时钟同步与目标定位联合估计算法。该算法分为两个阶段,首先通过引入辅助变量,根据加权最小二乘准则求出时钟偏差和目标位置的初始值;在此基础上,利用线性校正技术对初始值的偏差进行校正。理论分析和实验结果表明,与传统方法相比,该算法不仅可以得到闭式解,而且在目标位于传感器内部和外部两种情况下都可以逼近克拉美罗下界,具有较高的定位精度。     

三参数区间数调和平均算子及决策应用

针对决策信息以三参数区间数据形式给出的多属性决策问题,提出了一些新的三参数区间数据信息的集成算子和决策方法。基于连续区间数据有序加权调和平均(C OWHA)算子,定义了连续的三参数区间数据有序加权调和平均(CP OWHA)算子,并将该算子进行了拓展,提出了加权调和CP OWHA(WHCP OWHA)算子、有序加权调和CP OWHA(OWHCP OWHA)算子和组合的CP OWHA(CCP OWHA)算子。进一步证明了WHCP OWHA算子和OWHCP OWHA算子均为CCP OWHA算子的特例。CCP OWHA算子同时推广了WHCP OWHA算子和OWHCP OWHA算子,CCP OWHA算子不仅考虑了每个数据的自身重要性程度,而且还体现了该数据所在位置的重要性程度。基于WHCP OWHA算子和CCP OWHA算子,提出了一种属性权重和专家权重均为确定实数且属性值为三参数区间数的多属性群决策方法。最后给出了一个数值例子,结果表明该方法有效。     

基于改进PSO的加权直觉模糊多目标规划

针对模糊多目标规划不区分各目标重要程度的缺陷,提出了一种加权直觉模糊多目标规划模型.首先,在模糊多目标规划的基础上,进一步定义目标函数和约束函数的非隶属函数;然后,对目标函数的隶属和非隶函数分别加权求和,通过直觉模糊"最小-最大"算子,提出了加权直觉模糊多目标规划模型,并用改进的微粒群算法求解;最后,通过一个算例表明,加权直觉模糊多目标规划的收敛速度很快,既可收敛到可行域中的最优解,又可收敛到容许偏差范围内的最优解,具有较大的实用性.     

加权极大-极小随机模糊投资组合模型及实证研究

考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性,将证券收益率视为随机模糊变量,根据前景理论建立符合投资者心理特征的期望收益和目标概率隶属度函数。利用加权极大-极小算子考虑投资者对期望收益和目标概率的差异要求,构建目标权重不等的加权极大-极小随机模糊投资组合模型,进一步推导模型的最优解。采用实证的方法,研究模型的表型。结果表明:加权极大-极小随机模糊投资组合模型有效边界与均值-方差投资组合模型不一致;加权极大-极小随机模糊投资组合模型可以根据期望收益和目标概率的权重变化,构建符合不同投资者心理需求的投资组合;加权极大-极小随机模糊投资组合模型的投资收益优于均值-方差投资组合模型。     

一类分散多目标决策问题的模型及交互式决策方法

本文建立了一类适用范围更广泛的分散多目标决策问题的模型，基于该多目标问题的非劣解与加权增广切比雪夫范数优化问题的解之间的关系，提出了一种求解它的交互式决策方法，了求解加权增广切比雪夫范数优化问题的随机全局优化方法，示例的仿真结果表明该决策方法是实用有效的。     

电站两辅助设备冷贮备系统的可靠性分析

研究了由两个同型部件、一个转换开关和一个修理工组成的电站单元机组辅助设备的冷贮备系统.通过选取空间和定义算子, 将模型方程转化成了抽象Cauchy问题. 利用预解正算子和C₀半群理论, 讨论了系统动态解的存在唯一性及其表达式. 通过分析系统算子的谱分布,利用预解正算子和共尾理论得到系统的指数稳定性. 在此基础上,用一个新的方法讨论了系统的稳态指标.     

两坐标雷达融合定位算法

传统的两坐标雷达目标定位算法需通过迭代求取目标位置估计,不仅计算量大,而且有可能得到局部最优解,甚至无效解。提出了一种组网融合定位算法,利用数据融合技术进行目标定位,回避了费时的迭代搜索,同时保证了估值的有效性。仿真实验验证了该方法的有效性。     

MINLP问题全局优化算法的研究

提出了一种求解混合整数非线性规划MINLP问题的混合优化算法GASimplex，由遗传算法模块GAsolver和单纯形算法模块SimplexSolver两部分组成。该算法首先确定MINLP模型的整数变量和复杂变量，使得固定这些变量后可以将原问题转化为一线性规划子问题，在此基础上应用GASolver实现对整数变量和复杂变量的优化，而其适应函数则可以通过求解编码对应的线性规划子问题SimplexSolver来得到。这样，一方面由于在遗传算法中引入了局部搜索过程，极大增加了GASimplex整体收敛速度，而且对于非凸的MINLP问题，可以在理论上保证得到解的全局最优性；另一方面，模型约束条件是通过SimplexSolver求解得到，故约束条件的存在—般不会增加遗传算法处理的复杂度，可有效的处理约束的MINLP问题。通过对一MINLP模型仿真分析，证明该算法不仅具有很决的收敛速度，而且能得到全局的次最优解，更适合处理一类复杂的MINLP问题。     

考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题

针对考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题,考虑配送特点（订单可得时间）、客户的时间需求（时间窗）和客户分布分散等特点,以最小化配送总里程为目标,构建了基础数学模型,并通过分析问题特征对模型改进,从而构建了改进数学模型。在此基础上,提出两种有效不等式,并设计了基于分离两种有效不等式的改进分支切割精确算法对模型进行求解。最后,通过测试多组算例,不仅对两种数学模型进行了比较,而且分析了不等式对算法性能的影响;通过与CPLEX默认的分支切割算法对比,验证了改进的分支切割算法的优越性。结果表明：对小规模的实际算例,采用改进的分支切割算法可以在极短的时间内得到最优解,具有很好的实用效果;对规模较大的算例,采用改进的分支切割算法得到的最优解可以对智能算法性能进行评价。     

一类连续区间数据的有序加权调和(C-OWH)平均算子及其应用

有序加权调和平均(OWH)算子是一种对离散性的数据进行集成的方法.本文首先把OWH算子推广到了连续区间上,提出了连续的区间数据OWH(C-OWH)算子,然后在此基础上提出了加权调和的C-OWH算子,有序加权C-OWH算子以及组合的C-OWH算子等新的概念,探讨了它们的一些性质.最后举例说明了这些算子在不确定多属性群决策中的应用,结果表明该方法是可行的.     

Linear goal programming approach to obtaining the weights of intuitionistic fuzzy ordered weighted averaging operator

The multiple attribute decision making problems are studied, in which the information about attribute weights is partly known and the attribute values take the form of intuitionistic fuzzy numbers. The operational laws of intuitionistic fuzzy numbers are introduced, and the score function and accuracy function are presented to compare the intuitionistic fuzzy numbers. The intuitionistic fuzzy ordered weighted averaging (IFOWA) operator which is an extension of the well-known ordered weighted averaging (OWA) operator is investigated to aggregate the intuitionistic fuzzy information. In order to determine the weights of intuitionistic fuzzy ordered weighted averaging operator, a linear goal programming procedure is proposed for learning the weights from data. Finally, an example is illustrated to verify the effectiveness and practicability of the developed method.     

一类随机决策模型的期望最优解及其经济意义

以线性多目标规划有效解的有效率及相关理论为基础，定义一类随机决策模型的期望最优解及相应的最优率，指出该随机决策模型的求解可只考虑相对应的线性多目标规划的非劣极点，因为只有这些非劣极点处的最优率才可能不为0。最后举例予以说明。     

毕达哥拉斯模糊还原性BM算子及其决策应用

还原性是信息集成算子的一个重要性质.针对毕达哥拉斯模糊加权Bonferroni平均(BM)算子不具有还原性的情况,提出了具有还原性的毕达哥拉斯模糊BM算子,并研究了其决策应用.首先,定义了毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子(PFRWBM)和广义毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子(GPFRWBM),推导出它们的计算公式,证明了它们的性质.随后,定义了毕达哥拉斯模糊还原性加权BGM算子(PFRWGBM)和广义毕达哥拉斯模糊还原性BGM算子(GPFRWBGM),给出它们的计算公式,讨论了它们的性质.最后,提出了基于毕达哥拉斯模糊还原性加权BM算子的多属性决策方法,并通过实例和方法对比说明了所提方法的可行性.     

一种语言多属性决策方法及其应用

采用正态模糊数描述指标级别和权重的语言值,并通过加权平均方法构建了基于语言算子的决策框架。建立了基于正态模糊数的语言算子,从而设计了模糊综合评价值截集的计算方法,通过离散截集近似表示综合评价模糊数,实现了正态模糊数的集结。采用回归方法得到正态模糊数表示综合评价的参数,根据正态模糊数的欧氏距离公式,给出了基于距离的正态模糊数线性排序方法。最后,以电子对抗装备体制方案的选优为例,说明该方法的可行性和实用性。     

基于直觉正态模糊集结算子的多准则决策方法

定义了直觉正态模糊数及其运算法则、Euclidean距离、直觉正态模糊加权算术平均算子和直觉正态模糊加权几何平均算子. 针对准则值为直觉正态模糊数而权重信息不完全的多准则决策问题, 提出了一种基于直觉正态模糊集结算子的决策方法. 该方法首先利用各方案之间的距离和最小化思想建立优化模型求得最优权重, 然后利用集结算子对各准则进行集结, 从而得到各方案的综合评价值, 最后通过比较它们跟正负理想方案间的相对贴近度的大小, 得到方案集的排序. 实例表明该方法的有效性和可行性.     

求解群体多目标决策问题的一种方法

引进了群体多目标决策问题的一种新的最优解概念──s-最优平衡解,它的实际意义是对于每个决策者而言在每个目标下都给出一个让步值.证明了求解s-最优平衡解等价于求解一个对应的单目标优化问题,并在一定条件下s-最优平衡解总是存在的.讨论了具有不同让步值的s-最优平衡解.数值例子表明这个方法对解决群体多目标决策问题具有一定的有效性.     

区间数线性规划的一种新解

基于区间数两两比较的可能度,提出了区间数线性规划的可能有效解和可能弱有效解的定义. 利用极大极小算子来求区间数线性规划的可能弱有效解,并建立了一种求多组弱有效解的模型.给出了 求可能有效解的方法,并对区间数线性规划进行拓展.数值例子验证了该法的有效性和可行性.     

一种基于语言集结算子的语言多指标决策方法

针对一类指标值和指标权重值均为语言评价信息的多指标决策问题，给出了一种决策分析方法。首先．为了便于语言指标值和语言指标权重值的集结运算，定义了一种扩展的语言有序加权平均（ELOWA）算子，并进行了该算子的性质分析；然后．依据ELOWA算子给出了解决语言多指标决策问题的计算步骤,其核心是通过语言信息的集结运算，得到各方案的综合评价值，从而根据二元语义信息的比较原则，可得到所有方案的排序结果；最后通过一个算例说明了本文提出方法的可行性和实用性。     

二层线性规划问题的遗传算法求解

对下层具有多个决策者的二层线性规划问题,提出了采用遗传算法结合线性规划方法进行求解的思想,并根据二层线性规划问题的具体特点,对遗传算法在编码、约束处理、下层问题无解处理、变异算子等方面进行了改进,最后以实例验证了算法的有效性。