基于自适应的多属性垂直切换算法

3G网络和无线局域网融合是下一代移动通信的发展趋势, 在两种异构网络之间实现智能切换是融合网络的关键技术. 针对多属性垂直算法的分析, 提出了一种自适应的多属性垂直切换算法. 该算法根据请求业务的不同特性和当前网络状态动态调整层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)的参数, 从而使得切换算法具有较低的阻塞率和时延, 以及较高的带宽使用率. 最后对该算法进行了性能仿真, 验证了其有效性.     

基于AHP的可拆卸性评价研究

文章介绍了基于AHP的可拆卸性评价.首先叙述了AHP算法的基本步骤,然后使用AHP算法进行可拆卸性评价.分别从技术性、经济性、环境友好性对拆卸性指标进行定义,并从定性与定量两种角度研究并形成这些指标的评价方法.     

基于遗传算法的多目标优化方法

本文通过建立多目标问题模型,提出了运用改进的遗传算法求解多目标物流网络问题.该算法借鉴AHP方法的思想,采用将其与遗传算法混合的求解策略,并采用分阶段化的实数编码思想以及相应的遗传算子设计,对遗传算法进行适应性改进.     

一种基于灰色层次分析法的网络攻击危害性评估指标量化方法

针对目前计算机网络攻击危害性评估指标多处于定性分析,无法满足网络风险定量评估要求的现状,在传统层次分析法(AHP)的基础上,结合灰色理论提出了一种基于灰色AHP的网络攻击危害性评估指标量化方法,对网络攻击危害性影响因素按照目标层、准则层、因素层等层次结构进行分类,建立起一套具有多级、分布式的网络攻击效果评估指标体系,并将灰色理论应用于指标权重分配计算过程中,降低了传统AHP评估时的主观性影响,从而为网络攻击危害性评估提供了全面合理、可量化的评估依据.     

AHP标度适应性问题的随机隐序率

研究了AHP应用过程中的隐序现象,提出1个用于判断AHP标度适应性的新指标--随机隐序率RHO,计算了4种AHP标度的随机隐序率RHO,并进行了初步分析.     

基于AHP-熵权法的复杂网络关键节点识别方法

复杂网络中的关键节点通常数量较少,但是对网络的影响却很大。现有的关键节点识别方法忽略了网络的整体特性、易受主观因素的影响。根据主观与客观赋权的特点,把熵权法的思想运用到AHP算法,建立了新的复杂网络关键节点识别方法,该方法在一定程度上克服了AHP赋权的主观性以及指标识别能力不足的缺陷。对BA无标度网络和WS小世界网络两个典型的复杂网络模型进行仿真表明,该方法可行有效,能准确识别出网络的关键节点,与现有的关键节点识别方法相比,其识别度更高。     

基于改进层次分析法的汽车零部件物流网络规划

采用改进层次分析法进行汽车零部件物流网络规划研究.针对汽车零部件业务特点,以市场环境、运输配送和服务能力3大因素构建选址评价体系,根据评价的确定程度,建立确认度矩阵对层次分析法(AHP)进行改进.最后,以某著名物流公司的实例,验证了规划的效果和改进方法的实用性.     

基于AHP的贝叶斯网络故障诊断方法研究

针对基于专家知识的故障诊断方法依赖经验的局限,提出一种基于层次分析法（AHP）的贝叶斯网络化工过程故障诊断方法。通过基于关联函数的AHP得到所有变量的权值,对22个变量节点的权值进行排序并将该排序作为K2算法的学习输入建立贝叶斯网络模型,同时结合复杂网络分析指标进行化工过程的故障诊断。通过TE过程故障诊断实例证明本文方法不仅避免了K2算法专家知识的主观因素影响,同时能很好地进行故障定位,找到故障源。     

优化AHP方式下对污水处理工艺的优选

污水处理工艺繁多,优劣不同.在实践中,对各种工艺进行全面系统的比较与选择较为困难,为此提出应用优化层次分析法(AHP)进行污水处理工艺的优选决策.通过构造三标度矩阵和最优传递矩阵,对传统AHP法进行优化,从而避免陷入矩阵的不一致性中.实例证明,优化AHP法用于污水处理工艺的评价选择是可行的.     

AHP问题的研究及应用

层次分析法(AHP)是经典的多属性决策方法,在很多领域得到了应用.研究AHP的基本理论,给出了确定权重的AHP方法,描述了采用AHP解决多目标决策问题的方法和步骤,通过具体消费者购房的实例,为消费者的实际消费决策提供科学合理的方法.