基于模糊AHP的企业IT项目子系统建设后评价模型

企业IT项目是要建立一系列信息子系统,在某个子系统建设完成并投入使用一段时间后必须对其进行评价,为下一个子系统的建设积累经验;文章建立较为完整的评价指标体系,并在WSR方法论的指导下,综合运用了Delphi法、模糊层次分析法、灰色关联度方法及模糊综合评价方法,提出了一个基于模糊AHP法(FAHP)的综合评价模型,提高了评价过程的客观性和评价结论的准确性。     

定性系统单元分解仿真算法研究

标准的QSIM算法,由于基于全局状态表示来描述、推理系统的行为,对于复杂系统推理求解时会产生不可控分枝问题.文章提出一种系统分解的仿真算法,将定性模型分解成称之为"单元"的子模型.对单元分别应用QSIM推理,对单元间的关系通过约束传播使得子模型推理一致.这种系统分解仿真算法可大大降低QSIM算法的不可控分枝,提高系统的仿真效率.     

一种高效Multi-agent仿生算法用于设计优化

分析了John Holland在其遗传算法理论中提出的反转算子在数值优化应用中的不合理性,提出了一种轮盘反转算子来克服这种不合理性,并结合新的反转算子在杂草生态学的基础上提出了-种高效的多智能体仿生算法-RMAAA算法,证明了算法的全局收敛性.14个10～10000维无约束优化问题仿真实验表明,该算法性能好于其他优秀算法,尤其对于其中8个函数,当维数为10000时该算法需要的评价次数都小于10000次,且所得解的精度较高.在求解焊接梁设计工程优化问题时,该算法能够以较少的函数评价次数得到更加精确的全局Pareto最优解,表明RMAAA算法是实际有效的.     

区间直觉模糊多属性群决策自收敛算法

对区间直觉模糊多属性群决策中的一致性问题进行研究,引入了一种可自收敛算法得到一致性群决策矩阵。首先基于区间直觉模糊数的运算法则和集结算子,将单个决策者的决策矩阵集结为群体决策矩阵;然后通过可自收敛算法反复迭代,直到得到满足一致性的群体决策矩阵;最后再次基于区间直觉模糊数的集结算子和排序规则实现方案选优。从理论上论证了该算法的收敛性和保序性,并通过算例验证了算法的可行性和有效性。     

基于消费者视角的智能快递使用意愿实证研究

随着电子商务蓬勃发展,网上购物交易量持续增多.快递包裹数量出现跨越式增长,传统送货上门的方式已不能满足最后一公里配送需求,于是智能快递柜应运而生.本文以消费者为研究对象,从情景和用户的角度,构建出智能快递柜的使用意愿影响因素的模型.通过多元逐步分析得出情景因素中的智能快递柜的位置便利、包裹轻便和感知时间压力以及用户特质中的感知有用性和个体创新性显著影响智能快递柜的使用意愿.因此本文结论对未来智能快递柜的发展布局及完善具有重要意义.     

虚拟企业的构建与协调

首先阐述了虚拟企业产生的背景;然后从识别、组建、运行、中止4个阶段来分析虚拟企业的生命周期,论述了虚拟企业构建过程中的关键要素;最后从企业文化的角度论述了虚拟企业的协调,同时对我国虚拟企业发展现状、存在的问题及对策进行了探讨.     

基于证据理论的证券投资分析方法

文章基于证券市场的多变性和存在诸多不确定性的客观事实,分析了单一证券投资技术方法的弊端,建议用多种分析方法预测证券未来的走势;引入证据理论来处理不同投资分析方法结论存在的差异;将不同的技术分析方法作为独立的证据源,用Dempster-Shafer合成法则对各种方法的结果予以融合,提高了投资分析结果的可靠性和科学性。     

网络教育资源浏览的导航模型及其挖掘算法

将Web使用挖掘应用到网络教育领域,分析了其挖掘过程,包括数据采集、数据预处理、模式发现和模式分析;通过建立网络教育资源导航模型,并利用蚁群算法对Web日志数据中使用者的浏览行为进行挖掘;提出一个新的导航路径挖掘算法,可以发现有价值的用户浏览模式,指导用户对教育资源作进一步的搜索,还可以将训练好的网络图用于用户的个性化定制服务。     

城市突发事件的应急设施选址群决策方法

针对应急设施选址中存在的一类不同决策部门存在不同权重且属性值为精确数、三角模糊数和语言值的混合型多属性群决策问题,提出了一种基于TOPSIS和距离测度的应急设施选址群决策方法。该方法可直接集结评价信息,避免了数据类型转换和量纲统一所造成的信息损失,同时基于距离测度方法确定决策部门和属性的客观权重,将其客观权重和主观权重线性合成为综合权重。最后,通过具体的应急设施选址案例验证方法的可行性和有效性。     

考虑随机离职的新产品研发项目组合多技能员工调度模型

研发人员随机离职事件对新产品研发项目组合调度具有重要影响.以多技能研发人员为调度对象,采用离散马尔可夫链描述人员离职过程,考虑人才培养战略收益、研发周期以及研发成本三个目标,建立了新产品研发项目组合调度随机多目标约束优化模型.采用自适应帕累托抽样算法求解模型,算法中采用马尔可夫蒙特卡罗抽样技术进行随机离职抽样,基于启发式串行进度生成机制计算确定性情况下目标值,采用快速非支配遗传算法(NSGAII)获取多目标期望值模型的帕累托解集.将算法和模型应用到国内某公司一种新的电气节能产品研发项目组合人员调度问题中,结果显示:随机模型较确定性模型更为贴近企业实践情况;设计的算法能够有效地求出问题的帕累托解集,收敛性能较好.研究结果可为企业进行随机离职情况下新产品研发项目组合多技能员工调度方案的制定提供有效的决策支持.