多目标决策分析中的目标关联分析法

针对多目标决策中的各目标之间存在相互联系 ,提出了“目标关联分析法”,通过建立目标关联矩阵 ,运用线性变换将原来相互关联的目标变换成一组等价的独立目标 ,进而确定影响系统运行的主要因素及权重 ,同时将各方案的原目标取值转换为独立目标下的取值 ,为多目标问题的分析和决策提供了一种新方法 .     

优序法在管理成果评价中的应用

在对管理成果进行评价时 ,首先要建立指标体系 ,而在这些指标当中有的可以定量描述 ,有的只能定性来描述 ,所以在评价时应当将定性和定量指标进行综合考虑。优序法就是通过对多目标决策问题进行两两相对比较 ,最后给出全部方案的优序排序。此方法应用简单 ,既能处理定量问题 ,又能处理定性问题。在建立管理成果指标体系的基础上 ,利用优序法 ,给出了管理成果评价方法。     

河南省大豆品种灰色布局决策研究

运用作物灰色育种学原理,对1996～1997年河南省大豆品种区域试验资料进行了品种中心灰靶布局分析。在此基础上,提出了河南省不同生态类型区大豆品种灰色布局决策,并对品种区域试验中应当引起重视的问题进行了讨论。表2,参5。     

短期生产计划中产品完成期的动态决策

生产计划和决策是一个企业成功运营的关键。在研究了产品完成期的基础上提出了动态甘特图 ,用于短期生产计划中产品完成期的动态决策。该动态甘特图具有形象、直观和易于决策等特点。仿真结果表明了它的有效性。     

北大别山adakite型灰色片麻岩的确定及其与超高压变质作用的关系

研究发现北大别山中酸性灰色片麻岩中存在ａｄａｋｉｔｅ型岩石,其地球化学特征表现同Ａ１２Ｏ３,Ｓｒ,Ｓｒ／Ｙ和Ｌａ／Ｙｂ,低Ｙ,Ｙｂ和Ｓｃ,Ｓｒ正异常,铕正异常或微弱负异常,北大别山ａｄａｋｉｔｅ型灰色片麻岩由俯冲大洋板片融形成,已有的研究表明大别山灰色片麻岩主要分布于大别山且形成于印支期前,因此北大别山ａｄａｋｉｔｅ型灰色片麻岩的存在扬子和华北板块印支期碰撞前存在大洋板片的俯冲,洋壳是向北大别山下     

基于灰色预测法对广东省地区生产总值的预测分析

将广东省地区生产总值作为研究对象,基于灰色预测法对1978—2016年数据进行分析,建立GM(1,1)模型.数值仿真结果表明,该模型的拟合效果较好.利用所建立的模型预测2017—2021年广东省地区生产总值,可为了解广东省未来经济发展水平提供一定的参考.     

基于灰色系统理论的360°绩效考评

文章基于对现行的绩效考评方法的特点和有效性的分析,构建了360°绩效考评层次结构模型,利用层次分析法并结合德尔菲法确定各考评指标的权重,再运用灰色系统理论的原理和方法,提出一种以定量分析为主并与定性分析相结合的360°绩效考评方法;通过实例分析,此方法具有把各层考评者提供的"贫信息"做出系统综合的优点,最终不仅能得到被考评者的总评所属灰类及优劣顺序,而且可以得到各级指标所属灰类和具体的灰色评价权数,使360°绩效考评较好地达到了绩效反馈目的。     

基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究

车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC (mobile edge computing)服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法（improved fireworks algorithm based on convex optimization, CVX-FWA）来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置。     

隧道地表沉降预测的时变参数灰序模型TGM-AR

在趋势项提取法中,针对逐步回归法比较烦琐及灰色模型预测精度低的缺点,结合灰色预报系统的灰色性和时变性,根据变形体的实际变形规律,将时变参数a(t),b(t)及灰色理论应用于时序模型建模中,提出并建立时变参数灰序模型TGM-AR.时变参数灰色模型用于提取趋势项部分,时序模型用于提取随机部分.将模型应用于隧道地表的沉降分析和预测,结果表明模型预报精度高,且趋势项的物理意义明确.     

基于模糊决策算法的新能源汽车充电桩布局优化方法

为了最大程度满足车流量充电高峰期的需求,提出基于模糊决策算法的新能源汽车充电桩布局优化方法.结合充电桩的覆盖区域以及建设管理费用等因素,构建充电桩布局模型;集合模型中的模糊参数,获取模糊适应度函数,依据决策者满意程度和优先等级,建立优属度权重选择函数获取满意解,完成充电桩布局优化.实例测试结果表明：该方法可结合充电桩建设区域实际车流量情况和充电需求,完成充电桩布局建模,迭代次数为62次时即可获取最小适应度函数,完成新能源汽车充电桩布局优化.