第三方逆向物流战略决策有关问题的探讨

文章运用战略决策的相关方法并结合逆向物流业自身的特点,建立了第三方物流公司开展逆向物流服务的战略决策模型,并结合这一模型重点分析了第三方物流公司的战略决策过程,对我国逆向物流决策的相关问题也进行了初步探讨。     

ID3算法在计算机成绩分析中的应用

通过介绍数据挖掘的概念和决策树分类方法,论述了ID3算法的基本思想和实现方法,并用该算法对学生计算机成绩进行分析,构造计算机成绩决策树并从中提取出一些重要规则,为教师教和学生学提供参考依据.     

基于面向对象技术的DSS模型设计与实现

根据面向对象技术的原理,探讨了基于面向对象方法的DSS模型的设计和实现方法.提出了基于面向对象DSS模型的定义和表示方法,使用了模型字典来进行模型的存储,描述了复合模型实现的方法.该模型表示方法已应用于信贷决策支持系统中,取得了令人满意的效果.     

基于决策类划分新型多变量决策树算法实例分析

利用"基于决策类划分的新型多变量决策树算法"中的五大步骤,以"气象信息系统表"为实例构造多变量决策树,取得的结果与著名的单变量决策树(ID3)方法和粗糙集多变量决策树方法所获得的结果相同,证明本算法有效。其决策树构造过程简单,易于理解。通过时间复杂度的比较,证明本算法优于粗糙集算法速度更优和ID3算法。     

基于离差最大化的决策者权重的确定方法

基于离差最大化思想提出了一种确定多属性群决策中决策者权重的新方法。先根据群决策者对方案属性的客观评价值计算出属性的权重,然后根据各方案的综合属性值,基于离差最大化法给出决策者的权重,进而给出多方案间的排序。该方法充分发挥了离差最大法的客观赋权性,并且能够激励决策者对已知方案进行客观合理评价。最后将该方法应用于某化工建设项目环境影响技术评估,实例表明该方法的可行性和有效性。     

引入谈判博弈的Q-学习下的城市交通信号协调配时决策

由于城市交通路网中交叉口间交通信号决策是相互影响的,并且车联网技术使得交叉口交通信号配时agent间能进行直接交互,此决策问题可用博弈框架来描述。建立了城市路网中相邻交叉口间交通流关联模型,通过嵌入谈判博弈模型来设计Q-学习方法,此方法中利用谈判参考点来进行配时行为的选择。仿真实验分析表明,相对于无协调的Q-学习算法,谈判博弈Q-学习取得更好的控制效果和稳定性能。谈判博弈Q-学习在处理交通拥挤及干扰交通流时,能根据交通条件灵活地改变交通信号配时决策,具有较强的适应能力。     

QFD中用户需求到技术特性的映射方法

针对质量屋存在内在模糊性和不确定性的问题,引入了粗糙集理论中的基本原理.提出了粗糙数的概念,用于得到客观的用户需求重要度排序.将用户需求与技术特性的关联性测度和技术特性自相关性确定问题转化为决策系统中条件属性重要度的确定问题,并结合条件熵与互信息的概念,提出了一种可提高计算精度的属性重要度算法.为了实现技术特性的最优配置,建立并求解以可用资源决策值与目标值的偏差最小为优化目标的整数规划模型,从而实现由用户需求到技术特性的映射.最后,通过推力轴承设计实例验证了所提方法的可行性和有效性.     

非银行金融集团运营决策管理系统

针对大型非银行金融集团在运营管理方面的需求,本文设计了一套金融运营管理系统,该系统以MyEclipse为开发平台,采用B/S模式设计,支持在线短信发送,支持手机客户端在线操作和浏览运营数据.实现了对非银行金融集团运营监管数据的快速、准确的全面管理,提高了整个集团的运营管理水平.     

用于宽带自适应通信的认知无线电决策引擎设计

为改善认知无线电的自适应参数调整功能,提出了基于混合的离散二进制粒子群算法对无线电系统待优化的目标函数进行寻优,针对多载波系统对算法性能进行了仿真分析。结果表明,基于混合的离散二进制粒子群算法的认知决策引擎在收敛速度、收敛精度和算法稳定度方面都有所提高。     

浅析企业数据仓库与联机分析处理及数据挖掘技术的应用

文章针对企业对信息系统数据挖掘的需求，提出了基于数据仓库，应用联机分析处理及数据挖掘技术的计算机辅助决策支持系统的模型，并对数据仓库、联机分析处理及数据挖掘技术的应用进行了分析。