基于未确知三值判断的层次分析法

研究了层次分析法中对元素重要性进行两两比较时判断值的不确定性问题.给出了两两比较判断值为未确知三值互反标度时判断矩阵的构造方法,并通过将这种互反判断矩阵转化为属性判断矩阵,给出了其一致性检验方法及权系数的简明计算公式.最后给出了算例分析.     

确定相对决策权重的链比较法

基于层次分析法(analytichierarchyprocess,AHP)的基本原理,在假定决策者两两比较判断矩阵已知的情况下,提出了一种根据两两比较判断矩阵确定决策者对决策对象的综合决策权重向量的新方法———链比较法,并用一个数值例示进行了说明。最后,讨论了链比较法的优点与可能的不足以及可以进一步改进的地方,与其他方法进行了比较,说明了方法的合理性,并就AHP未来可能的研究问题进行了展望。     

A PRACTICAL METHOD FOR IMPROVING CONSISTENCY OF JUDGEMENT MATRIX IN THE AHP

In this paper, an approach to improving consistency of judgement matrix in the Analytic Hierarchy Process (AHP) is presented, which utilizes the eigenvector to revise a pair of entries of judgement matrix each time. By using this method, any judgement matrix with a large C.R. can be modified to a matrix which can both tally with the consistency requirement and reserve the most information that the original matrix contains. An algorithm to derive a judgement matrix with acceptable consistency (i.e., C.R. < 0.1) and two criteria of evaluating modificatory effectiveness are also given.     

改善判断矩阵一致性的一种有效方法

对于层次分析法中不满足一致性条件的判断矩阵 ,提出了一种新的有效校正方法。该方法只校正判断矩阵的一行一列 ,即首先利用“方差”思想确定判断矩阵中应校正的行与列 ,然后根据对数最小二乘法原理 ,构造一个满足一致性条件的中间判断矩阵。在此基础上 ,利用取整函数 ,建立一个既有满意的一致性 ,又保留有原判断矩阵较多信息的新的判断矩阵。该方法校正速度快 ,新判断矩阵的元素具有明确含义 ,实例表明该方法是有效的     

一种基于流量工程的网络端到端性能分析算法

网络性能分析与优化是面向流量工程网络设计与管理的关键任务之一。以流量工程为基础,应用网络图的方法描述网络拓扑,通过对链路性能参数描述矩阵的标准化变换及网络邻接关联矩阵传递闭包的求解,同时结合网络事件的随机性,给出一种求解网络链路数据传输能力、分析网络端到端连通性能的算法,为网络设计及其性能分析提供了一种便捷可行的方法。     

非理想阵列的信号波达方向和多普勒频率估计

在均匀线阵存在误差的情况下 ,提出了一种信号波达方向和多普勒频率的估计方法。此方法在空间域 ,不仅考虑了阵元幅相误差 ,而且考虑了阵元位置误差 ,使包括幅相误差和位置误差在内的误差矩阵达到Frobe nius范数的最小值。在时间域考虑了测量噪声 ,使得多普勒频率估计的似然概率达到最大。仿真结果表明了此算法的有效性。     

网络最大流的割集矩阵算法

利用网络单位流量及网络可行流的流量平衡关系,得出流量关系矩阵,由流量关系矩阵,得出网络割矩阵,从而求出网络图的割集,最后根据网络最大流等于最小割容量,求得网络最大流,此方法使得计算网络最大流变得简便,且具有很强的实用性.     

基于卡尔曼滤波的动态OD矩阵估计

建立了动态OD矩阵估计的状态空间模型,通过对路段车流量和行程时间的检测以估计时变的OD数据,并对其中关键的分配矩阵给出了解析的计算公式.采用扩大状态变量的卡尔曼滤波,得到了OD估计的实时递推算法.仿真实验表明算法非常有效.     

基于LMI的非线性系统PDC控制器设计方法

针对T-S模糊模型描述的非线性系统，提出了一种PDC控制器的直接设计方法。将闭环控制系统的稳定要求、性能指标及控制量约束条件统一到线性矩阵不等式的框架内，通过求解线性矩阵不等式族获得控制器参数。以倒立摆系统为例，对提出的设计方法进行了验证，仿真结果表明设计方法是有效的。     

人工神经网络D最优设计的一种方法

利用初始的少数实例求初步的权值矩阵，根据该矩阵的人工神经网络模型找出偏导数向量的模最大时对应的设计矩阵，又根据该设计矩阵的实例求出新的权值矩阵，寻找新一轮设计矩阵。通过用泰勒级数展开的神经网络输出公式，求该输出函数的方差，证明了偏导数的向量的模最大是相关矩阵行列式最小(D最优)的充分条件。