基于熵权的模糊物元决策

熵权是根据评价指标及其属性值的固有信息确定的.根据Vague集理论和物元理论,结合信息熵的概念,将熵权引入模糊物元决策中,介绍了Vague集的相关概念,定义了Vague复合物元.根据Vague排序函数定义熵权,并确定了模糊物元决策的理想解.在同时考虑专家权重和熵权的基础上,对各方案物元进行了综合评价.最后,以1个具体的数例说明如何运用本文所提出的方法.     

基于区间定位和灰关联的区间DEA效率指数测算与排序

针对经典区间数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)求解算法过分依赖于评价者的"主观判别",或求得的效率区间长度可能过大,对被评价决策单元有效性的解释力弱的缺陷,提出一种改进的区间DEA模型求解算法——区间定位法,该方法对评价者的"主观判别"依赖程度低,且求解的效率区间长度较小。在区间定位法的基础上,进一步提出了基于灰色关联度的决策单元效率排序方法。     

基于重构信道的组分层空时系统接收天线选择

针对采用排序的串行干扰消除检测的组分层空时系统,提出了基于重构信道QR分解的接收天线选择算法,该算法用子信道Frobenius范数排序代替Moore-Penrose伪逆行范数排序得到置换矩阵,降低了计算复杂度.并给出了基于重构信道的快速算法,该算法比常规信道快速算法具有显著的性能提升.仿真分析表明,该算法在中断容量上与最大容量算法接近,重构信道QR分解算法与基于伪逆排序方法性能相近,重构快速算法性能稍有下降,但复杂度更低.     

残缺互补判断矩阵排序方法

在残缺互补判断矩阵的加性一致性概念的基础上,首先对其他两种残缺互补判断矩阵排序方法进行改进,然后提出了残缺互补判断矩阵的最小方差法和二次规划法,为解决残缺互补判断矩阵排序问题提供了新的途径。理论分析和数值结果均表明:这些排序方法具有简洁、有效,且易于计算器或计算机上实施等优点。     

带有学习效应和机器可用性限制的排序问题

针对单机和两台机器的平行机排序问题,建立了机器具有学习效应和可用性限制的排序模型。在这个模型中,机器具有学习效应。在学习效应下,工件的加工时间与所排位置有关,对于需要在同台机器上加工的工件,工件随位置的靠后其实际的加工时间减少。同时由于定期维修等原因而导致机器在某段时间内不能加工工件。考虑了目标函数为极小化总完工时间的单机和两台机器的平行机问题。对于机器在任意时间进行维修的一般情况给出了动态规划算法,通过数值例子说明了算法的有效性,对机器在使用前进行维修的特殊情况给出了多项式算法。     

基于改进离散微粒群优化算法的混流装配线多目标排序

产品投产排序是混流装配线有效运作的关键,它是标准微粒群算法无法直接应用的离散空间问题.提出改进离散微粒群优化算法来解决混流装配线多目标排序问题.提出了适应离散编码的粒子位置编码方式,有效避免了不可行解的产生,提高算法效率.引入了动态参数及自适应逃逸机制增强了粒子的多样性和搜索性能.分析了装配线参数变化对目标函数和相应投产序列的影响,并确定出了能够获得最优解的合理参数范围.提出评价指标对改进离散微粒群优化算法与基本离散微粒群优化算法进行了对比,对实际混流装配线的仿真实验表明提出的改进微粒群优化算法可以直接应用于离散排序问题,是一种高效的混流装配线排序算法.改进微粒群优化算法与遗传算法的仿真实验对比显示了提出方法在混流装配线排序问题中的优越性.     

模糊数比较与排序的结构元方法

利用有界模糊实数集与[-1, 1]上同序标准单调函数类的同胚的性质,将模糊数的比较 转换为[-1, 1]上同序单调函数的比较问题,在此基础上,借助模糊结构元的方法定义了模糊数空间上的几种序关系,并证明了它们的一些性质.利用结构元方法定义的序关系,计算上简捷方便,为依赖模糊数排序的模糊决策问题提供了快捷的分析工具.     

基于JIT的多目标并行多机调度问题的混合遗传算法

针对一类极小化 makespan和延迟区间的并行多机零件排序问题 ,设计了一个混合遗传算法 .该算法的特点是充分利用求解单机问题的最优有效算法 ,设计了一种简单的编码方案 ,简化了算法的实现难度 ,提高了算法的执行效率 .数值仿真实验表明 ,该算法具有收敛速度快、优化效果好等特点 ,且适合于求解大规模问题 .     

基于读者偏好变化的高校图书个性化推荐方法

提出了一种根据读者借阅行为记录和图书信息来观察高校读者阅读偏好随着时间变化的思路,并借助二分网络结构特性,提出了测量偏好变化特征的计算方式及其作为推荐客体结合传统图书推荐算法的混合推荐方式。同时,使用上海交通大学图书馆图书借阅历史数据展示了偏好变化计算结果和结合偏好变化的混合推荐方法相比传统推荐方法的优越性。     

A NEW TEST PROCEDURE FOR NEW BETTER THAN USED IN INCREASING CONVEX ORDERING

A new nonparametric procedure is developed to test the exponentiality against the strict NBUC property of a life distribution. The exact null distribution is derived by the theory of sample spacings, and the asymptotic normality is also established by the large sample theory of L-statistics. Finally, the lower and upper tailed probability of the exact null distribution and some numerical simulation results are presented as well.