带有交货期窗口和工件可拒绝的单机排序问题(运筹学与控制论)

讨论了带有交货期窗口和工件可拒绝的单机排序问题﹐这一问题是将所有的工件分成两个集合﹐一个是被接受的工件集﹐一个是被拒绝的工件集。假设被接受的每个工件都有一个待定的交货期窗口﹐且所有工件的交货期窗口的大小是相同的﹐如果工件在窗口中完工﹐则不产生任何费用;否则工件提前或延误﹐会产生相应的提前或延误的费用。而对于拒绝工件而言﹐它的费用只与工件有关。这类问题的总费用是2个工件集的费用之和。目标函数是确定被接受工件的最优排序﹐极小化总费用﹐给出了一个动态规划算法﹐并证明了这个问题是多项式时间可解的。
     

服务型企业ERP系统选型研究

传统的方法在进行企业资源计划系统选型时,往往都不能较好地处理实际企业需求,致使服务型企业实施企业资源计划系统的总体效果并不理想。基于此,在建立全面的企业资源计划系统选型评价指标体系的基础上,为了减少主观因素的影响,提高评价结论的准确性,提出了综合熵权和逼近于理想值排序方法的企业资源计划系统选型方法。以某服务型企业资源计划系统选型为实例,证实了此方法操作简单,可靠性高。     

海量信息异常检测问题的异常概率排序算法

针对异常检测算法速度慢、精度低、稳定性差等问题,提出了一种通过异常概率排序提取异常点的算法(OAP).由于异常点相对正常点更容易通过对数据空间的均匀分割而孤立出来,所以OAP通过数据点在均匀N叉分割树中的孤立深度估算异常概率的大小,从而得到异常概率的排序,最终构造由k个异常概率最大的点组成的列表,列表中的数据就是所求的...     

病险水库除险加固关键技术研究

本课题针对病险水库除险加固中存在的问题以及除险加固技术的迫切需要,在综合分析国内外病险水库除险加固经验以及工程检测技术的基础上,围绕病险水库除险加固技术、基于风险的除险加固方案优化技术、除险加固效果量化评价技术和水库除险加固优先级指标体系建设等问题,建立和完善了适合我国国情的实用有效的病险水库除险加固案例库、除险加固技术分析评估方法、除险加固效果的量化分析和病险水库除险加固排序决策的理论体系,制定了适合我国国情的水库除险加固技术的评价技术、量化技术和决策排序技术的标准和导则,     

一种相对隶属度新概念下的模糊数排序方法

为了解决防空作战辅助决策中模糊数隶属函数在用于模糊数比较时产生的问题,定义了相对隶属度的概念,并且在此基础上定义了模糊数的期望值以及相对隶属度偏差。提出了一种新的基于相对隶属度的模糊数排序方法,算例表明该方法有效可行。     

基于聚类的智能网页推荐系统研究

设计了一种智能网页推荐系统的架构,其中包括数据预处理、聚类分析和网页推荐3个子系统,可以根据网站的访问日志来对用户进行自动分类,进而对网站的新用户在线提供网页推荐。提出了路径间距离的计算方法,进而研究了聚类子系统的结构,并通过对微软网站中用户访问日志的仿真实验,说明了所述方法的有效性。     

海上要地防空反导阵地优度排序研究

针对海上要地防空反导作战中发射阵地优度排序问题,结合要地面积较小、各备选阵地自然环境条件差别不大的实际情况,提出一种以各阵地与保卫目标间距离来衡量阵地优度的评价指标体系构建方法。首次将各己方目标的重要度作为对应评价指标的权值,并提出一种基于网页排名(PageRank, PR)算法的评价指标赋权方法。通过算例仿真可得,本文提出的方法能够给出科学、准确的备选阵地优度排序,为解决海上要地防空反导阵地选择问题提供了一种新思路、新方法。     

基于灰关联分析和时空偏好特征的兴趣点推荐算法

为了提高动态推荐效果,从时间个性化和连续性的角度出发,细化了签到用户的时间特征,利用灰关联分析度量时间向量的相似度,与矩阵分解算法结合,给出了一种新的矩阵分解算法。该算法可缓解时间戳细化签到矩阵后带来的数据稀疏的影响。同时为了提高个性化推荐,采用自适应核密度估计方法捕捉用户的空间偏好,增强用户的个性化体验,进而提高推荐质量。在此基础上,设计了一种新的兴趣点推荐算法。实验结果表明,该算法能有效地提高推荐准确率和召回率。     

面向少数类用户兴趣演化的推荐算法

为了提高推荐算法在对少数类用户进行推荐时的时效性、准确性,提出一种面向少数类用户兴趣演化的推荐算法.该文算法将时间窗口、指数衰减函数和带有时间效应的用户项目交互信息3个因素相结合,描述出不同用户对不同项目类型的兴趣倾向值.通过改进的K-means算法对用户进行分类,并对聚类结果中近邻数量极少的类用户(少数类用户),使用...     

区间数互补判断矩阵中元素的运算与排序算法

分析区间数互补判断矩阵中已有的元素运算法则,重新定义区间数互补判断矩阵中一些元素的运算,给出将区间数互补矩阵转换为一致性矩阵的定理,并利用互反和互补之间的转换,得到一个区间数互补判断矩阵的排序算法.