序贯观察与选择问题截止阀策略的一个改进

截止阀策略是解决序贯观察与选择问题的有效方法.在多次应用的问题情境下,通过减少截止阀值来降低失败的概率,进而实现平均收益的最大化,代价是减少了观察选项的数量,增加了决策的不确定性.本研究围绕降低失败的概率进行,从降低标竿而非减少截止阀值入手,采用均值标杆改进了最大值标竿的截止阀策略.基于仿真实验的结果显示,改进后的策略具有更好的平均收益和更低的失败概率,同时,还证明了20%就是均值标竿的近似最优解.     

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。     

红霉素与阿奇霉素治疗小儿肺炎支原体肺炎的效果观察及护理

探讨分析红霉素、阿奇霉素在临床上治疗小儿肺炎支原体肺炎的效果及护理干预方式。笔者选取2020年6月1日—2021年7月31日在医院诊治的50例小儿肺炎支原体肺炎患儿,作为此次探究的样本对象。按照随机数列法将其分配为探究组与对照组,各25例。探究组选择红霉素+阿奇霉素序贯治疗,对照组25例患儿选择阿奇霉素进行单一治疗。治疗完成后,将2组患儿的治疗效果、临床症状改善时间、治疗痊愈时间等数据进行对比分析。设定研究疗程结束后,经统计比对数据发现,探究组患儿的总有效率（100.00%）明显高于对照组（76.00%）,效果差异显著（P<0.05）,差异有统计学意义;在临床症状改善时间与痊愈时间方面,探究组数据均明显优于对照组,组间差异显著（P<0.05）,具有可比性。对于小儿肺炎支原体肺炎患者,采用红霉素+阿奇霉素序贯治疗临床效果显著,再辅以合理的护理干预措施,其临床症状缓解见效快,痊愈时间短,不仅提升了治疗质量,而且更有利于患儿早日康复。     

基于瑞利分布的计量型序贯网图检验

针对瞄准发射系统中着落点位置通常服从瑞利分布的事实,研究了计量型检验问题,建立了基于瑞利分布的序贯网图检验.采用搜索和迭代的计算机程序,可以得到计量型序贯网图检验方案.通过实例将序贯网图与计量型定数检验和计量型序贯概率比检验进行比较.结果显示,计量型序贯网图检验在减小最大样本量方面有更好的效果,更适用于高成本的抽样检验.     

高斯向量和柯西向量二次型分布的不等式

对Bakirov的关于高斯向量二次型分布的结果做了进一步的推广,并对服从柯西分布的随机向量的二次型分布进行了讨论,得到了关于高斯向量和柯西向量二次型分布的一个新的不等式.     

非对称损失下正态均值的区间估计

考虑非对称损失下正态均值的区间估计, 在位置变换群下给出容许的最优同变置信区间, 其为通常置信区间的推广. 同时, 利用估计问题中对序限制下参数估计量的改进方法, 结合分布参数之间的序限制改进了所得的最优同变置信区间, 构造了一族改进置信区间.     

考虑全局资源闲置成本的分布式RCMPSPTT

在考虑资源转移时间的分布式多项目调度问题中,增加考虑资源闲置成本,对于多项目共享资源的协调决策具有重要影响.基于多Agent系统建立以单项目完工时间为优化目标的局部调度模型,并采用遗传算法求解初始局部调度计划;同时考虑项目延期成本、全局资源转移成本和闲置成本,以多项目总成本为优化目标建立全局协调决策模型,设计基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制协调全局资源的分配和转移,并根据协调结果调整单项目局部进度计划;以MPSPLIB问题集开展实验研究.研究结果表明:协调时考虑全局资源闲置成本能更好的协调全局资源的分配和转移;与无博弈随机分配和转移的协调机制相比,基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制可以有效地降低多项目总成本.     

对称熵损失下两个指数总体均值的序约束估计

在对称熵损失下, 讨论了样本容量相等时, 两个指数总体均值λ_i(i=1,2)的约束极大似然估计i的险, 其中约束为λ₁≤λ₂. 证明了λ₁与λ₂具有比经典极大似然估计X₁与X₂ 更小的风险, 并给出了当λ₂/λ₁→∞和n→∞时,λ_i对X_i(i=1,2)渐近功效e(λ_i,X_i)的值.     

基于智能化分配算法的计算机负荷并行处理技术

针对计算机负荷并行处理的高效稳定和最优化问题,提出了一种智能化任务分配算法.该算法智能化地选择各节点状态和启动策略,将总负荷分配到合适的节点,以使得通信和处理开销最小、负荷均衡,从而使并行处理系统的整体性能达到曩佳,成本最低.仿真结查表明,该算法对那些包含少量或适度数量的子处理器网络来说,更为有效和稳定.     

一种二元决策图底事件排序的新方法

故障树分析(Fault Tree Analysis, FTA)是对系统进行可靠性分析的一种有效方法.而在现在所有的故障树分析中,二元决策图(Binary Decision Diagram, BDD)又是其中最有效的方法之一.由于BDI)的节点数在很大程度上依赖于输入的底事件的排列次序,所以从故障树到BDD的转换过程中,需要先对底事件进行排序.而如何对底事件进行有效的排序则成为一个重要且未完全解决的课题.本文提出了一种新的底事件排序法--相邻底事件优先法.其基本思想是利用故障树的相邻关系来给其赋予不同的排序优先级.该排序方法所具备的特点包括:其底事件排序过程是静态的,但在BDD的构造过程中,能动态地对已经排序的底事件进行筛选,同时它还支持在BDD的不同分支采用不同的底事件排序方法.实验证明,与现有的最优方法相比,相邻底事件优先法可有效提高75%的故障树的BDD转化效率.