基于粒子群算法的资源均衡

提出了将粒子群算法运用到型号研制项目资源均衡优化问题中的构想,建立了适用于资源均衡优化问题的粒子群算法模型,设计了基于非关键活动动态时差的资源均衡优化粒子群,构建了基于资源强度和活动实际开始时间的评价函数,给出了算法流程,并通过算例的计算分析,应用该算法得到的资源强度比初始方案的降低了88.38%,比P3软件及Project2002的结果分别降低了58.42%、74.48%,验证了该算法的可行性与有效性,同时还获得了若干个次优方案.     

基于仿真的有线通信网络连接方案优化研究

费用问题是有线通信网络建设过程中的重要问题.针对通信网络费用计算过程中的拓扑结构问题和定性值量化问题,分别研究了"演进法"和"拟合法".其中"演进法"大大减少了拓扑结构选择的计算量,使多节点连接方案计算成为可能;"拟合法"为多层定性值的量化提供了手段.把这两种方法综合到仿真计算过程中,为选择费用最小的网络连接方案提供了支持.     

深空探测巡航段自主光学导航方案研究

星际巡航段导航方案设计是深空探测任务中的重要组成部分.针对巡航段的特点,研究了一种基于多颗小行星光学信息的自主光学导航方案.它包括导航星的确定,导航系统的建立,导航算法的研究.此方案给出了统一的导航小行星选取准则,导航星个数的判别方法,以及基于UD分解的递推加权最小二乘滤波导航算法.通过可观测性分析确保了导航算法的可行性,利用数学仿真验证了导航方案设计的合理性.此方案的导航系统精度优于深空1任务,位置估计误差小于100,速度估计误差小于0.3m/s.     

一种改进的基于效用理论的TOPSIS决策方法

提出了一种改进的TOPSIS决策方法.该方法更多地融合了决策者的主观意愿:用决策者对属性的效用评价代替方案的原始属性数据;用模糊数替代精确值反映决策者对效用值的理解模糊不确定性;同时关注决策者对最佳决策方案属性效用的综合性、均衡性考虑.最后,通过对一个具体决策实例的分析,验证了方法的合理性和有效性.     

基于偶图匹配和禁忌搜索的排课新算法

针对目前高校的特点,提出一种偶图匹配和禁忌搜索相结合的排课新算法.将排课五要素恰当地绑定封装成课元和课栈两个向量,并以二维权值矩阵描述课元和课栈之间的关联权重,按照重权优先的原则并根据正确性原则进行约简,获得课元和课栈之间的匹配偶图.在此基础上,引入禁忌搜索算法,以排课的完备性原则、合理性原则和人性化原则的加权和为目标函数,以随机二维权值矩阵生成的匹配偶图为初始解,对二维权值矩阵进行扰动构成搜索邻域,以生成的匹配偶图为禁忌对象,采用全局藐视准则,获得最优的排课方案.给出典型算例验证提出的方法,结果表明了其可行性,并且具有考虑因素多和计算效率高的特点.     

资源受限多项目选择计划模型及其免疫优化决策方案

针对资源受限多项目选择计划问题探讨其数学模型,利用改进的克隆选择算法对其进行求解.算法设计中,利用启发式规则生成初始抗体群;利用变异算子改善进化群体的质量和增强进化群体的多样性;在群体更新中,基于启发式规则,插入新的成员微调进化群体的多样性.数值实验结果说明了模型设计的合理性,以及改进的克隆选择算法的有效性,获得了所建模型的较好决策方案.     

高分辨率遥感影像在水土流失定量评价中的应用探讨——以Quickbird影像为例

我国是世界上水土流失最严重的国家之一,水土流失是我国的头号环境问题。从20世纪80年代起,我国开始将GIS技术应用于水土保持领域,主要是将GIS与通用水土流失方程结合来估算坡面土壤侵蚀,方程中的作物管理因子(C)和水土保持措施因子(P)主要是基于中低分辨率影像来获得的;对于沟蚀,目前主要采用GPS测量或实地调查等方法进行小尺度上的研究,对于大尺度范围上的研究甚少。针对上述两个问题,将高分辨率影像Quickbird与GIS相结合,探讨高分辨率遥感图像在水土流失定量评价中的应用,提出新的计算C、P因子的方法,较大地提高了C、P因子的准确度;同时,获得了研究区的侵蚀沟密度空间分布图,探讨了依据侵蚀沟密度空间分布图可以进行的相关工作。这都将为水土流失定量评价提供有益参考。     

三标度改进方法及其在火炮采购方案评价中的应用

为解决火炮采购方案评价中面临的多目标决策问题,以及弥补层次分析法(AHP)、效用理论、三标度法(TMP)和非结构模糊决策方法(NSFDM)在解决此类问题上的某些局限性,提出了三标度改进方法(TMEP).在论述了该方法的决策过程和步骤后,以某部队火炮采购为例,着重分析了TMEP方法在火炮采购方案评价中的应用.其分析结果表明:相对于AHP、TMP和NSFDM方法,TMEP方法在构建判断矩阵时层次更加清晰,也更易于通过一致性检验,且矩阵元素权重确定更加简洁和合理,同时计算量相对也比较小.因此,该方法是解决火炮采购方案评价和类似的多目标决策问题的一种有效方法.     

基于目标导向的多属性决策属性价值公度方法

MACBETH方法在多个属性维度上确定出的一组属性Good值(或Neutral值)并不能真地具有保证属性价值公度的完全相同的偏好涵义.为克服该方法缺陷,基于包容性属性价值函数,通过引入数据包络分析技术和马尔可夫理论给出了以目标参照方案为导向的目标导向属性价值函数和多属性决策属性价值公度的方法程序.相比于具有较大随意性确定属性Good值和Neutral值的MACBETH方法,依赖目标导向属性价值函数的多属性决策属性价值公度程序具有更明显的科学合理性,因此具有发展MACBETH方法,推动实际决策应用该方法及相关多属性偏好关联决策模型的创新价值.基于决策实验的应用分析直接验证了多属性决策属性价值公度方法程序的科学有效性,间接验证了包容性属性价值函数和目标导向属性价值函数的科学理性.     

基于广义出行成本的出行方案优化

为了使出行成本更加符合出行者的认知规律,运用结构方程建模方法模拟出行成本,个体特征及出行决策之间的影响关系.引入敏感系数调整服务属性在出行成本中的贡献率,利用出行意愿调查数据对敏感系数进行标定.考虑出行者对抵达时刻的选择偏好,假设行程时间服从正态分布条件下,对最佳出发时刻及期望出行成本进行寻优求解,结果表明它取决于期望到达时刻,行程时间的期望值及方差,出行者对早到损失及晚到延误损失时间成本的相对大小.研究成果可为制定个性化及最优化出行决策方案提供依据.