群决策中两类偏好信息集成的目标规划模型

带有不同偏好信息形式的群决策问题是一个重要的研究方向·根据多个决策者给出关于方案的两类偏好信息Fuzzy偏好关系矩阵和AHP判断矩阵,建立了一个能够集成这两类偏好信息的线性目标规划模型,通过求解这个模型可以直接得到每个方案的参考排序值,并使方案的排序结果最大程度地反映了每个决策者的偏好·最后给出了一个算例·     

一种新的并行排序算法研究

讨论了一种新的并行排序算法．基于前馈阈值神经网络结构，该排序模型利用Ｏ（ｍｎ￣２）个神经元经６个时间步（６级前馈）即可完成排序，排序时间与排序规模无关     

链码描述边界区域的扫描转换算法

给出了以链码为基础描述不规则区域边界的方法,对以链码为基础描述边界区域的特点进行了分析,给出了相应的扫描转换算法。所给出的算法通用性好,扫描转换速度快,特别适合于不规则封闭区域的扫描转换。     

对多级生产调度中有限容量存储器的研究

通过带有有限容量存储器的多级生产调度模型，分析了存储器的作用和性能以及对多级生产调度的影响，在确定目标函数全部任务加工完毕的时间为最小的情况下，提出一种启发式算法，解决带有限容量存储器的多任务生产加工的排序及各段时间间隔的加工量问题。     

基于AHP-TOPSIS的露天转地下采矿方案优选

为了确定合适的露天转地下采矿方案,建立露天转地下采矿方案综合评判指标体系,运用层次分析法(AHP)和逼近理想解的排序法(TOPSIS)基本理论建立露天转地下采矿方案优选的AHP-TOPSIS综合评判模型.从经济、技术、安全三方面综合考虑影响露天转地下采矿方案的评判指标体系,通过AHP确定各指标的权重,再结合逼近理想解的排序法原理构建AHP-TOPSIS综合评判指标模型,利用TOPSIS原理计算各方案基于评判指标的综合优越度.以黄麦岭磷矿露天转地下采矿方案优选为例,得到各拟选方案的综合优越度分别为67.39％ 、46.45％、52.14％,从而确定方案Ⅰ为最优.研究结果表明:该方法可以综合考虑各项评价指标对评价体系的影响,并进行定量计算.     

分解—排序—更新法求解马尔科夫链

论文提出了一种计算有限状态离散时间马尔科夫链平稳分布的算法，算法的核心是块划分马尔科夫链的状态转移图，对分解怕得的状态子空间进行了拓扑排序，然后根据拓扑充列计算每个状态子空间，相应地更新马尔科夫链的实始分布。本算法对求解有限状态离散时间可约马尔科夫链；尤其是当马尔科夫链有非常迟状态且可分成多个块时就非常适用。     

晋阳湖湿地植物群落的数量分类与排序研究

文章运用双向指示种分析法(TWINSPAN)和除趋势对应分析(DCA)相结合的方法,对太原市晋阳湖湿地的草本植物进行数量分类和排序,将该湿地的草本划分为7个群丛类型.分类的结果能够较好地反映植物的群丛类型和环境因子之间的关系.这些都为以后晋阳湖的研究和改造起到一定的作用.     

二元序列的赋权对换排序问题

提出了对换排序的赋权模型,定义一个长度为l的对换的费用是f(l)=l^α,α＞0;分别给出了当0＜α＜1和1＜α＜2时,二元序列赋权对换排序问题的近似算法;证明了当α≥2时,起泡排序算法是此问题的精确算法.     

无监督排序学习算法的一致性比较

对于无监督的排序学习算法来说,排序结果的评价指标是非常具有挑战性的问题.从一致性的角度,比较了4种比较典型的无监督排序学习方法,并在机器学习标准数据库中进行实验比较分析.结果显示,RPC这种非线性的无监督排序融合方法产生的排序结果有最小的Kendall距离和Spearman简捷距离,体现了RPC在无监督排序方法上的优越性.