考虑概率分布的灰数排序方法

综合分析了模糊数学、随机概率及区间数等不确定性信息处理方法的优劣之处,提出用灰数来描述不确定性信息, 在考虑灰数的概率分布的基础上, 给出了灰数的新定义, 提出了灰数排序的可能度方法,并重点研究了离散灰数和区间灰数的排序规则, 在均匀分布情况下, 区间灰数将退化为区间数. 最后通过算例佐证所建立灰数排序方法的有效性.     

基于航空信息网络的枢纽机场航班延误预测模型

航班延误一直是机场运营管理的一大难题,本研究报告面向区域多机场,重点针对机场集团内枢纽机场的航班延误问题,提出基于航空信息网络的航班延误预测模型NBFDM. 该模型不仅使用了航班自身的相关属性,并且还考虑了航空信息网 络内其他机场的因素对航班延误的影响. NBFDM模型首先提取航班本身的特征和该航班飞行前一段时间内航空信息网络的特征,然后使用PCA进行降维,对降维处理后的特征再使用SVR方法,得到非线性回归模型,用于预测航班的延误时间. 实验表明本研 究报告所提模型NBFDM相比仅使用航班自身属性的模型,对航班延误时间的预测误差降低约20%.     

多目标飞机航线调配模型的模糊优化算法

为了提高航空公司飞机的日使用率,研究了相同机型的各架飞机调配问题.在满足航班衔接、航班覆盖、机队规模的约束下,建立了多目标整数规划模型,针对模型设计了模糊隶属度函数,定义了多目标伸缩指标,利用L-R型模糊数的性质和max的定义,应用模糊数学理论求解模型.最后通过数值实验表明该飞机调配问题的模型可行,算法能在保证飞机起降次数均衡的条件下,使飞机日平均飞行小时比统计数据提高2%,飞机地面等待时间下降14.3%,求解效率提高一倍以上.     

基于非期望产出的机场运营效率评价

传统的机场运营效率评价模型忽视了机场运营过程中航班延误、噪音及有害排放物等非期望产出带来的负面效应. 采用非参数方向距离函数法,构建基于非期望产出的机场运营效率评价模型. 针对我国长江三角洲多机场区域10个主要机场,对引入非期望产出前后运营效率进行对比分析,验证基于非期望产出的机场运营效率评价模型的有效性. 结果显示,非期望产出是评价机场运营效率不可缺少的关键因素之一;其次,非期望产出要素对机场运营效率产生非常显著的影响. 引入非期望产出后,我国机场运营效率和运营规模之间并不存在正相关性;最后为机场及航空公司管理者在权衡机场吞吐量和服务质量方面提供了相关建议和理论依据.     

节能减排驱动下的汽车金属零部件回收处理方案评估

在报废汽车金属零部件可以接受多种回收处理方案的情形下,通过分析报多种回收处理方案的特点,构建了方案评估指标与ANP评估模型,通过对高校、研发企业、生产企业发放调查问卷获取计算数据,运用ANP法对不同的处理方案进行了评估,计算出在满足节能减排,兼顾市场竞争、企业经营准则条件下的不同回收处理方案的相对优劣,为企业合理选择处理报废汽车金属零部件方案提供了决策依据。     

备份飞机在保障航班正点率上的作用研究

本文应用GPSS仿真软件,对备份飞机在保障航班正点率的作用进行仿真分析,结合备份飞机策略的经济性,综合评价备份飞机在解决航班延误上的作用。最后通过京沪航线的实例证明在运营机场备份一架飞机不仅可以降低航班延误率,而且可以节约航空公司的成本,并通过测算确定出了备份飞机最优数目。     

多属性决策方法及应用

本文将多属性决策问题转化为寻求一概率分布问题, 利用Kullback信息量, 给出了一种排序方法。     

考虑后悔规避的突发事件应急响应的风险决策方法

针对突发事件发展演变存在多种可能情景且实施不同应急方案时各情景发生概率不同的应急响应风险决策问题,基于后悔理论的思想,提出了一种考虑后悔规避的突发事件应急响应的风险决策方法.在该方法中,首先分别针对突发事件造成的损失以及方案实施成本计算应急方案的效用值;然后,分别针对突发事件造成的损失和方案实施成本,计算各应急方案的后悔值,进而得到分别针对损失指标和方案实施成本的决策者对应急方案的感知效用;进一步地,将针对损失指标和方案实施成本的感知效用进行综合集成,得到应急方案的综合感知效用,并依据综合感知效用的大小确定应急方案排序.最后,通过一个算例分析说明了该方法的可行性与有效性.     

改进人工鱼群算法在外汇预测和投资组合中的应用

人工鱼群算法具有良好的全局搜索能力和自适应能力,在解决投资组合问题上有较好的应用前景.本文通过改进人工鱼群算法,分别对汇率预测和外汇投资组合双目标优化两部分进行研究.首先利用基于平均距离视野的人工鱼群优化的支持向量回归机算法对汇率进行短期预测,提高了外汇预期收益率的准确性.然后建立外汇投资组合双目标模型,通过借鉴带精英策略的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的思想,提出基于Pareto排序理论的双目标非支配排序人工鱼群算法(non-dominated sorting artificial fish swarm algorithm,NSAFSA).实证分析表明该算法在求解外汇投资组合方案时,获得的Pareto前沿比NSGA-II的结果分布更均匀,多样性更好.最后对NSAFSA算法进一步改进,通过两次剪枝策略提高了解的质量,并给出了可供选择的最优外汇投资组合方案.研究结果表明人工鱼群算法可以对汇率预测和外汇投资组合提供重要参考,在外汇市场中具有较大的应用潜力.     

基于Kruskal算法的最短路径算法研究

首先对传统的Dijkstra算法进行分析,然后依据Kruskal算法给出一种求解最短路径的方法,并对该方法的核心思想、具体实现步骤和求解过程进行详细描述,最后通过实例将该方法与Dijkstra算法进行对比,验证该方法的有效性．