永久船闸运行间室编排调度计算机应用与研究

对三峡工程永久船闸的过闸调度编排问题进行了深入研究,建立了船闸调度的数学模型,并对排算法进行了研究,首次机械ＣＡＤ排样算法应用在闸室编排上,在计算机上实现了模型的求解,并取充人工满意的结果。     

基于优势关系的多属性决策问题研究

针对属性权重未知的多属性决策问题,指出决策对象与理想对象之间的优势度与其属性值的概率测度及属性值大小之间有等价关系;借鉴博弈决策中的极大极小算法,提出用属性值的优势关系确定属性权重,并利用优势关系对决策对象进行排序并择优:最后,对属性值为区间数的多属性决策实例进行了分析,同时将该算法与离差最大化算法的异同点进行了对比,表明了算法的有效性.     

三峡船闸运行调度仿真研究

三峡船闸建成投入运行以来,已成为长江航道上重要的航运枢纽。通过仿真研究其运行状况,对提高其运行效率意义重大。该文首先利用“整体-部分”结构对三峡船闸运行过程进行客观及合理的描述;针对三峡船闸复杂的运行条件和工况,在仿真系统中采用基于消息驱动的仿真机制,克服了传统仿真机制用于三峡船闸仿真时的缺陷;然后该文讨论了如何通过多线程的方式实现这种机制,并且专门讨论了仿真系统中各线程之间实现同步和协调的技术。这些技术的应用使得三峡船闸运行调度仿真系统取得了良好的效果。     

基于优化调度目标的三峡船闸梯级枢纽联合调度算法研究

在三峡船闸梯级枢纽运行期间,要运用联合调度算法完成各项基础任务,以此保障实践工作效益实现最大化。在我国交通能源建设水平不断提高中,以生态文明和低碳环保为核心的枢纽建设得到了全社会的重视,各领域学者在深层探究枢纽优化调度目标的同时,获取了更多基础理论和解决方法,这对现代三峡船闸梯级枢纽联合调度系统建设而言具有积极影响。因此,本文研究在明确优化调度多目标算法的基础上,根据三峡葛洲坝梯级枢纽建设运行情况,深藏探讨实际三峡船闸梯级枢纽联合调度算法的应用效果。     

多目标遗传算法在船闸调度中的应用

针对传统水运调度效率低下的现象提出一种基于优化多目标遗传算法的船闸调度方法。借鉴生物进化过程,将船闸排档结果定义为进化对象的个体,进行染色体编码和种群初始化;根据不同调度指标构建目标函数,对初始种群进行个体适应度计算;反复按序进行选择操作、交叉操作和变异操作,从全局的角度进行评估决策,输出满足调度需求的最优排档方案,并使用长洲船闸的实际数据进行实验,结果表明该方法既提高船闸利用率又缩短调度时间。     

三峡五级船闸运行系统仿真技术研究

针对三峡五级船闸系统运行模态的复杂性和混合仿真需求,该文建立了相应的连续系统模型以及离散系统模型,首次提出了利用双传感器实测数据和模型仿真结果进行信息融合的机制来进行故障诊断和 决策的方法,并采用面向对象的方法初步实现了该仿真系统,给出了船闸系统的动态运行结果,为系统后期的运行控制提供了依据。     

PLC在三峡临时船闸人字门运行速度控制中的应用

本文描述了ＰＬＣ（可编程控制器）在液压泵控调速系统中的一个成功应用，提供了ＰＬＣ采用参数设置，高速计数、时钟中断、曲线控制等方法实现特殊的、复杂的工业过程控制的一些思路。     

基于多QoS属性的分类优化调度算法

实现用户的服务质量（Qos）是网格计算中力求达到的重要目标,网格资源的分布性、异构性、动态性等特征使网格环境下以服务质量为指导的资源调度成为一个复杂的问题,尤其是在用户的任务具有多种QoS属性的情况下。该文利用经济模型研究网格QoS控制的资源分配问题。以效用最大化为目标通过综合效用函数量化服务质量,设计了在时间和费用受限情况下对任务进行分类的优化调度算法,该调度算法满足用户多QoS属性。仿真实验显示了该算法的有效性。     

二维优化编排启发式算法及其在三峡永久船闸调度决策系统中的应用

三峡永久航闸决策系统是用于模拟船闸的运行调度过程的一套系统，本文研究的是该系统是编排算法部分。闸室编排调度是一个NP－完全问题，本文首先建立解决该问题的数学模型，然后提出一个启发式算法，有效地解决了闸室面积利用率和过闸船舶优先级之间矛盾的问题，最后用试验数据说明该算法可提高三峡船闸的实际编排程度的效率。     

一种多属性决策问题的分类方法研究

针对多属性决策的分类问题,基于方案间的赋值级别高于关系,提出一种多属性决策分类法．首先描述了多属性决策的分类问题;然后通过方案间赋值的级别高于关系和线性规划模型,得到一种符合决策者偏好的多属性决策分类方法,从而对方案进行归类．该方法克服了使用传统的ELECTRE Ⅱ方法时,定义的有序方案对之间的赋值级别高于关系导出属性权重的困难,并将否决因素考虑进来．最后通过一个数值例子说明了该方法的有效性．     

信息对抗中多属性决策模型的研究

在分析信息对抗重要作用的基础上,针对各种决策理论在信息对抗中的应用,利用不确定性理论,建立基于理想点的多属性决策模型,给出决策结论的可靠性分析。     

直觉梯形模糊数MADM问题的灰色关联分析法

针对属性权重信息完全已知且属性值以直觉梯形模糊数形式给出的多属性决策问题,提出了一种灰色关联分析方法。首先给出了直觉梯形模糊数的定义、距离和性质,然后依据传统的灰色关联分析法的基本思想建立了直觉梯形模糊数多属性决策问题的决策步骤。最后给出了一个实例分析,其结果表明了该方法的实用性和有效性。     

基于模糊多属性决策的目标威胁估计方法

针对目标威胁估计的功能及特点,提出一种属性为区间数且属性权重完全未知,决策者对方案有偏好的多属性决策（MADM）方法．首先给出方案偏好度的计算公式,在综合考虑客观优化排序和决策者对方案有主观偏好的基础上,建立了一种主客观综合属性权重获取模型,使得属性权重信息更加合理地反映实际情况,模型具有较强的泛化能力．最后,通过防空目标威胁估计实例说明了该方法的实用性和有效性．     

三角模糊数在多属性决策中的建模

为了获得三角模糊数的多属性决策数学模型,将语言变量和三角模糊数引入到多属性决策中,用语言变量或三角模糊数表示多属性决策中的属性值和各属性的权重,采用加权和法求得每个备选方案的三角模糊数最终评价值,并应用三角模糊数的减法运算定义任意两个三角模糊数的优越度,在方案两两对比求得优越度后建立方案的互补判断矩阵,采用最小平方法求得方案排序向量,根据排序向量元素的大小进行方案排序。     

基于MADM和ID3的高校教师科研业绩量化评估

高校科研数据库中已存贮了教师大量的科研成果数据,如何有效,快速地从海量数据中挖掘教师科研业绩,公平、合理地评价其科研能力,并做出相应的决策,已成为高校决策者十分关注的问题.在此,提出结合MADM(多属性决策)与数据挖掘的决策树ID3算法建立数据挖掘模型,以高校教师科研业绩为对象,科学地进行量化评估,从而为决策者的管理工作提供更加客观的信息.     

一种带参数的区间粗糙数型多属性决策方法

针对带参数的区间粗糙数型多属性决策问题,首先定义了带参数的区间粗糙数的期望和方差,以期望值和方差集结函数的优劣度得到正负理想点,然后提出了一种积分形式的带参数型的区间粗糙数新的相离度,并根据已有的加权区间粗糙的距离平均算子（WIRDAA）概念,构建含参数的区间粗糙数型MADM的熵值法模型得到最终排序,最后以一个实例说明该方法的可行性。     

语言型群决策中群体一致性赋权优化模型研究

语言评价矩阵一致性分析和专家客观权重确定是语言型多属性群决策中的2个重要问题,将两者视为一个整体进行研究。基于语言评价矩阵偏差度概念对评价矩阵一致度进行定义和度量,结合群体一致性最优思想和智能优化算法,构建基于语言型决策矩阵的专家客观权重赋权优化模型并给出求解方法,在此基础上提出基于客观权重的语言型多属性群决策方法。通过实例分析说明该模型得到的专家客观权重满足一致性条件。     

Elimination of unknown flows running along intermediate and terminal subgraphs

A new condition that has a real technological significance is imposed on the coefficients of a system of inequalities with graph structure. Methods of elimination of groups of unknown flows along edges of a definite subgraph are considered. The emphasis is placed on the method of elimination of intermediate and terminal subgraphs. __________ Translated from Kibernetika i Sistemnyi Analiz, No. 1, pp. 174–177, January–February 2006.     

一种信息系统安全性定量评估方法的研究与实现

对信息系统进行安全分析和安全策略的制定必须以科学的安全评估方法为基础。本文基于多属性决策理论和PDRR模型提出了一种信息系统安全的量化评估方法,论述了其关键技术,并通过对评估结果进行灵敏度分析提高了结果的稳定性和可靠性。我们以该方法为基础开发了一种安全评估辅助系统,并通过对实例系统进行安全评估验证了该方法的的合理性和有效性。     

An extension of fuzzy TOPSIS for a group decision making with an application to tehran stock exchange

In financial markets, investors attempt to maximize their profits within a constructed portfolio with the aim of optimizing the tradeoffs between risk and return across the many stocks. This requires proper handling of conflicting factors, which can benefit from the domain of multiple criteria decision making (MCDM). However, the indexes and factors representing the stock performance are often imprecise or vague and this should be represented by linguistic terms characterized by fuzzy numbers. The aim of this research is to first develop three group MCDM methods, then use them for selecting undervalued stocks by dint of financial ratios and subjective judgments of experts. This study proposes three versions of fuzzy TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution): conventional TOPSIS (C-TOPSIS), adjusted TOPSIS (A-TOPSIS) and modified TOPSIS (M-TOPSIS) where a new fuzzy distance measure, derived from the confidence level of the experts and fuzzy performance ratings have been included in the proposed methods. The practical aspects of the proposed methods are demonstrated through a case study in the Tehran stock exchange (TSE), which is timely given the need for investors to select undervalued stocks in untapped markets in the anticipation of easing economic sanctions from a change in recent government leadership.