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针对战时装备供应链的特点,以远程精确打击、敌特后方袭扰和恶劣天气等三个因素为主要风险指标,运用修正的模糊信息熵权对TOPSIS法进行改进,提出了一种新的战时装备供应链风险评估方法。首先利用原始数据产生的模糊信息熵权进行客观赋权,并引入专家因素对权重进行主观修正,利用逼近理想解排序方法进行运算,最后通过实例计算与分析,验证该评估方法简便易行,结论合理,有效降低了指挥员决策的主观随意性。 相似文献
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针对无人机协同对地攻击的复杂性和不确定性,联合防空火力压制与对地目标打击任务,引入存活因子、摩擦因子和状态因子等概念,考虑目标威胁度的模糊性,结合生存概率和武器消耗等因素,建立一种多阶段的模糊多目标任务分配规划模型.为更好地描述攻击任务的对抗性和多策略性,以博弈论为框架,将规划模型转化为模糊多目标双矩阵博弈综合集结模型.利用必要性理论将集结模型中的不确定性目标清晰化处理,进而运用熵权法对多个目标进行加权求和,将其转化为单目标双矩阵博弈模型.提出基于多策略融合粒子群算法的纳什均衡求解方法,通过引入自适应惯性权重、动态反向学习与局部变异策略,在增强种群多样性的同时,保证粒子群局部精确搜索能力.算例仿真结果验证了所提模型和方法的有效性. 相似文献
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选择是进化的主要驱动力,也是多目标进化算法的关键特征,然而,在处理高维多目标问题时,随着目标维数的增加种群的收敛性和分布性的冲突加剧,传统多目标进化算法中的选择算子已难以有效地维持种群的收敛性与分布性之间的平衡.针对该问题,提出一种基于向量角分解的高维多目标进化算法.首先,将个体本身作为参考向量,利用目标向量之间的夹角作为个体的相似度测度估计种群分布性,以减轻算法预先指定权重向量的负担;然后,利用成绩标量函数作为个体的收敛性测度,该收敛测度在引导种群走向Pareto最优前沿方面发挥着重要作用;最后,提出一种基于向量角分解的精英选择策略,其在环境选择过程中利用向量角信息将目标空间动态分解,并利用成绩标量函数从分布性较好的区域中挑选较好的个体进入下一代,能够动态地平衡种群的收敛性和分布性.对比实验结果表明,所提出算法具有较强的竞争力,其在保持种群分布性的同时具有足够的选择压力,能够有效地引导高维目标空间的搜索. 相似文献
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定义了有关信息的基本概念,给出了一种关于位置的模糊信息即闭区间[a,b]上模糊数的信息量计算公式,讨论了模糊数信息量的性质,最后介绍了在模糊层次分析的比较判断矩阵构造中的算例。 相似文献
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基于异构环境的Out-Tree任务图的调度算法 总被引:1,自引:1,他引:0
分布式应用程序的有效调度是异构计算系统中的一个关键问题。目前已有的Out-Tree任务图的调度算法大多基于同构环境而开发,未考虑处理机的异构性,导致调度的效率较低。针对异构计算环境,提出一个基于列表和任务复制的Out-Tree任务图的静态启发式贪心调度算法,其时间复杂度为O(hv2p),其中h、v和p分别表示任务图的高度、任务个数和调度使用的处理机个数。实验结果表明,相比其他算法,该算法能提供调度长度较短、处理机使用较少的有效调度,其应用性更强。 相似文献
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目前已有的Fork-Join任务图的调度算法大多假定处理机为同构的,而没有考虑实际应用中处理机的异构性以及节省处理机的问题,导致算法在具体应用中效率较低.因此,对Fork-Join任务图的调度问题进行研究,提出了一个基于异构环境的贪心调度算法,该算法具有高的加速比和总体效率,其时间复杂度为O(v~2),其中,v表示任务集中任务的个数.实验结果表明,相比其它算法,该算法具有较短的调度长度、较短的完成时间,使用的处理机数较少,具有更强的实用性. 相似文献
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针对船舶安全评估过程中的诸多不确定因素,提出了一种基于模糊证据理论的安全评估方法,将证据体空间中的事件视为模糊子集,并引入模糊概率,更好地描述了专家意见(或知识),给出了质量分配函数的表示.最后,结合某船舶系统,给出了其安全评估的具体实现过程.结果表明,该方法可靠、有效. 相似文献
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