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针对基于犹豫模糊属性(HFV)信息且权重完全未知的双边匹配(TSM)问题,提出一种多属性匹配决策方法。首先,根据双方主体给出的犹豫模糊多属性评价值,通过最大化各属性之间的离差和从而确定属性权重;然后,由犹豫模糊有序加权平均算子集结多属性及权重信息获得双方的匹配度;进而建立一种基于匹配度的多目标优化模型,并使用极大极小法转化为单目标优化模型求解得到匹配方案;最后,进行实例分析和对比,所提方法得到目标函数值分别为1.689和1.575,且匹配解唯一。实验结果表明,所提方法可避免因主观确定目标函数权重而产生不唯一匹配解。 相似文献
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一、前言原油中含有一定数量的石油酸和其它带有极性基团的有机物,而在加工过程中又加入了一些表面活性剂,这些是炼油污水中表面活性物质的主要来源。这些表面活性物质使某些过程产生的含油污水乳化,严重地冲击了污水处理场的正常运转。采用调 pH 值,加破乳剂、絮凝剂;加静电场等方法处理这些水,可使之达到“老三套处理污水的入水要求。但对某些高度乳化污水,采用上述办法其效果不能令人满意。有些方法可以使其破乳分油,但成本太高。我们探索用富含表面 相似文献
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生产低硫清洁燃料的传统方法是加氢脱硫。随着加氢深度的增加,最后几十到几个μg/g的硫脱除难度急剧上升。另外,对汽油进行加氢脱硫时由于部分烯烃被饱和,辛烷值的损失也难以避免。为了解决这些问题,许多公司都在探索其它的非加氢脱硫途 相似文献
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