多目标决策在兼顾社区利用的竞技体育建筑策划中的应用

本文提出全民背景下兼顾社区利用的竞技体育建筑策划面临使用问题的核心是竞技体育建筑的多目标使用。通过对多目标决策原理和分类的分析,总结其应用范围,为策划提供理性工具。     

在线商品评论对亚马逊出口卖家的效用探究

作为来自商品和服务使用者的真实反馈,在线商品评论中所蕴含的信息对于跨境电商卖家的运营决策极为重要。以亚马逊平台为例,阐述该平台在线商品评论的特点,并说明在线商品评论对亚马逊出口卖家可以发挥效用的前提。最后总结出在线商品评论对亚马逊出口卖家四个方面的效用,分别是:强化买家购物信心,提升转化率;为选品及产品优化提供方向;提高listing的刊登质量;实现更高效的客户关系维系。     

建筑工期最优方案的制定

在现代科学技术和经济建设各项生产活动中有着大量的问题需要作出决策,以选择最优方案和最佳经济效果。决策论为帮助选择投资方案、开发研究、工期成本优化、技术方案选择等方面提供了一个有效的工具。它强调系统分析、定量分析和多目标的综合决策,发展至今日,已经更加完善,更加系统了。现代决策研究是一个动态的决策过程,在决策过程中必须掌握大量的信息,并对信息进行系统的归纳、分析和比较,去伪存真,提供可靠、准确、全面系统的材料和数据,从而对事物的发展状况和发展趋势进行描述和预测,以形成有科学根据的假设和判断。因此,建立一个迅速、有效、可靠的控制系统是必要的。通过信息的不断反馈,在执行中将随机干扰所造成的偏离进行分析和纠正,如此反复循环,以取得最佳经济目标和社会效果。在国民经济调整时期,要经济、有效、合理地发挥人力、物力、财力和时间的作用,在很大程度上将依靠现代科学管理,不但要运用准确的信息,严谨的逻辑,精密的数学,而且还要调查外界条件,研究各种未知因素,确定评价标准,建立数学模型,这样产生的决策方案才能更加全面,更加优化。     

海堤故障预测和健康管理系统的多目标维修决策优化模型

海堤是保障沿海地区免受海水侵害的重要水利构筑物。传统的海堤维修方式存在着维修保障能力不足和经济可承受能力差的缺陷。建立海堤故障预测和健康管理(PHM)系统可解决海堤传统维修方式的不足,实现海堤视状况维修,而维修决策是海堤PHM系统对海堤进行健康管理的直接体现。为确保所建立的维修模型能兼顾可用度尽可能大和维修费用尽可能小的多目标要求,提出以一定可用度约束条件下平均维修费用最优为决策目标,基于Weibull比例失效理论,建立海堤PHM系统的多目标维修决策优化模型。实例分析表明:所建立的多目标维修决策优化模型可降低维修费用并提高可用度,解决海堤维修保障能力不足和经济可承受能力差的问题。     

“新零售”背景下电商平台系统式线索对消费者购买意向的影响

"新零售"背景下,电商平台呈现出社交化及线上线下融合发展趋势,并陆续产生了一些新兴的信息线索,包括电商平台系统式线索,而这些系统式线索对消费者购物决策的影响是电商平台和商家普遍关注的问题。可基于刺激—机体—响应模型及相关理论,以扫地机器人体验品为例,采用情景式问卷调查法,对电商平台商家和商品层面新增及既有重要系统式线索对消费者购买意向的影响(以信任和商品质量感知为中介)进行实证分析。研究结果表明,平台商家自媒体信息质量及线下服务水平通过感知信任对消费者购买意向产生影响,但对感知商品质量的影响不显著;商品描述质量、评论质量不仅通过感知商品质量还通过感知信任影响消费者购买意向;感知信任和感知商品质量是影响消费者购买意向的前因变量,且感知信任的影响更大。可见,在购买类似扫地机器人等高风险商品时,电商平台消费者会综合网店自媒体信息质量、线下服务水平、商品描述及评论质量等多种系统式线索感知网店可信度和商品质量,进而形成购买决策。因此,为提高流量转化率,对电商平台而言,应注意开发并完善社交、线上线下互动、商品评论以及商品描述服务功能,为网店信任及质量信号传递和消费者感知提供便利;对零售网店而言,应注意结合商品自身特征、营销目标和自身条件积极应用平台提供的社交媒体、线下服务、商品描述及评论功能,增进消费者对自身的信任以及对商品质量的感知。     

消费者参与好评奖励活动的后续负面行为与心理路径——一个调节中介模型

近年来,为促进产品销售或树立企业网络口碑,电商企业经常通过实施好评奖励活动鼓励消费者发表好评信息。不过,好评奖励活动在改变消费者在线评论行为的同时,也产生了一些后续负面行为。为解决该问题,可基于自我决定理论、社会交易理论和认知失调理论,通过六组心理学组间实验,探讨购物体验和奖励额度对消费者参与好评奖励活动后续负面行为及其心理路径的影响。研究发现,购物体验对消费者参与好评奖励活动后续负面行为和认知失调均具有负向显著影响。购物体验和奖励额度对消费者参与好评奖励活动后续负面行为和认知失调均具有交互效应,即购物体验中等的情况下,高额奖励时的后续负面行为意愿和认知失调均低于低额奖励时;购物体验差和好的情况下,奖励额度高低对后续负面行为意愿和认知失调均无显著影响。购物体验调节影响认知失调在奖励额度与后续负面行为关系中的中介效应,即购物体验中等的情况下,奖励额度通过认知失调对后续负面行为产生显著负向中介作用;购物体验差或好的情况下,奖励额度通过认知失调对后续负面行为的中介作用不显著。可见,并非所有企业都适合采用经济激励的方式树立网络口碑。从企业视角看,应根据自身所提供购物体验的水平实施差别化好评奖励活动,即所提供购物体验差的企业应致力于提升产品和服务质量而非以激励方式获得虚假口碑,所提供购物体验中等的企业可通过提高奖励额度来获得更好的网络口碑,所提供购物体验好的企业可通过实施小额好评奖励活动来维系网络口碑;从社会视角看,建议由电商平台主导实施科学合理的好评奖励活动,以公平方式激励消费者发表客观评论信息,而非硬性要求的好评信息,以增加和提高平台网络口碑的数量和质量。     

运用GIS技术支持杭州工业用地规划决策

充分利用GIS技术的特点和优势,可对现状和规划工业用地的空间分布和布局进行量化分析,探讨工业用地整合模式,为规划决策提供强有力数据支撑。本文以杭州市区为例,运用GIS工具针对工业用地空间布局开展规划决策研究,针对城市工业用地存在的规模结构偏大、空间布局混乱、低效使用情况突出等问题,提出盘活存量、挖掘土地资源潜力以促进工业用地高效的空间布局,进而释放创新活力与集聚效应。     

短期火电系统的节能减排优化调度

本文针对火力发电过程中产生的环境污染问题,选取节能减排为决策目标,建立火电系统发电目标优化调度模型,寻求满足决策目标的最优调度方案。选取火电系统总发电成本最小、排放污染物最少作为节能减排调度的目标[1],对含有多个火电厂的大区域电力系统进行多目标优化调度。分析粒子群算法在该调度过程中的应用,为以后的研究和计算等工作打下基础。     

基于数据挖掘的齐市地区脑卒中危险因素分层的研究

主要对齐齐哈尔地区脑卒中危险因素进行分层研究。采用的方法是数据挖掘的方法。首先对第一医院门诊就医诊疗的患者进行问卷调查和有关数据的测评,筛查出脑卒中高危人群,并对高危人群进行血脂、血糖、颈动脉彩超等检查。得到初筛信息表等原始数据表。然后对数据进行处理,找到相关研究属性。再通过SQL Server 2008数据挖掘工具建立了数据源和数据源视图,选择决策树的挖掘方法,得到数据挖掘模型。通过挖掘模型把脑卒中危险因素按重要程度分层。分为最主要因素,次主要因素和相关因素。再根据录入的测试数据,进行决策患脑卒中的危险分级。通过实验验证了所建立的决策系统可靠性和可行性。决策系统对于实现脑卒中人群预防和个体保健起到重要的作用。     

基于遗传算法的建设工程风险决策多目标优化研究

在建设工程风险决策过程中,只考虑单个目标因素的决策并不能满足实际工程的要求。为了使决策更加科学、合理,在风险识别和风险评价的基础上,综合考虑包括风险管理成本在内的多个目标因素对决策结果的影响,建立了工程风险多目标决策优化模型,通过多目标遗传算法NSGA-Ⅱ,实现了工程风险决策方案的优化。最后,对优化结果的分析和评价,证明了所建立的模型在解决工程风险决策问题上的有效性和实用性。