突发事件情景下地铁站人员应急疏散问题综述*

突发事件情景下,合理的进行地铁站人员应急疏散是减少人员伤亡和财产损失的有效途径。从地铁站人员应急疏散的仿真研究、不同规则下疏散模型的研究和智能算法在疏散建模中的应用三个角度对突发事件下地铁站人员应急疏散问题进行综述,并分析了当前疏散模型、求解算法以及行人特征数据的不完善之处。提出了把行人的心理行为特征、建筑物设施因素引入地铁站人员应急疏散问题中,并利用改进的蚁群算法求解最优疏散路径的重要价值。最后,展望了今后地铁站人员应急疏散问题研究的发展趋势。     

考虑应急方案实施效果的突发事件应急方案生成方法

针对缺乏有效应急预案的一类突发事件应急响应问题, 沿用基于相似案例分析的决策范式, 提出一种考虑应急方案实施效果的突发事件应急方案生成方法. 首先, 计算目标案例与历史案例间的相似度, 进而运用事先设置的相似度阈值筛选并构建有效相似历史案例集; 然后, 综合评估各有效相似历史案例的应急方案的实施效果, 计算综合评价值, 并提取综合评价值最大的有效相似历史案例的应急方案, 生成目标案例的应急方案; 最后, 通过一个算例说明了所提出方法的可行性与有效性.     

考虑应急方案实施效果的突发事件应急方案生成方法

针对缺乏有效应急预案的一类突发事件应急响应问题,沿用基于相似案例分析的决策范式,提出一种考虑应急方案实施效果的突发事件应急方案生成方法.首先,计算目标案例与历史案例间的相似度,进而运用事先设置的相似度阈值筛选并构建有效相似历史案例集;然后,综合评估各有效相似历史案例的应急方案的实施效果,计算综合评价值,并提取综合评价值最大的有效相似历史案例的应急方案,生成目标案例的应急方案;最后,通过一个算例说明了所提出方法的可行性与有效性.     

水资源应急管理系统建设思路研究＊

基于国家水资源监控管理能力建设对突发水资源灾害事件的管理目标,结合现代计算机技术,开展水资源突发事件业务研究,进行水资源应急管理业务系统设计与开发,梳理形成一套具有一定通用性的水资源应急管理基本业务流程,并研发形成一个水资源应急管理系统软件。实例模拟处置应用表明,本研究成果具备复杂环境下水资源应急处置信息的组织与分析能力,基本适用于水资源应急管理。     

突发事件下选择应急方案的风险决策方法

针对突发事件应急方案选择问题, 提出一种考虑决策者行为因素的混合多属性风险决策方法. 首先, 分析归 纳突发事件应急方案选择问题决策信息结构的基本特征; 然后, 引入前景理论中的价值函数, 通过将备选方案两两比 较和基元情景交叉判断的方式计算方案各属性的前景价值, 并运用二元语义模型计算各方案的综合价值, 据此确定 方案排序; 最后, 通过算例研究表明了所提出方法的有效性和可行性.

     

面向软件缺陷个数预测的混合式特征选择方法*

针对软件缺陷数据集中不相关特征和冗余特征会降低软件缺陷个数预测模型的性能的问题,提出了一种面向软件缺陷个数预测的混合式特征选择方法-HFSNFP。首先,利用ReliefF算法计算每个特征与缺陷个数之间的相关性,选出相关性最高的m个特征;然后,基于特征之间的关联性利用谱聚类对这m个特征进行聚类;最后,利用基于包裹式特征选择思想从每个簇中依次挑选最相关的特征形成最终的特征子集。实验结果表明,相比于已有的五种过滤式特征选择方法,HFSNFP方法在提高预测率的同时降低了误报率,且G-measure与RMSE度量值更佳;相比于已有的两种包裹式特征选择方法,HFSNFP方法在保证了缺陷个数预测性能的同时可以显著降低特征选择的时间。     

基于多属性效用匹配的应急案例检索方法研究*

案例推理是一种依靠历史案例经验来指导人们认识和解决问题的方法,比较适用于信息缺失却需要快速反应的应急决策领域。鉴于非常规突发事件与常规突发事件存在诸多差异,在应急案例库中很难检索到与当前所发生的非常规事件相似的案例,从而可能导致应急案例检索系统失效。为了解决这一难题,首先把非常规突发事件按照时间序列划分成若干阶段,对每一阶段的特定子事件即常规突发事件进行匹配与检索。随后以证据理论为主要工具,构建基于多属性效用匹配的应急案例检索模型并求解算法,为应急决策提供技术支持。最后的实例分析验证了所建模型的有效性和可行性。     

基于超图的稀疏属性选择算法*

针对噪声或者离群点通常会增加矩阵的秩的问题,提出一个在低秩限制下的基于超图的稀疏属性选择算法。具体地,该算法首先利用其他属性稀疏地表达每一个属性来获得属性自表达系数矩阵。然后,利用超图正则化因子获取数据的局部结构将子空间学习嵌入到属性选择的框架中。同时,利用范数惩罚自表达系数矩阵和损失函数,挖掘出属性之间的关系和样本间的关系来帮助算法有效地进行属性选择,最终提高模型的预测能力。在UCI数据集上的实验结果表明,该算法相比其它对比算法,能更有效地选取重要属性,并取得很好的分类效果。     

灰色关联分析与云模型集成的方案评价方法*

针对传统方案评价方法中大都没有考虑评价信息随机性的情况,运用云模型建立云评价标度。针对传统客观属性权重确定方法主要依据属性值分布,没有考虑到指标间的相互影响关系,将熵值法和DEMATEL结合计算指标权重,其中采用云距离测度算法直接计算定性评价间的距离,避免了定性云转化为定量值时的信息损失。采用灰色关联分析处理云评价指标,对方案进行排序。利用方案总体云评价绘制云图,定性比较各方案优劣。最后以实例验证了所提方法的有效性。     

突发事件下应急救援路径选择模型的构建和求解*

针对应急车辆的救援路径优化问题,在分析突发事件下路段运行时间的均值、方差和阻断概率的基础上,综合考虑了路径行程时间可靠性,路径阻断风险,以及路径复杂性等因素,以地震灾害为背景,建立了应急救援路径选择的多目标规划模型,并给出了求解该模型的多目标遗传算法。本文为救援路径选择提供了可靠的方法     

具有正态随机变量的多属性决策统计方法

针对属性值为正态随机变量的多属性决策问题,讨论了现有方法存在的不足,并提出了属性值为正态随机变量的属性之间相互比较的可能度概念,并证明了该度量具有中度传递性,据此解决具有正态随机变量的多属性决策方案排序问题.最后通过一个算例说明了该决策方法的实用性和简易性.     

一种应用于ORBF算法的多权重矩阵选择策略

为了提高多用户MIMO系统下行信道的总速率,提出一种基于正交随机波束形成的多权重矩阵选择算法.在每个时隙中,该算法利用多个权重矩阵生成随机波束,基站利用部分信道信息反馈,依据总速率最大的原则选择本时隙的最优权重矩阵并进行数据发送.该算法可以显著提高多用户MIMO系统的总速率,仿真结果也证明了该算法的有效性.     

一类具有冲突的有限方案多人多目标决策模型及其应用

具有冲突的有限方案的多人多目标决策问题是现实生活中的常见现象，提出一类求解这一问题的模型。先以两阶段满意规划法求得理想协调解，再将其作为标准状态模式，由模糊识别模型选择决策方案，思路简明，更适应于实际问题。最后将其应用于水库防洪调度的多人多目标问题，表明了方法的可行性。     

基于亚高斯随机投影的图像重建方法

将亚高斯随机投影引入可压缩传感CS（compressed sensing）理论,给出了两种新类型的CS测量矩阵：稀疏投影矩阵和非常稀疏投影矩阵.利用亚高斯分布尾部的有界性,证明了这两种矩阵满足CS测量矩阵的必要条件.同时,进一步说明由于这两种矩阵构成元素的稀疏性可以简化图像重建过程中的投影计算,从而提高重建速度.实验结果表明新的测量矩阵均有较好的测量效果,在满足一定测量数目要求的条件下可以精确重建.最后给出了这两种矩阵与一般采用的高斯测量矩阵的重建结果比较和分析.     

一种多视点视频系统中随机访问的解码路径计算新方法

在多视点视频系统中,用户端的随机访问性能是表征交互能力的一个重要指标。当用户进行随机访问时,需要快速确定相应的解码路径,以快速有效地获得相应视点与时刻的图像帧。针对H.264多视点视频系统中随机访问效率不高这个情况,分析了传统多视点视频系统随机访问解码路径的计算方法,讨论了其中存在的非最优解码路径问题,提出帧等级矩阵的概念。然后,提出针对HBP（hierarchical B pictures) 这种具有代表性的多视点视频编码预测结构的解码路径计算快速算法。实验结果表明,所提算法能获得较优解码路径,从而有效地提高随机访问性能,降低解码复杂度。     

单通道接收机协方差矩阵的随机权恢复方法

随着阵列理论的发展和应用，单通道接收机相对于多通道接收机显示出独特的优越性。此中协方差矩阵的恢复成为一个关键问题。本文针对这一问题，利用在不相关信号源条件下均匀线阵协方差矩阵具有的Toeplitz和Hermite性质，在理论上最少条件数的意义下，给出了协方差矩阵的随机权恢复方法，并进一步将此思想应用于稀布线阵，给出了在极限意义下的最少条件数的协方差矩阵恢复方法。仿真实验表明，本文所提的最少条件数的随机权方法具有很强的可操作性，说明了单通道接收机协方差矩阵的随机权恢复方法相对于现有方法具有所需条件数少和灵活方便的优点。     

不相容决策表的核属性计算

文章针对不相容决策表核属性的计算问题,提出了两种基于粗糙集代数观的核属性计算新方法,并分别与传统代数定义下以及信息熵定义下核属性计算方法进行比较,分析了各方法之间的异同、相互间的关系及各方法的不同适应范围。     

Criteria for Selecting Cloud Service Providers: A Delphi Study of Quality-of-Service Attributes

Customers of cloud service providers (CSPs) use different criteria to judge the quality of cloud services. Based on managerial and technical Quality-of-Service (QoS) attributes, these criteria provide information on service quality and the CSP itself. Thus, it is important to identify relevant QoS to assure success of customers. Using a Delphi study, 16 professionals characterized by different cloud service models, company sizes, and industries identified and ranked QoS according to their relative importance. Our results show consensus on QoS. We identify functionality, legal compliance, contract, geolocation of servers, and flexibility as top QoS and observe increasing importance of managerial QoS.