基于投票排序的复杂系统ANP-BOCR群组决策新方法

传统ANP-BOCR方法（即从收益（B）、机会（O）、成本（C）和风险（R）视角分别构造ANP（网络分析法）子网络,再将BOCR子网络下的方案评价值进行综合集成）被认为是一种处理复杂系统问题的有效方法。然而,一方面,该方法不仅尚未考虑隶属于不同BOCR子网络中元素之间的关联关系,而且在对BOCR方案评价值进行集成时也会陷入简单还原论的思维误区。另一方面,该方法集成群组专家意见时通常会损失部分专家的偏好判断信息,并硬性要求所有专家提供各方案的全偏好判断信息。为克服上述缺陷,通过构建复杂问题ANP-BOCR的新分析结构,提出基于DEA（数据包络分析）投票排序的ANP-BOCR群组决策新方法。新方法不仅实现了方法论和整体论的有机融合,而且还可保证群组专家信息集成过程中的信息无损。案例应用结果表明：新方法是行之有效的,有较强的实践应用推广价值。     

基于MAS的分布式集成智能控制系统开发与应用

针对复杂工业过程，研究一种基于Multi—Agent system（MAs）的集成智能控制系统，系统由人机集成单元、控制单元和虚拟仿真单元构成，人机集成单元提供人类智慧与机器相结合有效机制，虚拟仿真单元为控制决策和故障诊断提供仿真信息，控制单元完成系统监视、诊断和控制任务，文中提出了实时Agent的组织和演化机制，采用遵循FIPA组织标准的开发工具JADE开发原型系统，描述了系统的实现，工程应用表明，提出的集成控制系统能有效地解决焦炉集气管压力这类复杂工业对象的过程控制问题．     

基于多传感器的综合集成研讨厅信息融合系统

介绍了多传感器信息融合方法及处理模型、美国圣菲研究所在复杂适应系统领域以及园内在综合集成研讨厅领域的研究与实践，在此基础上，通过对多传感器信息融合系统和综合集成研讨厅的本质分析及对比研究，提出了一种通用的基于多传感器的综合集成研讨厅信息融合系统体系结构。同时，结合作者对装备保障复杂适应系统的研究与理解，分析了基于多传感器的装备保障综合集成研讨厅信息融合系统的功能需求、体系结构层次和技术结构层次，初步构建了装备保障综合集成研讨厅信息融合系统的体系结构框架，寻求到了一种多传感器信息融合研究的新途径。     

综合集成与决策

在探索“从定性到定量的综合集成法”提出的动机与基本原理的基础上，讨论了综合集成与决策之间的关系，认为从定性到定量的综合集成体系的研究不能局限于决策与决策支持系统，而应将其视为科学创新的方法论．面对当前众多复杂的重大决策问题，应以综合集成理论作为决策研究的指导，建立综合集成型决策支持系统．     

基于cnXML的B2B电子商务集成方法

作为企业应用集成（EAI）的一种形式,企业间集成比企业内部的局部应用集成更复杂。首先简单介绍EAI和B2B集成,然后针对目前B2B集成的问题,分析cnXML在电子商务集成中的优势,提出基于cnXML的B2B电子商务集成框架,并针对有无电子商务注册中心,讨论两种不同的实现方法,最后用基于cnXML的B2B集成的简易原型系统说明来例证。     

品牌决策支持系统的研究与实现

本文主要论述了在卷烟营销环境下的卷烟品牌决策支持系统的设计与实现,它综合了多方面 的知识,从管理学上的品牌决策理论,新型的三层结构应用体系,到基于组件的软件开发技 术． 本文将其决策过程划分为三个阶段：结构分析、定位决策、可行性认证,每一阶段具有相对 独立的功能,同时对其中的具体技术集成问题,进行了深入的讨论,并提供了系统实现的功 能层次图．     

基于IITFN输入的复杂系统关联MAGDM方法

区间直觉梯形模糊数（Interval-valued intuitionistic trapezoidal fuzzy number,IITFN）是刻画复杂系统不确定性的有效工具. 基于进一步完善的IITFN 运算规则,讨论其局部封闭性. 由此定义IITFN 几何Bonferroni 平均算子,并验证该算子的相关性质. 针对决策者及属性之间均存在关联作用且权重均未知的多属性群决策（Multi-attribute group decision making,MAGDM）问题,提出基于前景混合区间直觉梯形几何 Bonferroni （Prospect hybrid interval-valued intuitionistic trapezoidal fuzzy geometric Bonferroni,PHIITFGB）平均算子 的关联多属性群决策方法. 该方法首先通过依次定义IITFN 的前景效应、前景价值函数和前景价值,获取前景价值矩阵;其次,将前景价值矩阵转化为前景记分函数矩阵,并综合运用基于灰关联深度系数的客观属性权重极大 熵模型和基于2-可加模糊测度与Choquet 积分联合的决策者权重确定模型,获取决策者权重及属性权重;再次,利 用PHIITFGB 算子集结各决策者的方案评估信息,结合决策者权重即可获取相应于各方案的综合前景价值;最后,计算综合前景记分价值函数,基于IITFN 的序关系判别准则确定方案排序. 案例验证决策方法的有效性和可行性.     

综合集成决策模拟系统中模型的设计与实现

该文基于“定性定量综合集成（Meta Synthesis)”的思想，论述了综合集成模拟环境体系，分析了在环境中的工作方式。为满足决策系统中按需仿真的需要，针对基于广域网应用环境下的模型管理服务体系特点，提出了模型注册机制的概念，并分析了模型注册机制的功能和作用，对模型注册的结构进行了设计，实现了模型注册机制在综合集成决策模拟环境的应用。     

产品环境价值分析方法与应用

为了设计出环境友好的产品,将生命周期评价方法集成到设计过程,提出环境价值分析方法,分析了其基本概念、目标与设计应用.通过功能结构映射将产品实体抽象化,将产品结构系统转化为功能系统;对功能系统进行基于功能的生命周期过程环境影响评价;进行环境价值评估与计算;通过功能分析与改进将功能系统再实物化为新的结构实体.最后用台灯设计实例说明了环境价值分析的应用.     

基于CIF的银行分析型CRM系统的研究与设计

分析型客户关系管理系统（ACRM）的决策支持能力是CRM实施成功的关键。首先讨论了当前银行分析型客户关系管理数据仓库系统存在的问题,然后介绍了企业信息工厂（CIF）理论的原理、主要部件和对CRM的决策支持能力,提出了一种改进的三层ACRM体系结构模型,并从体系结构和决策支持能力两个方面探讨了基于CIF的银行分析型CRM数据仓库系统的设计与实施,最后讨论了其应用。     

联合信息作战目标价值的分析方法研究

分析了联合信息作战目标选择问题的特点,提出了一种用于实现网络化目标体系中目标价值分析的计算模型.作战目标选择是联合信息作战模拟与辅助决策研究中的重要问题,而目标价值分析是进行目标选择的基础.研究了进行信息作战目标价值比较的不同尺度,确定了信息网络中作战目标价值的量度标准并应用图论的方法分别建立了节点型目标、节点组目标和链路型目标价值的计算模型.算法实例分析结果表明模型可以解决以信息网络为攻击对象的信息作战目标选择问题,是一种在网络化目标系统中进行目标价值分析和目标选择的新方法.     

一种基于Rough集的属性值约简算法

文章将Rough集理论应用于不同类型的决策表(一致决策表和不一致决策表)的约简,给出了广义决策、决策规则的一致程度、属性值重要性等定义,在此基础上提出了一种基于Rough集的属性值约简算法。该算法不仅能得到更为简洁的决策规则,而且能保持决策规则的一致程度不变。实例分析表明该算法是可行的。     

基于杂合标准的POMDP值迭代求解算法*

基于点的值迭代方法是求解部分可观测马尔科夫决策过程(POMDP)问题的一类有效算法.目前基于点的值迭代算法大都基于单一启发式标准探索信念点集,从而限制算法效果.基于此种情况,文中提出基于杂合标准探索信念点集的值迭代算法(HHVI),可以同时维持值函数的上界和下界.在扩展探索点集时,选取值函数上下界差值大于阈值的信念点进行扩展,并且在值函数上下界差值大于阈值的后继信念点中选择与已探索点集距离最远的信念点进行探索,保证探索点集尽量有效分布于可达信念空间内.在4个基准问题上的实验表明,HHVI能保证收敛效率,并能收敛到更好的全局最优解.     

RBAC动态判决模型的分析与设计

提出了一种等级角色访问控制判决模型，目的在于增强系统的动态访问控制判决能力和灵活性。通过使用XML描述判决策略，等级角色判决模型将能处理复杂的逻辑条件判决，而非原先简单的数值比对。     

物联网与绿色智能建筑

针对智能建筑的发展模式,结合智慧地球与物联网,本文阐述了物联网与视联网的相关技术,并分析了物联网在智能建筑中的应用,最后指出物联网、视联网是实现智能城市建筑的关键技术,而建筑智能化系统工程是物联网、视联网的应用基础。     

Digital Twin for Human-Robot Interactive Welding and Welder Behavior Analysis

This paper presents an innovative investigation on prototyping a digital twin(DT)as the platform for human-robot interactive welding and welder behavior analysis.This humanrobot interaction(HRI)working style helps to enhance human users'operational productivity and comfort;while data-driven welder behavior analysis benefits to further novice welder training.This HRI system includes three modules:1)a human user who demonstrates the welding operations offsite with her/his operations recorded by the motion-tracked handles;2)a robot that executes the demonstrated welding operations to complete the physical welding tasks onsite;3)a DT system that is developed based on virtual reality(VR)as a digital replica of the physical human-robot interactive welding environment.The DT system bridges a human user and robot through a bi-directional information flow:a)transmitting demonstrated welding operations in VR to the robot in the physical environment;b)displaying the physical welding scenes to human users in VR.Compared to existing DT systems reported in the literatures,the developed one provides better capability in engaging human users in interacting with welding scenes,through an augmented VR.To verify the effectiveness,six welders,skilled with certain manual welding training and unskilled without any training,tested the system by completing the same welding job;three skilled welders produce satisfied welded workpieces,while the other three unskilled do not.A data-driven approach as a combination of fast Fourier transform(FFT),principal component analysis(PCA),and support vector machine(SVM)is developed to analyze their behaviors.Given an operation sequence,i.e.,motion speed sequence of the welding torch,frequency features are firstly extracted by FFT and then reduced in dimension through PCA,which are finally routed into SVM for classification.The trained model demonstrates a 94.44%classification accuracy in the testing dataset.The successful pattern recognition in skilled welder operations should benefit to accelerate novice welder training.     

动态故障树的边值多值决策图分析

动态故障树分析对于复杂系统来说是一种重要的可靠性分析技术,但是二叉决策图等传统模块化方法存在严重的状态空间爆炸问题.本文系统介绍了边值决策图的动态故障树分析方法,其中边值多值决策图相对于其它现有的决策图具有更紧凑的表示函数,通过状态数的缩减,缩短了计算时间,有效缓解状态空间爆炸问题.实例证明了边值多值决策图在多状态系统和多功能系统中使用的方法和优势.     

基于2DSVD的多变量时间序列半监督分类

目前时间序列半监督分类研究主要集中在单变量时间序列,由于多变量时间序列（MTS）变量之间存在复杂关系,MTS的半监督分类研究比较少.针对这种情况,提出一种基于二维奇异值分解的MTS半监督分类方法,该方法首先计算行-行以及列-列协方差矩阵的特征向量,然后从MTS样本中提取特征矩阵;特征矩阵的行数以及列数不仅比原MTS样本低,而且还清晰地考虑了MTS样本的二维特性.在10个MTS数据集上的实验结果表明,该方法的分类性能显著地好于使用扩展Frobenius范数、中心序列、以及基于一维奇异值分解的半监督分类方法.     

DEMATEL复杂因素分析算法最新进展综述

当前,面对严峻复杂的国际新冠疫情和世界经济形势,管理决策所面临的问题也日趋复杂.因此,对复杂问题进行因素关联分析对于管理者认知复杂事物核心、抓住事物主要矛盾以有效解决复杂社会经济问题至关重要.决策试行与评价实验室方法(DEMATEL)作为一种对复杂系统因素间关联关系进行分析的有效工具,近年来已经受到国内外学者的广泛关注...     

Value set iteration for Markov decision processes

This communique presents an algorithm called “value set iteration” (VSI) for solving infinite horizon discounted Markov decision processes with finite state and action spaces as a simple generalization of value iteration (VI) and as a counterpart to Chang’s policy set iteration. A sequence of value functions is generated by VSI based on manipulating a set of value functions at each iteration and it converges to the optimal value function. VSI preserves convergence properties of VI while converging no slower than VI and in particular, if the set used in VSI contains the value functions of independently generated sample-policies from a given distribution and a properly defined policy switching policy, a probabilistic exponential convergence rate of VSI can be established. Because the set used in VSI can contain the value functions of any policies generated by other existing algorithms, VSI is also a general framework of combining multiple solution methods.