基于粗糙集和群决策的储煤中心选址方法

科学合理地建立规模型储煤中心是缓解电煤供应中瓶颈问题的有效途径。通过分析目前电煤供应现状,根据储煤中心选址受到诸多要素影响的特征,将粗糙集理论与群决策特征根法相结合,构建了储煤中心选址定性要素评价决策模型,通过对各备选储煤中心进行综合评价,形成了全面客观的评价值,为决策提供了较为有力的支持。     

实现最优BDD结构的联合改进方法

针对文献[13]的最优BDD指标顺序算法,详细研究了该方法的计算机实现。在分析实现各个关键技术的过程中,阐明了存储每个指标值的真值表的冗余性,分析了获取一个最优解(当对象含有多个最优解时)的弊端,提出了改进方法——删除存储指标值的真值表,获得所有最优解。为了实现形式最优BDD结构,详细研究了"去除"操作在简化"等价"节点上的原理。将最优指标顺序的理论和"等价"节点的简化操作方法联合起来,实现了理论和形式都最优的BDD结构。最后,以具体的例证阐释了联合改进方法在获取最优BDD结构中的突出特点。     

基于改进TOPSIS法的民用建筑再生利用方案决策

针对民用建筑再生利用的项目特点和现实条件,在文献综述和项目调研的基础上,建立了包括结构安全、技术可行、经济合理、环境协调、功能完善和绿色节能6大维度的民用建筑再生利用方案决策指标体系.采用三角模糊数等方法对指标进行赋值与量化.其次,考虑指标赋权的人为主观影响,采用改进熵权法确定指标权重,使权重确定更加科学.依据加权广义...     

基于决策者权重的设计任务质量模糊群体评价

为有效支持生产过程质量管理及持续改进,在结合任务输出结果质量与任务执行质量的基础上,考虑设计输入对设计任务质量的影响,提出了相对评价与绝对评价的概念。用梯形模糊数统一表示异构评价信息。将决策者主观模糊权重作为约束条件,建立了以个体决策与群体决策加权距离最小为优化目标的决策者权重调节模型。结合逼近理想解排序(TOPSIS)方法给出了设计任务质量模糊群体评价具体步骤。算例表明:本文的评价方法可有效避免权重调节过度,正确识别过程薄弱环节。     

基于PCA和改进TOPSIS法的火电机组运行综合评价

为提高火电机组运行管理水平，实现经济运行的目的，针对火电机组的运行特点，提出了一种基于主成分分析法(PCA法)和逼近理想解排序法(TOPSIS法)相结合的火电机组运行综合状态评估方法。采用PCA法来对火电机组运行指标进行降维处理并基于主成分的贡献度来确定指标的权重，同时采用马氏距离代替传统TOPSIS法中的欧式距离，从机组可靠性和经济性方面对火电机组运行状态进行综合评价。通过对5台机组进行实例计算，结果表明：该方法所得的评价结果更加准确合理，可以为不同电厂机组之间进行运行优化以及竞赛提供良好的方案。     

基于改进VEPSO的MMC-MTDC系统多目标最优潮流方法研究

针对模块化多电平换流器型多端直流输电系统(Modular Multilevel Converter Multi-Terminal DC,MMCMTDC)最优潮流问题,提出一种基于改进向量估计粒子群算法(Vector Evaluated Particle Swarm Optimization,VEPSO)的多目标最优潮流优化方法。首先建立MMC-MTDC分层控制和优化体系,换流站级采用直流电压斜率控制策略以稳定直流电压和平衡有功功率,系统级考虑线损和电压不平衡度建立多目标潮流优化模型。在兼顾系统稳定和功率平衡等约束条件的同时,加入换流站N-1约束,通过对系统进行多目标潮流优化得到MMC控制目标参考值,最终实现系统的优化运行。针对等式约束和不等式约束条件,提出了一种基于动态调整罚函数的方法以提高算法的收敛性。最后通过优化和仿真验证了所提基于改进VEPSO的多目标最优潮流计算方法的有效性。     

基于AI问题的一种“最优”解方法及实现

基于AI的搜索方法包括深度优先搜索、最低成本法搜索等,可以从众多的解决方案中寻找一个“最优”的解决方案。文章以列车信息搜索为例,采用路径删除法生成多种解,然后再用改进的深度优先搜索与最低成本法搜索相结合的方法从中寻找一个最优解。     

绿色供应链中基于改进的TOPSIS方法的 供应商评价与选择

在绿色供应链基础上提出了一种基于熵权法与改进的TOPSIS法相结合的方法选择绿色供应商。首先构建绿色供应商的评价指标体系,然后采用熵权法得到各指标的权重。最后通过算例分别采用传统的TOPSIS方法和改进的TOPSIS方法选择供应商,并对2种方法及所得结果进行比较。结果表明,用改进的TOPSIS方法选择供应商是可行的、合理的,且更加科学。     

绿色供应链中基于改进的TOPSIS方法的供应商评价与选择

在绿色供应链基础上提出了一种基于熵权法与改进的TOPSIS法相结合的方法选择绿色供应商。首先构建绿色供应商的评价指标体系,然后采用熵权法得到各指标的权重。最后通过算例分别采用传统的TOPSIS方法和改进的TOPSIS方法选择供应商,并对2种方法及所得结果进行比较。结果表明,用改进的TOPSIS方法选择供应商是可行的、合理的,且更加科学。     

基于TOPSIS和隶属度函数的混合多属性决策模型及算例分析

针对确数、灰数和模糊数指标与递增性、递减性和固定性数值相结合的复杂混合多属性决策问题,以TOPSIS法、灰色系统理论、模糊数和隶属度函数的思想为基础构建了混合多属性决策模型.设计业务流程再造绩效评估算例,验证了该模型的有效性与可行性,并对模型进行了敏感性分析.分析结果表明,该混合决策模型能够准确地对候选方案进行定量排序,且模型中评价指标的选取在决策中起着至关重要的作用.     

基于时间序列支持向量机的非线性预测方法研究

结合时间序列提出了一种基于支持向量机的时间序列支持向量机预测方法.该方法能较好的将结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,并较好解决了小样本情况下的学习问题.又由于其采用了核函数思想,将非线性问题转为线性问题来解决,降低了算法的难度,具有全局最优,有良好泛化能力等优越性能,减少了对经验的依赖,可得到广泛应用.     

一种基于改进遗传算法的图像分割方法

图像阈值分割技术在图像分析和图像识别中具有重要的意义.最大类间方差法具有很多的优点,但同时也有弱点,计算需要大量的时间.因此,需要引入优化算法.本文试将遗传算法用于解决图像分割问题中,提高算法的求解性能.经过对图像分割问题求解的实验,算法得到了很好的效果.     

结合自适应调制和ARQ的跨层最优联合设计

考虑了一个结合自适应调制和自动重传请求的蜂窝下行系统,基站通过接收端的反馈获得其信道信息,然后在物理层通过自适应地选择调制和编码方式来最大化系统频谱效率,同时还在数据链路层采用自动重传技术来提高传输的鲁棒性.研究了在业务的平均延时约束下,通过最优选取自适应调制参数来最大化系统的频谱效率的方法.首先通过合理的假设对上述系统数学建模,然后将研究的问题建模为一个凸优化问题,并最终通过经典的拉格朗日乘数法给出了最优解.数值仿真表明本算法是最优的.