基于云模型的电力应急群体决策评价方法

近年来,随着现代电力系统朝着高度的相互关联性及复杂性方向发展,其脆弱性和巨大事故发生的危害性也日益彰显,所以,有效的电力应急管理显得尤为重要。全面评估电网企业的大面积停电应急能力,明确应急工作的目标和方向成为研究的重点。在运用层次分析法建立的评价指标体系的基础上,通过引入云理论及相关方法,可以获得一种新的电力应急群体决策评价方法。该方法利用云模型完成了评价过程中定性与定量之间的转化并同时考虑了模糊性和随机性问题。最后通过实际算例分析并验证了该方法的有效性和合理性。     

基于前景理论的混凝土坝施工方案群体灰靶决策方法

鉴于混凝土坝施工方案的选择是一个多决策主体多属性多目标的模糊决策问题,考虑各决策主体对各方案的决策指标的期望灰靶对群体决策影响,结合前景理论建立一种群体灰靶决策方法,该方法以各决策者对方案的期望灰靶为基准参考,采用一致性原则对指标的前景价值优劣进行规范化处理,以是否中靶来考察方案的价值;同时根据专家期望及各决策者意见,计算各决策者的权重,然后依据决策者权重计算方案的综合前景值,由正负及大小来选择方案。实例应用结果表明,施工中采用方案s2进行施工,与实际更符合,可见该方法可行、有效。     

群体复杂问题解决过程分析系统构建

本研究基于互动分析技术和功能理论,深度分析28个三人小组在计算机模拟情境任务中的问题解决互动过程,开发了群体互动过程多层编码分析系统(MGPC)。系统包括五个主类别(目标清晰化、问题分析、策略计划、问题解决和过程反思与控制)和十个次类别。检验结果表明该编码分析系统具有良好的信度和效度,是有效的互动过程分析工具。     

钻井实时远程群体决策支持的实现

随着信息技术逐渐应用于石油工业，基于计算机网络环境的实时协同决策是未来钻井信息技术发展的一个重要方向。该文探讨了将传统石油工程与现代信息技术相结合的工作方式，提出了计算机网络协作支持工作机制下的钻井实时决策模式。针对石油钻井工程实际特点与客观需求，从钻井信息综合应用趋向、多专家协同决策机制、基础通信网络建设、CSCW环境下的工作方式等几方面论述了实时钻井决策的实施方案。同时，结合现场实际应用，给出了实现钻井作业实时远程群体决策过程的系统组成和基本功能。     

基于MAS的通信指挥分布式智能GDSS开发研究

该文在分析通信指挥决策特点的基础上,结合通信指挥决策的体系、流程和内容,立足面向功能的Agent设计思想,构建了多Agent系统（MAS）共同实现通信指挥的决策功能,给出了基于MAS的通信指挥分布式智能群体决策支持系统（GDSS）的系统体系结构、水平体系结构、逻辑体系结构的各部分组成及功能,并对系统实现的协同机制、驱动方式、裁决模式和知识学习等关键技术进行了探讨。     

多数据仓库环境下的主动数据更新算法

为了构建支持群体决策的数据仓库，分析了传统数据更新算法及数据仓库模型的局限性，提出了一个支持群体决策的多数据仓库模型。该模型在传统数据仓库模型的数据源和数据仓库之间增加中间处理层，支持灵活的多数据仓库数据更新和管理。基于该模型，给出了支持多数据仓库的主动数据更新算法，并证明了算法的正确性和可行性。实验表明，该算法能够为多数据仓库系统有效地更新群体决策信息。     

基于群体决策的多用户协同交互式遗传算法

采用交互式遗传算法求解大数据信息检索问题时,为实现偏好信息的提取和优化,单用户需完成较多数量的人-机交互操作,由此易产生用户疲劳、算法搜索效率低的难题。对此,该文在算法中引入多用户并行策略,通过群体决策优势,提高样本利用效率。首先,根据优化目标性质确定共性化协同或个性化协同类型,基于用户浏览行为计算用户相似度和个体相似度。然后,通过共享偏好相似用户的偏好相似个体预测个体区间适应值。基于个体表现型相似度聚类,提出大规模种群个体“区间数-区间数”适应值赋值策略。最后,依据子代种群个体与父代种群最优个体的相似性,推荐用户最佳评价个体。将所提方法应用于装饰性墙壁纸选型问题,并与已有典型方法比较。结果表明,所提方法在推荐个体质量、减轻用户疲劳、提高搜索效率等方面均具有优越性。