概率对偶犹豫模糊PROMETHEE多属性群决策算法

为解决犹豫模糊环境中由随机性和不确定性对实际决策造成偏差的多属性群决策问题,提出一种基于概率对偶犹豫模糊PROMETHEE的多属性群决策算法。构建各决策专家的概率对偶犹豫模糊信息矩阵;运用最大离差法与熵值法确定各决策专家与各指标属性的客观权重,结合改进的得分函数与偏离函数得到专家的综合决策评价信息矩阵;进而通过概率对偶犹豫模糊集与PROMETHEE结合的决策算法得到最终决策结果。将该算法运用于航空灾难事故应急响应方案评估的算例分析中,通过与TOPSIS、VIKOR及PDHFS决策算法的计算结果进行对比,验证了概率对偶犹豫模糊PROMETHEE多属性群决策算法的有效性与可靠性。     

基于多任务卷积神经网络的车辆多属性识别

细粒度车辆识别极具挑战性,尤其在两辆车的外型差异及其细微的时候。通过车辆的附加属性能够提高车辆识别效果,但一般的神经网络模型忽略了附加属性间的联系,提出一种基于改进的triplet loss作为损失函数的车辆多属性学习的卷积神经网络,用于实现细粒度车辆多属性识别。具体而言,通过对传统神经网络结构的改变,将车辆识别问题转化为多属性学习问题。对三元组损失函数进行改进用于训练网络以实现细粒度车辆识别。同时,创建了一个车辆多属性数据集并完成训练工作,结果显示了该方法的潜力。     

基于拍卖的数据中心资源匹配算法

云平台数据中心主机与负载均具有异构性,导致任务负载无法均衡利用主机各项资源。主机资源的非均衡利用最终造成总体资源利用率低,主机资源浪费,提高运营成本。针对云平台数据中心任务分配中各项资源无法均衡利用的问题,提出一种基于连续双向拍卖的虚拟机分配与迁移算法。该算法一方面利用多种启发式策略对数据中心主机和虚拟机进行筛选,将过载主机与欠载主机放入数据中心拍卖中;另一方面,构建买卖双方定价策略以及交易策略,形成完整的拍卖流程。同时,为解决多资源情况下的交易问题,提出基于资源匹配度的交易策略。仿真实验表明,文中方法通过引入资源匹配度,能够有效地匹配数据中心主机与虚拟机的各项资源,平衡各类资源利用率,提高整体资源利用率。     

在线逆向拍卖供应商投标决策支持模型

为了解决基于分包算法的在线逆向组合多属性拍卖中供应商决策支持问题,通过对供应商投标行为的分析,以供应商收益最大化为目标,提出了基于计量经济学分包算法的分包确定模型以及供应商投标策略模型.通过算例演示表明,该方法可以有效地提高供应商的收益、降低拍卖过程中信息不对称所带来的负面影响.     

基于歧视性的第二价格拍卖算法的激励机制

在基于对等网(P2P)的大数据实时应用中,针对如何遏制视频点播(VOD)系统中的节点搭便车行为,提出了基于歧视性的第二价格拍卖算法的激励机制。节点之间以分布式动态拍卖的方式获取各自所需视频数据块,拍卖中,拍卖节点首先根据歧视性原则判断竞标节点的预算是否足以参与竞标,并根据允许参与竞标的节点数目设置上传带宽;然后根据竞标节点的出价确定赢得竞标的节点;最后竞标节点在接收到数据块后根据第二价格方案支付拍卖节点仅次于拍卖最高价格的第二高价格的要价作为节点的收益。分析节点的收益、节点带宽的利用率以及贡献节点/自私节点的比例,表明该方案能有效地激励节点积极地参与视频数据块的共享,同时高效地利用节点的上传带宽。     

遗传算法在多类型的车辆人员排班系统中的应用与研究

公交车辆人员排班的主要问题就是在给定时间点和车次数的情况下,以最小代价覆盖所有的车次。与以往都是针对单类型车辆的人员排班不同,该文主要提供对多类型的车辆人员排班的支持。首先利用高效的Auction算法获取代价最小的车次分组并根据分组情况分配车辆的营运类型;然后使用遗传算法进行随机化搜索以获得最优解。实验表明,遗传算法应用于多类型的公交车辆人员排班具有很好的效果。     

物联网环境下的终端控制智能响应方法

物联网环境下同一命题解决方案众多,如何从众多的方案中选择最佳方案变得非常困难。本文深入分析物联网环境下影响物联网环境下终端控制决策的特点,引入决策科学中的多属性决策,并根据物联网特点选用主客观组合赋值法确定物联网各属性的权值,选用几何加权平均（OWCM）算法对各种解决方案进行排序,即满足了不同用户的个性化需求,也不破坏物联网的整体属性,取得了良好的效果。     

Optimal reserve prices in weighted GSP auctions

Most search engines use the weighted Generalized Second Price (wGSP) auction to sell keyword-based text ads, generating billions of dollars of advertising revenue every year. Designing and implementing near-optimal reserve prices for these wGSP auctions are naturally important problems for both academia and industry.In this paper, we show how to calculate and implement the near-optimal reserve price of the wGSP mechanism in realistic settings. Unlike reserve prices in standard single-item auctions, optimal reserve prices in wGSP auctions are discriminatory, different even for advertisers bidding on the same keyword. The optimal reserve price results can be extended to support CPA/CPC/CPM¹ hybrid auctions.Our simulations indicate that setting a proper reserve price will transfer some bidder utility (payoff) to auctioneer utility, resulting in higher revenue for the search engine. We describe a practical methodology to implement optimal reserve prices in production systems.     

Fuzzy multi-attribute decision making in pavement management

A methodology for ranking pavement sections according to maintenance urgency has been developed using fuzzy multi-attribute decision-making concepts. First. the pavement sections in a highway network are grouped according to their maintenance needs, using fuzzy pavement serviceability indices. Then, the attributes relevant to each category of maintenance are identified, and an expert knowledge base containing priority values for selected combinations of attribute values is formed in collaboration with decisionmakers. Finally, it is shown how the fuzzy attribute values for each pavement section can interact with the expert knowledge base to produce a unique set of rankings for these sections. This ranking scheme is capable of handling possible fuzziness in the priorities assigned by the decision makers.     

Social interaction and continuance intention in online auctions: A social capital perspective

This study explores how interaction within an online auction community affects online auction actor intention to continue trading with others. Adopting a social perspective drawing on social capital theory and IS literature, this study investigates how interactions among actors contribute to the creation and advancement of social capital. The analytical results demonstrate that the influence of user interaction on continuance intention in online auctions is mediated by the creation of various dimensions of social capital at the community level. Finally, the implications of the study findings are discussed.