遗传算法在多目标车间作业调度中的应用

遗传算法在作业调度上的应用,是近年来才发展的研究方向,对复杂工业过程中的建模、控制和优化领域的研究有十分重要的意义。在实际生产调度过程中,除了找出合理的最佳作业调度方案,还要考虑到决策者偏好问题:决策者可以选择最大完工时间最小化,也可以选择最大延时时间最小化,对于这样一个多目标问题,本文引入一个偏好函数来解决这一问题。     

基本的情报测度

情报与决策活动是密切相关的,情报减少决策中的不确定性。在效果意义上,不确定性应与决策者对行动方案的选择有关,而选择行动方案过程中的不确定性明显地与决策者执行每个方案的概率P有关。如果所有的P都相同,那么决策者便完全不能确定选择那个方案;如果决策者已确定了他的行动方案,那么,对某一i来说,P(αi)=1,而其它的概率为0。所以我们选用概率P的方差作为情报测度的主要成份。当P都相同时,方差为0,当某一P为1而其它的P为0时,方差最大。     

考虑愿景的动态多属性群决策共识模型

现实中很多的多属性群决策(MAGDM)问题常常具有以下特征:(1)决策者使用个人属性集和愿景集来评估各自的备选方案集,并且个人属性集和愿景集可以异构。(2)决策者不必就属性集和愿景集达成共识。(3)个人属性集、方案集和愿景集可以动态变化。通过将上述实际情况的特征纳入MAGDM,提出一种考虑愿景的动态多属性群决策共识模型及其解决框架,设计集体解决方案的选择过程和共识达成过程的算法,给出为达成共识对个人属性集、个人方案集、个人偏好和个人愿景集的调整建议,并结合实例加以说明。     

模糊推理预测

模糊推理预测岑咏霆（上海市普陀区业余大学２０００４２）在实际的定量预测中，传统的思路往往是追求某种精确，这往往使计算大为繁杂，甚至使问题实际上成为无解，而得到的预测结果的精度实际上毫无现实意义，这种情况在长期、宏观预测中显得十分突出。而模糊集合论提供...     

《1984年》和西方社会——西方对预言小说《1984年》的评论

在未来研究中,一方面需要尽可能地依靠精确的资料和数据,另一方面也需要使用丰富的想象力。这种把现实和想象力结合起来的方法,可以使预测效果更趋全面和完善。未来场景技术便是以丰富的想象力作为预测手段的。未来场景技术也称前景方案或现代乌托邦技术,它利用“脚本”,把各种不同的未来设想和可能作为一个总体来考虑,但这种未来的设想并不是毫无根据的,它主要是根据调查研究的结果而设想出来的多种不同的发展“场景”。未来场景技术经常被用来预测未来可能的发展将会采取的形式以及将要承担的危险。这类预测往往就是一种警报系统,它提请人们对     

简谈预测与规划

在预测过程中人们都希望预测值与实际值相等或相差不大。而在实际过程中,我们则希望实际值优于预测值(尤指优于时间序列法的预测值)。但是如果实际位优于预测值便会造成预测之不准,这时,人们便会回过头来怀疑预测方法的科学性。不少人往往产生这样的认识:所有的单顶预测值,均应作为该项目未来应达到的目标值     

基于最小二乘法的工程经济评价模型

为了能够对决策方案做出准确的评价,选择出最佳方案。决策者根据自己的实际经验做出判断。但是各决策者的知识、实际经验都会有一定的误差与局限性。因此,本文建立了专家分析法和灰色关联分析法的集成模型,该模型充分利用了专家赋予的决策值和评价矩阵信息值得相关性,求出更合理的属性权重值进行决策,保证决策结果与两种分析方法的一致性。引用最小二乘法原理建立优化模型,使各方案的决策值与两种方法的偏差最小。以确定防洪标准方案评价为例,验证了方法的有效性和合理性。     

化工过程模拟与虚拟过程工程

过程工程是研究物质转化过程中共性规律的工程科学。实现物质转化需经历从小试、中试到工业大规模装置的逐级放大过程,其放大和调控非常复杂,是过程工程的瓶颈问题。过程模拟为认识过程的复杂性、加速工艺的设计和过程放大提供了可能。目前实际模拟预测能力增长很缓慢,与计算机硬件的飞速发展形成鲜明对比。这是由于过程工程的复杂性来源于多尺度结构,其核心问题是介尺度。解决这一问题的关键在于发展多尺度模拟方法,在问题、模型、软件和硬件4个层面同时考虑多尺度结构,并保持层面间的一致性,建立新的多尺度超级计算模式。应用这一新型超级计算模式,通过多尺度云计算网络,实现过程工程的实时模拟,是过程模拟未来发展的必然趋势。化工过程模拟将进入虚拟过程工程新时代,这必将为传统的过程工程研发模式带来深刻的变革。     

基于证据理论的主客观权重融合的决策研究

决策指标权重的确定是三参数区间数的多指标决策中的主要问题,主观赋权法主要通过决策者的主观意识来做出决定,因此客观性较差;而客观赋权法不能较好的体现决策者对不同指标的重视(偏好)程度,有时会出现确定的权重与属性的实际重要程度不相符合的情况。因此,本文通过对主、客观赋权法各自的优缺点进行分析,运用D-S证据理论对两种方法所得的权值进行融合,使属性权值达到主观和客观的统一,使指标权重更可靠。     

基于动态调整的煤矿物资库存控制策略研究

提出一种推拉结合式的库存控制模型,在预测物资未来需要的基础上,根据物资的实际消耗量以及设定好的安全库存量来动态调整物资的采购量,从而达到减少库存,降低成本的目的。通过对郑煤集团实际案例的计算,结果说明采用本文的方法可以使原来的库存量减少70%左右。     

电力企业决策支持系统的设计与实现

在电力企业信息化建设过程中,各业务系统产生了大量的数据,如果不加以利用,易产生"信息孤岛",从而无法实现信息和数据资源的共享。本文主要是针对这些问题提供相应的商业智能决策支持系统解决方案,使企业决策者通过历史数据了解企业经营发展趋势,并能够对企业未来的经营进行预测,可以有效提高企业管理水平和核心竞争力。     

贝叶斯原理在项目风险管理中的应用

由于市场环境中存在着许多不确定因素,使决策者的决策带有某种程度的风险。贝叶斯方法提供了一种有效的风险预测手段,能够将主观估计与客观估计结合起来,并能随着资料的不断增加而不断进行预测,使得预测更加精确,有利于决策者进行科学决策,同时也给出了项目风险管理的应对措施。     

科研主攻方向定量预测方法研究

前言总结过去,预测未来,是科研工作者掌握本门学科发展方向的基础性工作,作者过去在进行这项工作时,多采用传统的定性预测方法。由于定性预测是以主观反映的客观为依据做出的,难免带有较多的主观色彩,所得结果,有的不能恰如其份地反映客观实际,有的结论很模糊,有时甚至还有重大遗漏。而定量     

浅谈财务分析

财务分析是以会计报表等核算资料为依据,采取一系列专门的技术和方法,对企业的营运状况、风险状况所进行的分析活动。它是企业的经营决策者、债权人、投资人以及政府经济管理机构和个人,了解企业的过去,评价企业的现状,预测企业的未来的信息和依据。财务分析是企业生产经营管理活动的重要组成部分,每一行业、每一企业都应依据实际情况,建立一套适合自己使用的财务指标.     

基于层次分析法的组合赋权方法的研究

在多属性决策问题的求解过程中,大部分多属性决策方法都涉及到属性权重的确定问题.一般可分为主观赋权法和客观赋权法.为兼顾决策者对属性的偏好,同时又力争减小赋权的主观随意性,进而使决策结果更加客观、可靠,本文以层次分析法为基础提出一种主、客观细合赋权方法.该方法基于属性值的规范化决策矩阵和决策对方案近似估计的区间判断矩阵,提出一种模糊线性规划方法确定属性权重.     

单模型机动目标跟踪算法仿真

本文针对单模型的机动目标,具体阐述了匀加速模型(CA)的应用实例,通过算法仿真分析出这两个模型在实际应用中的优缺点,并且指出CV模型应用的局限性,以及CA模型在加速度跳变的时刻存在一个收敛的过程,当达到收敛时其在加速阶段的跟踪效果比在匀速阶段跟踪的效果要好这一突出特点,为以后通过改善跟踪门来解决单模型机动目标跟踪性能的方案提供参考依据。     

马尔可夫预测法在企业管理中的应用

<正> 随着社会主义市场经济体制的逐步建立与完善,企业拥有越来越多的经营决策权,相应地,市场的激烈竞争与复杂变化,也带给企业越来越大的风险.这就要求企业决策者在做出决策时,能够根据事物的现状及变化趋势,采取科学的方法预测未来情况,为决策提供依据。     

中国需要更多的智囊团

我们多难的祖国正一步一步地走上中兴之路,要实现国民经济调整的巨大任务,要使我国四个现代化建设得以在稳定的基础上健康前进,就必须立足于现实,对未来的发展作出科学的预测,并以此为根据来指导现在的工作,作出科学的决策。组织作为各级决策者参谋机构的智囊团,应该提到议事日程上来了。因为,科学预测是科学决策的根据,而智囊团     

浅谈财务分析

财务分析是以会计报表等核算资料为依据，采取一系列专门的技术和方法，对企业的营运状况、风险状况所进行的分析活动。它是企业的经营决策者、债权人、投资人以及政府经济管理机构和个人，了解企业的过去，评价企业的现状，预测企业的未来的信息和依据。财务分析是企业生产经营管理活动的重要组成部分，每一行业、每一企业都应依据实际情况，建立一套适合自己使用的财务指标．     

第三讲 预测方案设计

预测的实际过程包括两个阶段。第一阶段是归纳过程:从确定预测目标,收集与预测有关的资料开始,经过对资料的分析、处理、提炼和概括,再用模型(公式或图表)的形式刻画出预测对象的基本演变规律。第二阶段是演绎或推论过程:利用得到的基本演变规律,根据对未来条件的了解和分析,推测(或计算)出预测对象在未来期间所可能表现的状况。此外,对预测结果还应进行必要的检验和评价,才能得到一个可供决策参考的最终预测结论。一般来说,预测的基本步骤包括:预测目标分析,资料收集,预测方法选择,预测计算,分析与评价。一、预测目标分析