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21.
文章分析了海军特种作战渗入点选择的影响因素,利用多目标决策理论建立决策模型,依据TOPSIS方法对决策模型进行解算,利用仿真工具进行计算软件的开发。  相似文献   
22.
为解决战时野战维修装备编配多方案优选困难问题,实现编配方案的合理化选择;首先在分析优选编配方案的数据基础上,构建了多方案优选指标体系;然后利用熵权方法计算了优选指标的权重和标准化数据;最后利用双基点法构建了优选模型,并计算了各方案的优属度,确定了最优编配方案.  相似文献   
23.
大型复杂武器装备质量综合评价及其支持系统设计   总被引:4,自引:0,他引:4  
从大型复杂武器装备系统的具体特点出发,运用基于TOPSIS主成分价值函数模型的主成分分析法(PCA),构建了大型复杂武器装备质量综合评估模型。进行了实证分析,结果表明,该方法的应用使前三个主成分综合携带了原系统全部信息的96.04%,避免了信息的重叠和交叉,也克服了主观因素对评价的影响,更客观全面地反映了设备的质量状况。最后通过对其支持系统的设计,实现对企业与部队不同质量管理决策层的信息支持。  相似文献   
24.
逼近理想点法在防空兵战斗部署方案排序中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对指挥员就多个防空兵战斗部署方案难以取舍的问题,运用逼近理想点法进行排序。在分析影响防空兵战斗部署方案因素的基础上确定影响方案优劣的几个重要指标。根据现有的防空兵战斗部署方案,假设不可能存在的一个正理想方案和一个负理想方案,运用逼近理想点法,计算各个方案到理想方案的相对贴近度,得到贴近度最大的为最佳方案。通过实例分析对该方法进行了检验,可为指挥员定下决心提供参考。  相似文献   
25.
简要分析了防空通信网络系统的主要任务,建立了防空通信网络系统的效能评估指标体系。提出了利用TOPSIS算法进行防空通信网络效能评估的方法,可根据影响通信网络系统效能的指标及权重,对不同组网方式下的防空通信网络系统效能进行评估。示例表明,利用TOPSIS算法可对防空通信网络效能进行评估排序,能够为指挥员的决策规划提供参考。  相似文献   
26.
针对任务间隔期维修任务的选择问题,提出了求解该问题的方法。首先,给出了维修任务优先级评估指标,以及修理有效性评估指标;然后,提出了AHP-熵-DEA-TOPSIS方法,用来确定维修任务的优先级,以及修理有效性;接着建立基于维修效果的数学规划模型,其目标是使维修方案的加权有效性总和在满足维修资源约束条件下最大化。最后,应用该方法对具体示例进行了求解,验证了方法的有效性和可行性。分析表明所求得的维修任务选择方案能够充分利用各种信息,具有较强的可信性与实用性,有助于维修管理人员对维修任务选择进行优化。  相似文献   
27.
为了提高武器系统的综合保障能力和系统决策水平,将一种基于熵权TOPSIS的多方案评价方法应用于保障性评价当中。通过指标数值间的差异程度确定熵权,并将熵权与专家权重进行综合,克服了传统熵权评价法只反映客观的信息,而忽略人的主观重视程度的弊端。实例分析表明,该方法能够主客观相结合,可操作性较强,具有一定的应用价值。  相似文献   
28.
针对武器装备组合规划中存在的选择难、规划难问题,在给定能力需求的条件下,从分析装备的组合变更对整体体系的影响出发,考虑了总的经费预算、年度费用分配、装备规划周期等约束,以能力差距和发展风险最小为准则,构建了双目标优化模型,并设计了基于差分进化和NSGA-II的求解算法,获得模型的Pareto解;最后通过TOPSIS方法从所求Pareto解中求得令决策者满意的折中解。通过一个具体示例,验证了本文所提模型和算法的有效性,能够为武器装备组合规划提供辅助决策。  相似文献   
29.
针对当前武器装备体系组合规划存在选择空间规模大、决策目标数量多等问题,提出一种集成决策优化框架,用于组合选择和规划武器装备的发展型号、时间和数量。首先对武器装备体系组合规划问题的NP-Hard和高维多目标性质进行定量化分析和公式化描述;然后采用目标规划方法将该问题构建为双目标优化模型;再基于NSGA-II多目标演化计算方法,开发面向本问题的优化算法,求得该模型的Pareto解集合;最后通过TOPSIS方法,从Pareto解集合中求取符合决策者偏好的满意解。通过某侦察预警监视体系发展规划示例,验证了当给定经验数据和决策者偏好信息后,该框架可获得符合要求的武器装备体系组合规划方案,能够支撑武器装备体系发展论证和规划。  相似文献   
30.
针对多种弹药打击同一目标的弹种选取顺序问题,即弹药目标匹配顺序问题,从弹药毁伤和目标抗毁伤机理人手,构建弹药目标匹配指标体系,利用粗糙集理论约简弹药目标匹配指标体系并确定指标的客观权重,运用加权TOPSIS确定弹药目标综合匹配顺序,为最优火力分配决策提供了理论依据。  相似文献   
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