基于改进AHP和云模型的质量状态定性评估

针对传统云模型在质量状态定性评估中存在的评语云化方法、指标权重确定和评估结果判定3个方面的不足,提出了一种基于改进AHP和云模型的定性评估方法。通过设置一个AHP自动调整器使判断矩阵自然满足一致性要求,避免了反复一致性检验导致的繁琐计算以及隐含的盲目性问题,并且根据构造的专家相似矩阵,有效筛选并排除极端专家意见以求解合理的权重值;结合德尔菲法,利用逆向云发生器直接生成评语的云模型,逐步寻优获得了统一协调的意见;此外还设计了一种基于平均隶属度的云相似度度量方法,实现了评估结果与定性评语之间隶属程度的量化表征。最后以某导弹雷达导引头为评估实例,验证了评估方法的有效性和优越性。     

基于量子蚁群算法的VRPTW研究

深入研究带时间窗的配送车辆路径问题,建立贴合实际情况的VRPTW模型,并且针对建立的模型,将量子计算的理念与方法融入蚁群算法,改进后的算法更加科学地初始化蚂蚁的位置,使蚂蚁有更大可能性地寻找到最优路径。在搜索的过程中添加量子比特启发式因子,使用局部信息素更新和全局信息素更新相结合的信息素更新方式,全局信息素更新添加了量子旋转门的新模式。并使用2-opt搜索对结果进行进一步的探索,扩大搜索的范围,增加了得到最优解的概率。使新建立的量子蚁群算法能够实现对模型更加高效的求解。