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431.
针对属性权重完全未知的混合型多属性决策问题,提出一种基于前景理论和证据推理的决策方法。通过直觉模糊数对精确数、区间数和语言变量3种混合型属性的决策信息进行统一,根据前景理论对决策信息进行转化;提出基于直觉模糊熵与相似度的属性可靠性评估方法,结合属性重要度确定属性权重;采用证据推理算法集结属性信息,得到方案的综合前景值,并以此进行方案排序。算例分析结果表明,所提方法具有较强的区分能力,能够有效降低决策结果的不确定性,对混合型多属性决策问题具有较好的适用性。  相似文献   
432.
Existing models in multistage service systems assume full information on the state of downstream stages. In this paper, we investigate how much the lack of such information impacts jobs' waiting time in a two‐stage system with two types of jobs at the first stage. The goal is to find the optimal control policy for the server at the first stage to switch between type‐1 and type‐2 jobs, while minimizing the long‐run average number of jobs in the system. We identify control policies and corresponding conditions under which having no or partial information, the system can still capture the most benefit of having full information.  相似文献   
433.
We study an admission control model in revenue management with nonstationary and correlated demands over a finite discrete time horizon. The arrival probabilities are updated by current available information, that is, past customer arrivals and some other exogenous information. We develop a regret‐based framework, which measures the difference in revenue between a clairvoyant optimal policy that has access to all realizations of randomness a priori and a given feasible policy which does not have access to this future information. This regret minimization framework better spells out the trade‐offs of each accept/reject decision. We proceed using the lens of approximation algorithms to devise a conceptually simple regret‐parity policy. We show the proposed policy achieves 2‐approximation of the optimal policy in terms of total regret for a two‐class problem, and then extend our results to a multiclass problem with a fairness constraint. Our goal in this article is to make progress toward understanding the marriage between stochastic regret minimization and approximation algorithms in the realm of revenue management and dynamic resource allocation. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 433–448, 2016  相似文献   
434.
合成分队动态武器目标分配协同决策模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对合成分队地面作战特点,提出了一种动态武器目标分配的协同决策模型,该模型基于一种自适应决策中心的协同决策体系结构,以战场信息共享为核心,实现动态火力协同优化分配。提出了针对战场应急目标的一种快速火力分配方法,提高火力整体打击效率的火力适度分配优化方法,适应战场态势动态变化的anytime终止控制方法。仿真实例表明,该模型能够满足合成分队火力动态分配的需求,提高动态武器目标分配决策的合理性和科学性。  相似文献   
435.
复杂目标毁伤效果评估一直是毁伤效果评估中的重难点问题,作为作战指挥决策的重要依据,对其关键问题进行分析和研究具有重要现实意义。首先总结和梳理复杂目标毁伤效果评估的基本思路,在此基础上归纳出复杂目标毁伤效果评估的一般步骤,并构建毁伤效果评估的基本框架,明确其中的关键环节和问题,并基于现有复杂目标毁伤效果评估的方法和模型对其进行详细的论述和分析,最后指明未来发展的方向。  相似文献   
436.
针对要地防空指挥决策体系结构开展研究。首先,对战术单位级指挥决策功能进行分析,并给出防空指挥决策功能结构;引入多Agent系统概念定义TCA、FCA、OA三类作战智能体,建立基于多Agent的指挥决策模型并设计给出FCA的详细结构,结合集中式和分布式指挥决策体系的优点,提出有限集中指挥下的火力单元协同决策体系结构;最后,采用NetLogo平台设计实现指挥决策体系拓扑结构,验证了所建立体系结构的可行性。  相似文献   
437.
美“海军一体化火力控制-制空”( NIFC-CA)是美军海上盾牌防御体系概念的重要组成部分。该体系经过多年的发展已初见成效。首先,对美“海军一体化火力控制———制空”的基本概念及内涵进行了阐述,对其主要组成CEC、E-2D预警机、宙斯盾系统及标准-6舰空导弹在防御体系中的功能进行了分析;然后,介绍了美NIFC-CA的6种主要指挥控制模式,并对其协同指挥决策模式进行了分析,得出了指挥决策分布处理的特点;最后,总结了美NIFC-CA发展对我海军海上防御力量发展建设的启示。  相似文献   
438.
军用仿真系统中 ,专家系统作为一个决策软件包 ,满足整个软件系统运行的性能需要 ,因此研究专家系统的推理时间是必要的。专家系统的推理时间与其推理模式、知识库结构等因素有关。针对知识库结构 ,利用时间齐次马尔可夫链为专家系统知识库进行建模 ,并给出了相应的时间估计模型及其排列准则 ,从而可以研究专家系统的实时性。  相似文献   
439.
In this article, a model for a repairable consecutive‐k‐out‐of‐n: F system with Markov dependence is studied. A binary vector is used to represent the system state. The failure rate of a component in the system depends on the state of the preceding component. The failure risk of a system state is then introduced. On the basis of the failure risk, a priority repair rule is adopted. Then the transition density matrix can be determined, and the analysis of the system reliability can be conducted accordingly. One example each of a linear and a circular system is then studied in detail to explain the model and methodology developed in this paper. © 2000 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 47: 18–39, 2000  相似文献   
440.
应急物资保障计划辅助决策模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一个制定应急物资保障计划的流程,构建了制定应急物资保障计划的数学模型,并应用运筹学的方法对其进行了优化.该模型为制定应急物资保障计划提供了有效的途径.  相似文献   
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