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关于货运方式选择的多属性决策模型与算法研究

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简介：
本研究聚焦于复杂环境下货运方式的选择问题，构建了基于多属性决策理论的分析框架，并提出相应的优化算法，为物流行业提供科学决策支持。 根据决策理论及实践经验，以运输可靠性、运送时间、价格、安全性和便捷性为主要因素构建表征货运方式的属性集合，并建立货运方式选择行为多属性决策模型。鉴于货运服务主要属性间存在部分可补偿特性，采用ELECTRE-I方法求解该模型。为解决ELECTRE-I方法算法收敛性差的问题，提出改进方案：通过偏离阈值度的方法构建一致占优矩阵和矛盾占优矩阵，以反映各元素与阈值间的偏差程度，从而克服了用ELECTRE-I算法无法得出唯一解的难题。最后，以北京至上海运输某化工原料为例验证所建模型及算法的有效性。

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  • 关于货运方式选择的多属性决策模型与算法研究
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    本研究聚焦于复杂环境下货运方式的选择问题，构建了基于多属性决策理论的分析框架，并提出相应的优化算法，为物流行业提供科学决策支持。 根据决策理论及实践经验，以运输可靠性、运送时间、价格、安全性和便捷性为主要因素构建表征货运方式的属性集合，并建立货运方式选择行为多属性决策模型。鉴于货运服务主要属性间存在部分可补偿特性，采用ELECTRE-I方法求解该模型。为解决ELECTRE-I方法算法收敛性差的问题，提出改进方案：通过偏离阈值度的方法构建一致占优矩阵和矛盾占优矩阵，以反映各元素与阈值间的偏差程度，从而克服了用ELECTRE-I算法无法得出唯一解的难题。最后，以北京至上海运输某化工原料为例验证所建模型及算法的有效性。
     
  • 关于决策树分类中属性选择方法的研究
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    本文探讨了决策树分类中的关键问题——属性选择方法，分析了几种常用算法的优缺点，并提出了一种新的改进策略。 针对ID3算法倾向于选择取值较多的属性作为测试属性这一缺点,引入OneR算法来选取相关子集进行分类,以此减少无关属性和重复属性对分类结果的影响。实验结果显示，相较于原始的ID3算法，改进后的方案提高了分类准确率，并缩短了分类时间；同时解决了ID3算法中存在的取值偏置问题，优化了整体分类效果。
     
  • 关于固定运费的多式联运方式的选择研究（2012年）
    优质
    本文探讨了在设定固定费用条件下选择最优多式联运策略的问题，通过分析不同运输模式组合的成本效益，为决策者提供理论指导和实证建议。 为了更经济有效地组织多式联运，在同时考虑固定运输费用和变动运输费用的前提下，针对一批货物在其运输路径上各路段的运输方式优化选择问题，以包括运输费用、中转费用及惩罚费用在内的总成本最小化为目标，并受制于货物送达时间和运输能力等约束条件。在此基础上构建了混合整数线性规划模型，并设计了一种基于整数编码遗传算法的方法来解决该问题。 通过算例验证发现，本段落所提出的模型相较于不考虑固定运费的现有模型能够找到更优解；对于15个包含20至100条路段和5到20种运输方式在内的随机测试案例，在设定计算时间60秒内，本段落算法在两个大规模案例中找到了比商业优化求解器LINGO更好的结果。
     
  • 关于前景理论下的多属性决策方法探究
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    本研究探讨了基于前景理论的多属性决策方法，分析其在不确定性条件下的应用价值及优势，为复杂决策问题提供新的视角和工具。 针对属性值以直觉梯形模糊数表示，并且状态概率与属性权重均为区间数的风险型多属性决策问题，邹树梁和武良鹏提出了一种基于前景理论的决策方法进行研究。
     
  • 关于模糊多准则决策方法的研究综述
    优质
    本文是对模糊多准则决策领域的研究进行系统性回顾与分析，探讨了该领域内的关键理论、算法及其应用现状，并展望未来发展方向。 模糊多准则决策方法研究综述指出，模糊多准则决策是当前决策领域的一个热门话题，在实际应用中具有广泛的影响。该文介绍了基于模糊数、直觉模糊集以及Vague集的多准则决策方法。
     
  • 关于决策树算法的研究.pdf
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    本论文深入探讨了决策树算法的核心原理及其在分类与回归问题中的应用，并分析了该算法的优点和局限性。通过案例研究展示了其实践价值和发展前景。 决策树算法研究.pdf 决策树算法研究.pdf 决策树算法研究.pdf 决策树算法研究.pdf 决策树算法研究.pdf 决策树算法研究.pdf 决策树算法研究.pdf 决策树算法研究.pdf
     
  • 关于直觉模糊多属性决策的综述分析
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    本文对直觉模糊多属性决策方法进行了全面回顾与深入分析，探讨了该领域的最新进展、主要模型及应用案例，并指出了未来研究方向。 直觉模糊多属性决策是当前决策领域的一个研究热点，在实际应用中有广泛的作用。根据直觉模糊集的发展形式：从直觉模糊集、区间直觉模糊集到直觉三角模糊数以及直觉梯形模糊数，本段落分别介绍了它们在多属性决策和群决策中的最新研究成果，并对其未来发展方向进行了探讨与展望。
     
  • 关于超图的多模态特征选择算法的研究与应用论文.pdf
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    本文探讨了针对超图结构数据的多模态特征选择算法，旨在提高复杂数据环境下机器学习模型的效果和效率。通过理论分析及实验验证，提出了一种新颖的方法来优化特征选择过程，并展示了其在实际问题中的广泛应用潜力。 目前机器学习算法已被广泛应用于脑疾病的诊断中。由于医学影像数据样本珍贵且特征维数通常远大于已有样本数目，在实际应用中面临挑战。基于超图的多模态特征选择算法可以有效应对这些问题，提高诊断准确性。该方法通过综合分析多种类型的医疗图像信息，筛选出最具代表性和区分度的特征，从而优化模型性能并减少计算资源消耗。 此段文字并未包含原文提及的具体联系方式和网址等额外信息，在重写过程中未做相应处理。
     
  • 关于多供应链的Nash与Stackelberg博弈决策模型研究 (2011年)
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    本文探讨了在多供应链环境中应用纳什(Nash)和斯塔克伯格(Stackelberg)博弈理论进行决策的方法，旨在优化企业间的竞争合作策略。通过数学建模分析，提出了改进的博弈决策模型以增强供应链的整体效率与竞争力。研究结果为相关企业的战略制定提供了有价值的参考依据。 本段落研究了由N个制造商与零售商组成的单链式供应链网络，在多条供应链之间分别探讨了纳什博弈（Nash）和斯塔克尔伯格博弈（Stackelberg）问题，并对这些博弈中的均衡解进行了深入分析及求解，证明了在N条供应链间博弈下存在唯一性的均衡解。通过实例对比两条不同供应链的定价策略与系统利润差异，在链间纳什博弈中发现对于第一条供应链而言，零售商、制造商以及整条供应链的整体收益均高于斯塔克尔伯格博弈情况；而对于第二条供应链，则未详细说明其具体表现形式和结果。
     
  • 关于Prony算法中传递函数模型阶数选择的研究.pdf
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    本文探讨了在应用Prony算法时如何合理地选择传递函数模型的阶数，通过理论分析与仿真验证相结合的方法，为该问题提供了有效的解决策略。 在使用Prony算法辨识传递函数模型阶数的问题上，首先设定一个初始的阶数值，并在此条件下进行输出信号的Prony分析。通过评估信噪比（SNR）值及留数模值来确定适合的模型阶数。这种方法的有效性已经通过典型传递函数的仿真进行了验证。 作为一种高效的信号处理工具，Prony算法在动态系统辨识中具有重要地位。它能够构建离散采样数据的指数函数线性组合模型，并提取出系统的频率、幅值、衰减因子和初相位等关键参数。凭借其高效率与精确度，该算法不仅适用于仿真数据分析，在实时在线系统分析中也表现出色。 特别是在电力系统领域，Prony算法的应用尤为广泛，包括低频振荡的分析、电能质量评估、故障辨识以及电力系统稳定器设计等方面。然而，在使用此方法进行传递函数辨识时，确定一个合适的模型阶数成为关键步骤之一。不恰当的选择可能会导致模型失真或精确度下降。 为解决这一问题，研究者提出了一种基于SNR值和留数模值的新型模型阶数选取策略。该方法首先设定初始阶数值，并进行Prony分析以评估输出信号下的SNR值及留数模值，从而决定最佳模型阶数。 通过仿真实验验证了此方法的有效性。对比不同阶数模型下SNR和留数模值得到了最优的模型阶数选择结果，使得所建数学模型能够更准确地反映实际系统的动态特性。这对于难以建立物理模型或系统复杂度较高的情况尤其重要。 该策略对于理解和控制复杂的工程系统具有显著的实际意义，并且在电力系统领域中尤为重要。它不仅提高了分析精度，还为实时监控和故障预测提供了科学依据，从而提升了电力系统的稳定性和可靠性。 总之，通过利用SNR值及留数模值优化模型阶数的方法，在提升辨识精度的同时能够更准确地捕捉到系统的动态特性，这对保障电力系统安全运行具有重要作用。随着该技术的进一步研究与应用，Prony算法在系统辨识领域将发挥更大的作用，并可能应用于更多其他领域。