基于构模知识的管理模型构建方法研究

管理模型的自动构建是模型管理系统一个重要功能.本文提出了一种基于构模知识的管理模型自动构建方法.该方法能从专家构建模型的例子中自动获取构模知识,并在应用的时候,利用这些知识自动构建新的模型.构模过程可以用状态转换描述,构模知识分为模型知识、领域知识和数据知识三个层次,在此基础上,本文着重研究了数据的语义模型和数据知识自动获取算法.     

基于知识和模糊神经网络的学习型评价系统

提出一种学习型评价系统的建立方法. 评价功能是基于决策者(专家) 的知识和模糊神经 网络实现的,适用于以语言型变量为主的系统的评价问题. 样本数据集的建立及语言型变量的 描述,是通过挖掘专家知识,建立符合其偏好的隶属函数实现的. 该评价系统可以充分利用以 往的决策案例,通过学习获取决策者的知识和经验,从而得到与决策者的评价结论相同的评价 结果.     

车辆路径问题的三阶段求解方法研究

针对由车辆路径问题规模的增大带采求解空间组合爆炸这一难点,从缩减解答空间入手,以节省求解时空为突破口,综合运用知识工程、模糊聚类分析、状态空间搜索理论和运筹学整数规划理论,提出一种求解车辆路径问题的三阶段求解方法.第一阶段分析物流配送过程的主要影响因素,根据相关因素对客户进行初步划分,然后采用模糊聚类分析方法将各配送区域中的客户进行细分;第二阶段采用带控制策略的深度优先搜索算法生成备选的车辆路径方案集合;第三阶段建立整数规划求解模型,并根据邻域规则将求得的解映射为实际问题中的行车方案.最后运用算例验证上述方法的有效性.     

需求变动下的物流配送干扰管理模型的知识表示与求解

针对需求变动下的物流配送干扰管理数学模型难以支持实时建模与实时求解的缺陷,通过深入分析需求变动的物流配送干扰管理问题的已知知识、建模知识与求解知识,引入人工智能和知识工程的相关知识表示理论与建模方法,建立该问题的BRGISC模型知识表示方法,将包含多种需求变动事件的物流配送干扰管理的建模与求解过程进行知识表示,并以此知识表示为基础,提出一种解决该问题的基于知识的求解方法,设计了知识库和推理规则,实现该类问题的实时建模与求解过程,并应用到中石油大连销售分公司市内配送小配送片区0#柴油的日常需求变动干扰管理中.实例运行和数据实验的结果表明,该方法能够满足对多种需求变动事件的实时响应,实时生成干扰管理决策方案.     

基于风险偏好差异性假设的动态决策过程研究

针对风险偏好差异性决策者共存时的决策过程进行研究,提出边求解边对决策者分类决策再进行信息融合的动态决策策略.从客观数据角度基于属性值相似关系提取有效属性并对有效属性进行赋权;根据决策者对决策活动的选择判断逐步嵌入风险偏好(风险偏好型、风险中立型、风险规避型);基于属性值之间的可能度与相似度,构建相应类型的风险偏好预期理论模型;在决策信息集结与决策对象排序过程中,根据决策者的风险偏好特征选择相适应的算法模型;针对风险偏好差异性决策者共存的情形,基于决策结果公平效用最大化的角度提出新的信息融合模型构建算法;通过实际案例进行分析并验证这一新方法的科学合理性.     

决策者类型与专家咨询模式选择——基于天津市政府官员的实证研究

基于对天津市334名局处级领导干部的问卷调查数据,选取决策者的知识运用能力、工作经验、组织结构特征等因素为自变量,以决策者进行专家决策咨询的内容和选择专家的类型为因变量,从实证上论证了决策者的个人特质和组织特征对于其选择专家咨询模式和咨询内容的影响。     

基于本体的信息系统语义异构性分析

每一种信息系统都有适合自身环境与工作效率的领域模型,因而系统间存在各种异构性.如何克服系统间的异构性,尤其是语义异构,是实现信息共享的关键问题.本体是对领域概念化的一个显式的规格说明,可以用来描述信息系统的语义.利用描述逻辑建立了本体的模型,并从本体的角度分析信息系统异构性形成的机理,将信息系统之间的语义异构性归结为概念化冲突异构和术语指派冲突异构两大类,随后提出通过本体映射消除冲突的解决办法,最后建立基于本体映射的异构系统语义集成框架,并对该框架下的数据请求、数据答复、以及数据搜索策略进行分析.     

一种基于改进马田系统的不平衡数据分类方法

在分类问题中,类别不平衡问题将引起分类器训练偏差,导致少数类样本诊断敏感性降低.马田系统是一种多元数据诊断和预测技术,它通过构建一个连续的测量尺度而非直接对训练样本进行学习,该性质有望不受数据分布的影响,克服分类不平衡问题.本文针对马田系统阈值计算缺陷和不平衡数据分类要求,研究一种概率阈值模型计算马田系统阈值;还针对马田系统的若干不足,采用优化模型替代正交表和信噪比筛选关键变量,并使用了一种全方位优化算法求解.通过对8个UCI数据集的实验分析表明,改进的马田系统不仅对不平衡数据有较好的分类效果,且能筛选关键变量,降维效果明显.     

一种基于移动Agent的ERP数据集成模型的研究

本文研究一种基于移动Agent的ERP数据集成模型。在该模型中,数据集成规则与执行逻辑封装在移动Agent中,数据的映射规则采用XML描述,Agent容器在IBM Aglet基础上进行设计和实现,为提高模型的可用性采用了数据访问模式。最后就该模型实现的成本、性能等问题进行了分析。     

企业内部知识传播的系统动力学模型研究

在企业中知识只有被员工传播和使用才能充分体现它的价值.探讨企业内部知识传播产生的基础,提出知识势能的概念,并用其衡量个体所拥有的某一特定领域知识的量的大小;分析知识在企业内部得以传播的动力,并对传播过程中涉及到的因素进行划分和描述,进而提出企业内部的知识传播概念模型;此外,引入系统动力学的相关概念和理论,对企业内部的知识传播进行量化模型构建,提出3个量化模型.模型描述了知识在经过传播后被知识接收者接受的过程中知识接收者的知识势能变化过程,结果发现知识接收者的知识势能变化曲线主要是由S型增长曲线构成,S型增长曲线可以被划分为3个阶段,并且影响每个阶段曲线的主要因素不同,因此企业可以通过适当调整一些因素得到所期望的知识接收者的知识势能曲线.     

基于SC-RS的我国工业电力用户价值画像模型研究

电力用户价值画像对于提升我国供电企业的营销服务资源配置效能,提高智慧营销管理水平,从而最大化撬动供电企业的综合效益具有重要的现实意义。现有工业电力用户价值画像模型评级指标体系未能反映国家最新能源政策对我国工业企业的发展要求、无法良好应对现实电力用户用电数据的稀疏性,以及对于新用户价值等级预测的准确性存在提高空间。针对以上问题,本文集成数据挖掘技术中的谱聚类算法(Spectral Clustering, SC)与智能算法中的粗糙集理论(Rough Set, RS),构建了一种优化的数据驱动型工业电力用户价值画像模型,简称SC-RS模型。新模型构造围绕“知识萃取-知识推理-知识服务”的逻辑脉络展开,首先,在“知识萃取”部分,结合我国“碳达峰”目标与“碳中和”愿景,构建优化的我国工业电力用户价值评级指标体系,此外,采用谱聚类技术,并联合网格搜索策略,提炼用户价值等级信息情报;然后,在“知识推理”部分,应用粗糙集理论,继承已有三维规则挖掘框架,构建基于ChiMerge离散法与变异系数的行约简、基于系统依赖度的列约简、基于对象确定性因子的格约简,以及基于规则强度的规则提取方案这一拓展的四维规则挖掘模型,生成用户价值等级规则库;最后,在“知识服务”部分,一方面运用用户价值等级信息情报,构造价值决策系统,以及描摹群体用户价值画像,另一方面运用规则库,呈现可理解的价值知识,以及构造价值等级规则软分类器,实现新用户价值等级预测与个体价值画像描摹。为了展示模型的应用路径与具体步骤,采用实际工业电力用户数据,对模型开展实证研究。结果表明,SC-RS模型构建的评级指标体系紧跟我国电力行业最新发展动态,具有较强先进性;模型能够兼容稀疏性数据,对数据要求低;构造的粗糙四维规则挖掘模型可行有效,且对新用户价值等级的预测准确性高。综上,SC-RS模型能够对电力用户大数据实现价值情报挖掘与利用,是为我国电力企业智慧营销管理赋能的有力工具。     

综合集成研讨厅体系中专家群体行为的规范

首先扼要介绍了国内外在复杂系统、复杂性方面的研究情况 .然后 ,讨论了宏观经济决策问题 .由于宏观经济决策问题属于开放的复杂巨系统范畴 ,解决这一问题的有效方法是采用钱学森教授于 1 992年提出的“从定性到定量的综合集成研讨厅体系”的方法 ,它是将专家群体的定性认识综合后再用适当的建模方法处理 ,最终得出解决问题的结果 .研讨厅体系可以看作是由三部分组成 :群体专家体系、信息与知识体系、计算机软硬件技术 .在研讨厅体系中专家群体是一个非常重要的组成成分 ,专家个人和群体的行为直接影响着决策的结果 .专家本人及专家群体的思维和行为难免有一些不足 ,并且他们的行为也受个体、群体行为规律的支配 .本文通过分析个体、群体行为的缺陷 ,为参加研讨的专家制定一个行为规范 ,使他们克服人类行为的不足之处 ,结合先进的决策技术和工具以及建模方法 ,以得到更好的决策结果     

A decision support system for modelling and implementing the supply network configuration and operations scheduling problem in the machine tool industry

This paper presents a decision support system to simultaneously solve the supply network configuration problem and the operations scheduling problem for the machine tool industry. A novel database structure, which is able to consider alternative operations and alternative bills of material, has been used. An algorithm for complete enumeration to determine all the feasible solutions using stroke graphs is introduced. A multiagent-based simulator evaluates the different key performance indicators that the supply network deals with for each alternative solution (e.g. workload, profits, delivery times, etc.) to determine that ‘satisficed’ by the collaborative decision-making among its members. A case study based on a Spanish company that assembles highly customised machines and tools in several European plants is considered. From the experiments results based on data linked to this industry, it will be demonstrated that the tool is potentially useful for stakeholders and for the central decision-maker to make decisions collaboratively in a multisite context case.     

物流配送车辆路径规划模型的知识表示研究

针对物流配送车辆路径规划的实时动态建模问题,以解决模型的目标函数和约束等符号化知识的知识表示及基于知识的求解机制为突破口,提出了以七元组M=(B,O,C,I,P,E,D)表示车辆路径规划模型的知识表示方法--BOCIPED表示法;并以沈阳昌达集团餐饮配送公司为应用背景,设计建立了相应的车辆路径规划问题的建模与求解系统,通过系统的实际应用,验证了系统中BOCIPED表示方法的可行性与有效性.本研究为车辆路径规划这一难题提供由计算机自动生成模型并求解的新方法,有利于建立高智能的物流配送实时调度系统.     

G-C-D模型与技术进步贡献率测度

采用灰色系统理论的思想方法和模型技术,消除索洛"余值"中的非技术进步因素,建立了一种新的技术进步测度模型─G-C-D模型。在一定程度上解决了技术进步测度中一个长期悬而未决的问题。分4个不同的时段建立了河南G-C-D模型,测算出河南不同时期技术进步贡献率。     

知识学习对动态群体决策观点收敛时间的影响研究

通过建立动态群体决策观点演化模型,研究个体知识学习对动态群体决策观点稳定性和收敛时间的影响。分析结果表明,决策个体的知识水平、邻接节点数和知识学习率对观点稳定性和收敛时间有正向影响,其中个体知识学习率的影响最显著,但群体达到稳定状态时的观点值是不确定的。仿真实例证明,所提出的观点演化模型可为动态群体决策观点演化和收敛时间的影响分析提供研究基础。     

库存成本变化的VMI供应链协调

提出了库存成本变化的经济订货批量(EOQ)模型，基于该模型研究了库存成本变化时供应商管理库存(VMI)系统的最优协议问题。在该系统中，订货商和供应商达成缺货成本共担协议：当缺货发生时，供应商需要向订货商支付缺货补偿。订货商和供应商分散决策，订货商通过设计协议来减少其成本，而供应商通过制定补货决策来缩小自身成本。通过与传统系统和整合系统的比较，得出了库存成本变化时VMI系统的最优补货决策和缺货成本共担协议。采用数值算例验证了分析结果。结果表明，当且仅当供应商预期成本等于整合系统的最小总成本与固定缺货罚金之和时，VMI系统与整合系统具有相同的补货决策和系统绩效，即能够实现供应链协调。     

Establishing dominance between strategies with interval judgments of state probabilities

In decision-making under uncertainty, a decision-maker is required to specify, possibly with the help of decision analysts, point estimates of the probabilities of uncertain events. In this setting, it is often difficult to obtain very precise measurements of the decision-maker׳s probabilities on the states of nature particularly when little information is available to evaluate probabilities, available information is not specific enough, or we have to model the conflict case where several information sources are available.In this paper, imprecise probabilities are considered for representing the decision-maker׳s perception or past experience about the states of nature, to be specific, interval probabilities, which can be further categorized as (a) intervals of individual probabilities, (b) intervals of probability differences, and (c) intervals of ratio probabilities. We present a heuristic approach to modeling a wider range of types of probabilities as well as three types of interval probabilities. In particular, the intervals of ratio probabilities, which are widely used in the uncertain AHP context, are analyzed to find extreme points by the use of change of variables, not to mention the first two types of interval probabilities. Finally, we examine how these extreme points can be used to determine an ordering or partial ordering of the expected values of strategies.     

基于虚拟数据库的决策支持系统

在网络技术快速发展的知识经济时代,企业决策者特别需要信息和知识的支持。虚拟数据库技术能够快速收集、组织和集成来自不同数据源的数据,并以统一的关系数据库的形式提供给决策者和上层应用程序,便于数据挖掘和在线分析处理,提高系统决策支持的能力。在此基础上,本文提出了一种新的易于实现的决策支持系统体系结构。