公务员招聘问题的研究

建立了不符合度、失望度、不满意度等概念,将公务员招聘问题转化为求不满意度总和最小的0—1规划模型,很好地解决了在不考虑和考虑应聘人员意愿的两种情形下公务员招聘的问题.充分体现了录取的公平公正性和对人才的充分利用.     

公务员最优录用分配方案的数学模型

本文通过建立0-1规划模型,设计了一种公务员招聘中的最优录用分配方案,并运用L INGO软件求得了一个实际问题的最优解.     

公务员招聘的人才软匹配模型

在公务员招聘过程中,如何科学有效地进行人才的安排、分配,也就是让人才与职位或者部门能有效地进行搭配,这是一个关键的问题.利用人才软匹配系统,以CM CM 2004D为例,在既考虑应聘人员意愿,又考虑用人部门期望要求的情况下,建立择优按需录用模型,很好地解决了这个问题.     

一类人员招聘问题的算法研究

在人员招聘工作中,通常有招聘总人数和各部门最低录取人数要求等限制。针对给定的限制条件,本文给出了一类人员招聘问题的数学模型。考虑招聘过程中固定指标为0和机动指标为0的特殊情形,分别给出了相应模型的贪婪算法和匈牙利指派算法,在此基础上给出了求解该问题的一种基于指派问题的一般算法,并对相应的算法的最优性给出了证明,算法的复杂度仅为O(m3)。以公务员招聘的实际算例验证,模型能合理地满足招聘单位的实际需求。     

聚类分析在公务员招聘中的应用及SPSS实现

用多元统计分析中聚类分析的基本原理和方法,设计公务员招聘的择优录用方案,并用SPSS实现其大量数据的计算问题,为公务员的公正招聘提供有效依据.     

模糊时间序列模型研究综述

模糊时间序列模型是为解决经典时间序列分析方法不能处理模糊问题而诞生的,随着人们解决复杂问题需要的日益增加,对它的研究越来越深入,应用越来越广泛。首先,在简单介绍模糊时间序列模型框架的基础上,本文总结了预测模型建立过程中的几个关键问题,分析了现有研究成果就这些问题的处理方法的优点与不足;随后介绍了模型的应用现状;最后,就模型的研究趋势及相关问题探讨了模糊时间序列模型的研究方向。     

基于遗传算法的随机模糊立体运输问题

随机模糊立体运输问题的研究是为了解决现实生活中双因素不确定性问题,在遗传算法的基础上,运用可信性理论建立随机模糊运输问题的机会约束规划模型.通过算例进行VC++编程模拟计算,验证了此模型的可行性,最终提出了基于遗传算法解决随机模糊立体运输问题的模型.     

凸合成模糊对策的模糊稳定集

本建立了凸合成模糊对策的模型，并得到了凸合成模糊对策的模糊稳定集，可由子对策的模糊稳定集表达出来。从而解决了凸合成模糊对策的解的结构问题。     

基于三角形模糊数的DEA模型

基于三角形模糊数,扩展了数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)的CCR模型,建立了模糊DEA模型,用于解决决策单元的输入、输出中存在模糊数的问题.     

模糊反向物流网络设计模型的一种改进遗传算法

反向物流是物流研究中的一个重要分支,其相关问题是目前研究的热点问题。该研究在模糊环境中根据不同的决策标准,建立了关于反向物流问题中的回收问题的三种不同类型的模型:期望值模型,机会约束模型和相关机会模型,并设计了一个模糊模拟和遗传算法相结合的混合智能算法来解决提出的模型,最后给出了一个数值例子,结果证明了将此混合智能算法用于求解模糊反向物流网络设计模型问题的有效性。     

On-Line Constrained Predictive Control Algorithm using Multi-Objective Fuzzy-Optimization and a Case Study

Model predictive control (MPC) has been used in process control systems with constraints, however, the constrained optimization problem involved in control systems has generally been solved in practice in a piece-meal fashion. To solve the problem systemically, in this paper, the Multi-Objective Fuzzy-Optimization (MOFO) is used in the constrained predictive control for online applications as a means of dealing with fuzzy goals and fuzzy constraints in control systems. The conventional model predictive control is integrated with the techniques from fuzzy multicriteria decision making, translating the goals and the constraints to predictive control in a transparent way. The information regarding the fuzzy goals and the fuzzy constraints of the control problem is combined by using a decision function from the fuzzy theory, so it is possible to aggregate the fuzzy goals and the fuzzy constraints using fuzzy operators, e.g. t-norms, s-norms or the convex sum. It is shown that the model predictive controller based on MOFO allows the designers a more flexible aggregation of the control objectives than the usual weighting sum of squared errors in MPC. The efficiency of the presented algorithm is validated by the visual robot path planning.     

Dynamic pricing model and algorithm for perishable products with fuzzy demand

This paper studies the dynamic pricing problem of selling fixed stock of perishable items over a finite horizon, where the decision maker does not have the necessary historic data to estimate the distribution of uncertain demand, but has imprecise information about the quantity demand. We model this uncertainty using fuzzy variables. The dynamic pricing problem based on credibility theory is formulated using three fuzzy programming models, viz.: the fuzzy expected revenue maximization model, α‐optimistic revenue maximization model, and credibility maximization model. Fuzzy simulations for functions with fuzzy parameters are given and embedded into a genetic algorithm to design a hybrid intelligent algorithm to solve these three models. Finally, a real‐world example is presented to highlight the effectiveness of the developed model and algorithm. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

一类系数为梯形模糊数的整数规划

介绍了模糊数学和整数规划的背景、现状、以及发展趋势,并以模糊结构元理论定义了梯形模糊加权序,进一步证明了模糊整数规划模型的最优解等价于整数规划模型的最优解,再利用整数规划模型的最优解的求解方法求解模糊整数规划模型的最优解,最后,通过算例验证方法的可行性.     

基于可信性理论的模糊广义指派问题研究

鉴于广义指派问题的参数确定上通常包含不确定性,因此,将模型的主要参数,即单位费用、资源消耗量,用梯形模糊变量来刻画,从而建立模糊广义指派模型.在模型求解过程中,结合到决策者的实际要求,利用可信性理论将目标函数和约束条件进行清晰化处理,进而通过参数分解法求解.最后,通过数值例子说明模糊广义指派问题的应用,并检验所提方法的有效性.     

一种折衷型模糊决策模型及其应用

本文针对多属性决策问题,在现有的决策方法基础上提出了一种新的折衷型模糊决策模型,并给出了有关参数的确定方法.最后应用折衷型模糊决策模型对一类飞机选购问题进行了方案的模糊优选决策分析,取得了满意的效果.该决策模型拓展和丰富了多属性决策理论,为解决同时具有定性与定量属性指标结构的多属性决策问题提供了新的有效途径.     

基于改进目标函数聚类法的模糊最优划分判定模型

针对聚类分析的Fuzzy模式未解决的问题:模糊划分空间中模糊最优划分的判定问题,以改进的目标函数聚类法为基础,建立与定义指标集对应的模糊最优划分判定模型,求解最优划分矩阵.     

基于可信性理论的生产计划期望值模型

基于可信性理论,提出一类新的模糊生产计划期望值模型.然后,讨论这个模糊生产计划模型的基本性质.最后,利用这个模糊模型的基本性质我们可以把模糊生产计划期望值模型转化为一个线性规划模型并且设计相应的算法求解模糊生产计划问题的一个数值例子.     

Modelling on fuzzy control systems

A kind of modelling method for fuzzy control systems is first proposed here, which is called modelling method based on fuzzy inference (MMFI). It should be regarded as the third modelling method that is different from two well-known modelling methods, that is, the first modelling method, mechanism modelling method (MMM), and the second modelling method, system identification modelling method (SIMM). This method can, based on the interpolation mechanism on fuzzy logic system, transfer a group of fuzzy inference rules describing a practice system into a kind of nonlinear differential equation with variable coefficients, called HX equations, so that the mathematical model of the system can be obtained. This means that we solve the difficult problem of how to get a model represented as differential equations on a complicated or fuzzy control system.     

对模糊数互补判断矩阵乘性一致性的重新认识

为了解决模糊数间的加和减、乘和除已不再是逆运算的问题,并使得运算法则更加符合客观实际情况,而引入了经典数学中的自变量、因变量、代表系统及自由度等概念,进而对模糊数互补判断矩阵的乘性一致性进行了研究,结果发现若一个模糊数互补判断矩阵满足目前一些文献对其乘性一致性的定义则这个矩阵一定是精确数互补判断矩阵这一不合理之处。文章最后结合模糊集截集理论,利用模糊数互补判断矩阵元素间的关系,重新对乘性一致性模糊数互补判断矩阵进行了定义。     

基于改进的证据推理方法的多指标决策模型

对于一个多指标决策问题，证据理论可以通过构造辨识框架和基本概率分配函数、采取递归的证据合成方法。计算出原始数据在反映多个指标联合作用的情况下对不同判别结果的支持程度，并可以在信息复杂或数据不完整的条件下做出评估决策。本文首先建立基于证据推理的多指标评估问题的基本模型，然后引入了模糊数据方法以处理具有模糊概念或推理关系的复杂问题，同时还考虑了实际问题中可能出现加权证据或者相关证据的情况，其目的是为了建立一套具有实用性的、准确有效的多指标评估模型。文章最后设计一个风险评估的算例，分析了该方法的优点以及需要进一步完善之处。