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基于非线性效用函数的地铁客流量预测模型

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城市轨道交通研究 2016年第11期19卷 22-25页

作者：邸振乔瑞婧南昌工程学院理学院南昌讲师330099

阐述居民出行方式选择的影响因素,着重分析非线性效用函数的特征,对传统的效用函数进行了改进。建立两种出行方式分担比例的数学模型,预测出南昌地铁1号线在不同票价下的分担比例。最后,给出一些政策上的建议。

关键词：地铁客流量出行方式非线性效用函数南昌地铁1号线

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基于非线性效用函数的模糊多属性决策分析及应用研究

基于非线性效用函数的模糊多属性决策分析及应用研究

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作者：蒋莹莹云南师范大学

学位级别：硕士

在实际生活中,多属性决策问题备受学者们的关注。而多属性决策问题中的属性相互之间由于量纲或数量级不同而不可公度。决策者为了决策的需要先对各属性进行规范化处理再根据不同的决策方法进行决策。本文研究了属性值模糊和信息交互的... 详细信息

在实际生活中,多属性决策问题备受学者们的关注。而多属性决策问题中的属性相互之间由于量纲或数量级不同而不可公度。决策者为了决策的需要先对各属性进行规范化处理再根据不同的决策方法进行决策。本文研究了属性值模糊和信息交互的模糊多属性决策问题,并采用理论研究与实证研究相结合的方法,对交互式多属性决策问题进行建模分析。在决策分析过程中,由于客观事物的模糊性以及人类知识不完备性、经验缺乏等,使得方案中的属性值很难给出一个确定的数值。此时需要使用模糊数或模糊集理论等模糊概念来对方案进行分析再决策。实践验证引入模糊理论进行决策较为可行与适用。本文使用三角模糊数和L-R模糊数来表示属性值,同时采用非线性效用函数及级别优于关系相结合的决策方法将模糊型模型转换成确定型模型再对方案进行选优或分类。主要内容如下:一、在选优决策过程中,引入三角模糊数的E测度将模糊数转化成确定数,实现模糊型到确定型的转换,此研究将对人们分析模糊多属性决策问题提供一定的帮助。二、分类决策过程中引用一种在前人提议的L-R模糊数排序准则基础上重新给出的新的满足模糊数比较的排序准则将模糊型规划模型转化成确定值的多目标规划模型,同时采用简单加权方法将其转化成单目标规划。三、基于非线性效用函数和级别优于关系提出了方案选优和分类的算法,最后通过数值实例分别验证算法的有效性和可行性。

关键词：三角模糊数 L-R模糊数模糊多属性决策非线性效用函数级别优于关系

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基于非线性效用函数的多属性模糊决策分类算法

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淮北师范大学学报（自然科学版） 2017年第2期38卷 28-35页

作者：蒋莹莹王惠文云南师范大学数学学院云南昆明650500

模糊环境下,基于非线性效用函数和级别优于关系的分类算法提供一个好的分类决策方法.此方法利用模糊理论及模糊数排序准则将含有三角模糊数的决策模型转换成普通决策模型,再采用加权求解的方法将多目标规划转换成单一目标规划.通过数值... 详细信息

模糊环境下,基于非线性效用函数和级别优于关系的分类算法提供一个好的分类决策方法.此方法利用模糊理论及模糊数排序准则将含有三角模糊数的决策模型转换成普通决策模型,再采用加权求解的方法将多目标规划转换成单一目标规划.通过数值实例验证算法的有效性.

关键词：非线性效用函数模糊理论三角模糊数加权

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非线性连续型效用函数的构造方法及其应用

非线性连续型效用函数的构造方法及其应用

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第四届全国决策科学/多目标决策研讨会

作者：韩中庚解放军信息工程大学信息工程学院

首先给出了风险喜好型和风险厌恶的非线性效用函数的构造,然后给出了两类效用函数的构造方法,最后应用研究了彩民购买彩票问题和考生申报志愿问题．

关键词：运筹学非线性效用函数风险风险决策凸函数

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面向开行方案的铁路客运需求预测技术研究

面向开行方案的铁路客运需求预测技术研究

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作者：韩冰北京交通大学

学位级别：硕士

随着我国铁路网的不断完善,长距离铁路列车不断增多,夕发朝至动车组列车的需求也日益增大。由于铁路列车白天行车密度大,目前我国铁路通常在0:00-6:00内进行综合检修作业,这就和夕发朝至动车组列车的开行需求产生了矛盾,导致运力资源配... 详细信息

随着我国铁路网的不断完善,长距离铁路列车不断增多,夕发朝至动车组列车的需求也日益增大。由于铁路列车白天行车密度大,目前我国铁路通常在0:00-6:00内进行综合检修作业,这就和夕发朝至动车组列车的开行需求产生了矛盾,导致运力资源配置与客运需求不匹配。因此,本文主要针对夕发朝至动车组列车的OD客运需求展开研究,为提高列车开行方案对旅客出行需求的适应性提供理论支撑和优化方法。首先,根据出行运距划分客流,分别建立基于随机非线性效用函数的混合Logit模型和基于改进非线性效用函数的混合Logit模型,以最大化旅客群体的整体效用价值。根据极大模拟似然估计法,将两个Logit模型的似然函数分别作为目标函数来降低计算复杂度。同时在基于随机非线性效用函数的混合Logit模型中引入了两个离散型随机变量,即旅客出行费用和出行时间,采用Metropolis-Hastings算法迭代求解每个随机变量的后验概率。然后,提出改进的启发式算法求解预测模型的待估参数和最优解,并与牛顿法、蚁群算法、模拟退火算法的运行时间、收敛速度和迭代的最优结果进行实验的对比与分析,实验的结果表明,该改进算法在各方面均最优。其次,建立列车停站方案与票额分配方案一体化模型,将客运需求预测结果作为该优化模型的输入数据,优化目标是覆盖更多的旅客需求,最大化旅客满意度和列车区间载客量,找出列车最优的停站方案和票额在各OD的最优配置。为了提高模型的求解效率,降低计算复杂度,通过分析模型的结构特点提出基于拉格朗日松弛的启发算法来求解该优化模型。最后,由于京沪高速铁路是我国最具代表性的一条高铁线路,本文通过预测京沪通道上的夕发朝至动车组列车的客运需求,以此为基础来优化夕发朝至动车组列车的开行方案,并检验所提预测模型和优化模型与求解方法的合理性与适用性。

关键词：非线性效用函数混合Logit模型 Metropolis-Hastings算法一体化优化模型基于拉格朗日松弛的启发算法

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一种模糊多属性决策选优算法

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运筹与模糊学 2017年第1期7卷 22-30页

作者：蒋莹莹云南师范大学数学学院云南昆明

在属性指标值为L-R模糊数情况下,利用排序准则将含有模糊数的决策规划模型转换成普通决策规划模型。基于非线性效用函数与级别优于关系相结合的方法提出一种多属性决策算法帮助决策者对方案集中方案进行选优。

关键词：排序准则 L-R模糊数非线性效用函数

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