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1)  fuzzy mult step decission
模糊多阶段决策
2)  enterprise system of multi-step stochastic and fuzzy decision-making
多阶段随机模糊决策
3)  interval fuzzy multi stage decision
多阶段区间模糊决策
1.
Fuzzy backward heuristic search algorithm IFDA * was presented for interval fuzzy multi stage decision problems.
提出了多阶段区间模糊决策问题的自底向上的λ模糊启发式搜索算法IFDA ,并证明了只要启发式估价函数h可采纳 ,则IFDA 算法亦可采纳 ,且定能找到具有最小耗散的最佳决策序列 ,对于可采纳启发式估价函数h通常难以设计这一问题 ,提出了启发式估价函数的渐进式学习算法Learning h。
4)  multi-stage decision
多阶段决策
1.
Regarding multi-stage decision problems,ideas and practical examples of resolution by using shortest path algorithm are presented.
针对多阶段决策问题,给出了利用最短路径算法的求解思路和实例,即图结点表示状态、弧表示状态之间的先后关系。
2.
Using the multi-stage decision optimization method of the modi-matrix,the swing-up control of the inverted pendulum is expressed for a problem of multi-stage decision of minimum time.
利用摹矩阵的多阶段决策寻优方法,将倒立摆的摆起控制表示为一个求最短时间的多阶段决策问题。
5)  multistage decision
多阶段决策
1.
Considering the characters of the power market in China fully, this paper applies the multistage decision theory to solve the problem of bidding strategy making for the generation company in the daily spot market.
本文提出了利用多阶段决策方法来解决电厂竞标策略的选择问题,构造了竞标数学模型及其数值求解方法,以此确定最优的报价策略来实现电厂的利益最大化,并通过算例验证了这种方法的可行性与有效性。
6)  multi-stages decision
多阶段决策
1.
According to the dynamic programming principle of optimization, it converts the renewal problem to the logistics equipment into Multi-stages decision making, and builts up a dynamic programming model for logistics equipment renewal, provides theories instruction for short-term logistics equipment renewal decision, and combines a solid example to carry on analysis in detail.
本文根据动态规划的最优化原理,把物流装备更新问题转化为多阶段决策问题,并建立了进行物流装备更新的动态规划模型,给短期物流装备更新决策提供了理论指导,并结合实例进行了详细的分析。
补充资料:模糊决策
      在模糊环境下进行决策的数学理论和方法。严格地说,现实的决策大多是模糊决策。模糊决策的研究开始较晚,但涉及的面很广,至今还没有明确的范围。常用的模糊决策方法有模糊排序、模糊寻优和模糊对策等。
  
  模糊排序  研究决策者在模糊环境下如何确定各种决策方案之间的优劣次序。例如,给定一个模糊序(一个反身、传递的二元模糊关系),或给定一个不传递的普通二元关系,如何近似地排出一个全序;对于有多种指标、多个效用函数的问题,如何利用模糊集合论的方法综合成一个排优次序,多层次的决策问题又应当如何排序。这些问题都已获得初步的解答。
  
  模糊寻优  给定方案集及各种目标函数和限制条件以后,寻求最优方案便成了一个优化问题。若目标函数或约束条件是模糊的,这时的最优化就称为模糊寻优。目标函数模糊化的一种途径是以模糊数作为目标函数值,通过模糊数的分析、运算来寻求条件极值。约束条件的模糊化是将约束定义成模糊集合。在线性规划中这样的推广导致模糊线性规划的研究,其结果是使普通的线性规划应用范围更广,能更加灵活地适应各种不同的情况。在非线性规划中有非对称模型和对称模型两种数学模型。
  
  ①非对称模型:把接受约束作为先决条件,目标与约束二者的地位不是对称的。给定论域 X上的目标函数f(x)和X上的约束条件模糊集合 D,所谓在约束D之下极大化f的最优解M,就是X上的一个模糊子集,它具有隶属函数
  
  当等式右端的集合为空集时,μM(x)屌0。
  
  ②对称模型:把目标和约束两者置于对称的地位。给定论域X上的目标函数f(x)和模糊限制集合D。设
  
  
    令μF(x)=(f(x)-m)/(s-m)F是X上的一个模糊子集,其隶属函数与目标函数呈线性关系,称为目标集合,记为
  
  
   μN(x)=min(F(x),D(x))(凬 x ∈D),N 就是对称模型下的模糊最优解。
  
  模糊对策  当决策者在对方也有决策的情况下进行决策时,就需要应用对策论。如果双方在选取策略时接受一定的模糊约束,这就需要应用模糊对策论。
  
  参考书目
   D.Dubois, H.Prade, Fuzzy Sets and Systems,Academic Press, New York,1980.
  

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