导读:本文包含了最优排序论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:最优,方案,属性,潮流,序列,概率,稳健。
最优排序论文文献综述
李凌,尹航[1]（2019）在《基于序列判决和相位排序的GLRT最优序列检测算法》一文中研究指出为了实现平坦衰落信道中正交调制信号的最优非相干序列检测,提出了一种新的广义似然比检验的最优非相干序列检测算法,对于瑞利衰落信道,算法等价于最大似然非相干序列检测器。首先得到在第n个时隙的关于信息符号xn的判决,并根据判决在给定的相位区间内的改变形成一个判决序列;然后对判决序列发生改变处的相位进行排序,从而识别出对应区间上的目标序列;理论分析结果表明,提出的BFSK最优序列检测可应用于现代射频识别系统中采用FM0信号的最优非相干序列检测。仿真实验结果表明,提出的最优序列检测算法有与传统的ML相干序列检测算法相比拟的误码率/误符号率(BER/SER)性能,与传统的穷举搜索方法相比,大大降低了计算复杂度。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2019年01期）
韩曙光,郑聪[2]（2019）在《叁台同类机MapReduce排序问题的最优算法》一文中研究指出研究MapReduce环境下的可中断同类平行机排序问题。在MapReduce环境中,每个工件含有两种类型的任务集,即Map任务集和Reduce任务集。在加工完工件的Map任务集后才能开始加工Reduce任务集中的任务。考虑Map任务为可分的情况,即Map任务可以任意分割为不同的小任务并能在不同机器上同时进行并行加工,而对于Reduce任务则考虑允许中断的情形,目标设为极小化最大完工时间。针对叁台同类机的离线排序问题,通过分解所有实例的类型,给出了最优解算法。(本文来源于《浙江理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
崔达开,李茹,李晶[3]（2018）在《一个最优排序的新证法》一文中研究指出n个工件在一台机器上加工,它们各自的加工时间及交工时间为已知.那么可由现有文献中的解法得到最优排序,使得误期工件个数最少.但对此种解法的最优性证明,往往采用传统方法.通过引入极大和原理,从而对此解法的最优性给出了完美、自然的证明.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2018年18期）
李涛,吴边[4]（2017）在《基于样本均值的最优无重迭k-序对排序集抽样》一文中研究指出本文提出了无重迭κ-序对排序集抽样方法,即在每个排序集中对κ-序对个体进行观测,并且不同的排序集的κ-序对之间没有任何重复.我们首先探究了此抽样方法得到的样本均值的有效性随每个排序集中κ-序对个体间的相关性变化的趋势.κ-序对个体间的相关性越强,样本均值的有效性损失越大.本文的目的是找到无重迭κ-序对排序集抽样方法中κ-序对分配的最优方案从而使样本均值的有效性损失最小,并证明了最优的无重迭κ-序对排序集抽样比广义排序集抽样以及简单随机抽样更有效.尽管无重迭κ-序对排序集抽样方法的统计效率低于经典的排序集抽样,但是在成本模型下,最优的无重迭κ-序对排序集抽样方法可以比经典的排序集抽样更有效.(本文来源于《数学学报(中文版)》期刊2017年06期）
龚海[5]（2017）在《基于拥挤模糊双排序的高维目标最优潮流及调度决策方法》一文中研究指出电力系统最优潮流是电力系统优化运行的基础。目前对电力系统最优潮流的研究大多集中在双目标或者叁目标问题上。随着智能电网灵活协调运行中不断涌现的调度目标,如环境友好和用户用电成本等特异性的运行目标,最优潮流问题不再是传统单目标或者两到叁个目标的最优潮流问题,而转化为一个含经济、节能和减排高维目标的最优潮流问题。近年来,国内外学者利用基于Pareto的智能优化算法在解决双目标或者叁目标最优潮流问题时取得了令人满意的结果。然而,面对高维目标最优潮流问题,此类算法失去了其原有的优化能力。针对以上问题,本文建立了一种包含6个目标的高维目标最优潮流模型,并提出了一种拥挤模糊双排序方法对模型进行求解。具体步骤如下:本文首先研究了目标维数增加对最优潮流问题的影响,揭示了现有多目标算法在计算高维目标最优潮流时问题产生的根源:优化目标数目的增加使逼近理想Pareto前沿的非支配潮流解的数量将呈指数上升,种群中潮流解个体的数目相对巨大的目标空间而言数量上显得严重不足,使得基于Pareto支配的多目标进化算法的选择压力很快降低,导致算法的收敛变得困难,无法得到满足要求的潮流精英解集。然后,针对上述问题,本文提出了一种拥挤模糊双排序机制(Crow-Fuzzy DoubleSorting,CFDS)。此机制能够利用带有模糊支配功能的模糊排序逻辑,把进化过程中高维目标空间寻优的候选潮流解区分为不同的支配水平,并结合拥挤距离,在改善所有潮流目标的同时,对高维目标潮流解支配程度进行定量分析。将此方法与多目标差分进化算法(Multi-Objective Differential Evolution,MODE)结合形成了 CF-MODE算法。仿真结果表明,用该算法计算高维目标最优潮流问题能够得到一个高质量的潮流精英解集,其各项性能都优于现有算法。最后,本文从多属性决策的角度出发,重点研究了如何选择电力系统高维目标调度的最终方案这一重要问题,提出了一种基于灰色关联的拥挤模糊多属性决策方法。此方法首先利用基于离差最大化法的混合赋权法对各调度目标进行权重分配。然后运用灰色关联系数法对调度目标进行归一化处理,能够有效评估各目标之间的不确定关系。仿真结果表明基于灰色关联的拥挤模糊多属性决策方法能够更加合理的选出最终的决策方案,并且具有高分辨能力。(本文来源于《湖南大学》期刊2017-04-17）
闵啸,朱俊蕾[6]（2016）在《两台带服务等级的可拒绝同型机可中断在线排序问题的最优算法研究》一文中研究指出研究两台带服务等级的可拒绝同型机可中断在线排序问题.设有两台同型机M_1、M_2,速度一致,但具有不同的加工能力,用其服务等级表示,M_1的服务等级为1,M_2的服务等级为2.工件j按列表在线到达,每个工件带有叁个参数:长度tj、等级gj=1或2、罚值pj.当j到达时,其可以被拒绝,但要付出相应的罚值pj,也可以被接受并分配给机器加工,但规定其只能安排给服务等级小于工件等级的机器加工,即等级为1的工件只能分给M_1加工,等级为2的工件可以分给任一台机器加工,加工允许中断,目标为极小化加工工件集的最晚完工时间和拒绝工件集的总罚值之和.本文对于该问题给出了一个最优在线算法,其竞争比为1.618.(本文来源于《嘉兴学院学报》期刊2016年06期）
丁涛,梁梁[7]（2015）在《多属性决策中的排序稳健性及最优选择》一文中研究指出本文研究的对象是一类指标种类较多而备选方案相对较少的多属性决策问题。由于指标类型和数量较多,决策者对于指标的权重确定存在不确定性,这些不确定既来自现实问题的复杂性,也来自决策者选择的模糊性与随机性。目前已有的研究主要是将权重不确定信息转化为相对确定的信息(如转化为区间等),硬性地消除了不确定,从而导致对于方案最优选择或者方案排序的稳健性都无从分析。本文从方案排序的视角出发,研究在所有可能存在的权重组合下,方案的相互占优关系;定义了方案占优和占优概率用于刻画不确定权重信息下的决策风险,并且提出了方案的全排序概率和相关性质。然后,给出了占优概率和排序概率的计算方法。本文的研究思路为由于不确定权重带来的决策稳健性和风险评估提供了分析途径和方法。最后,本文将该方法应用到某远洋集团的港口选择评估当中。(本文来源于《中国管理科学》期刊2015年S1期）
付玉书,莫毓昌,潘竹生[8]（2015）在《网络可靠性BDD分析中选择最优启发式边排序策略》一文中研究指出网络可靠性二元决策图(BDD)分析方法的计算复杂度与BDD的尺度大小密切相关,而BDD的尺度大小取决于边排序策略。由于边排序问题是一个NP-完全问题,没有形式化的准则可为工程网络选择一个较好的启发式策略。文章中,使用基于边界集概念的启发式策略选择方法,为网络可靠性BDD分析做出了新的贡献。实验研究表明,所使用的选择方法可以使大部分的研究案例生成高性能的边排序,进而可以高效地实现基于BDD的大型网络可靠性分析。(本文来源于《信息通信》期刊2015年09期）
丁涛,梁梁[9]（2015）在《多属性决策中的排序稳健性及最优选择》一文中研究指出本文研究的对象是一类指标种类较多而备选方案相对较少的多属性决策问题。由于指标类型和数量较多.决策者对于指标的权重确定存在不确定性,这些不确定既来自现实问题的复杂性,也来自决策者选择的模糊性与随机性。目前已有的研究主要是将权重不确定信息转化为相对确定的信息(如转化为区间等),硬性地消除了不确定,从而导致对于方案最优选择或者方案排序的稳健性都无从分析。本文从方案排序的视角出发,研究在所有可能存在的权重组合下,方案的相互占优关系;定义了方案占优和占优概率用于刻画不确定权重信息下的决策风险,并且提出了方案的全排序概率和相关性质。然后,给出了占优概率和排序概率的计算方法。本文的研究思路为由于不确定权重带来的决策稳健性和风险评估提供了分析途径和方法。最后,本文将该方法应用到某远洋集团的港口选择评估当中。(本文来源于《第十七届中国管理科学学术年会论文集》期刊2015-07-31）
何宇斌,文云峰,戴赛,崔晖,丁强[10]（2015）在《基于故障风险指标排序的安全约束最优潮流》一文中研究指出安全约束最优潮流(SCOPF)是一种常用的电力系统运行调度方法,但由于需要考虑大量的预想事故,问题的求解十分困难。如何加快SCOPF的求解速度是现阶段研究的热点问题。在传统的基于故障严重度排序的安全约束最优潮流基础上进行改进,采用改进过载风险指标代替传统的严重度指标,并考虑电力网络实时的天气状况,提出了一种新型的基于故障过载风险指标排序的安全约束最优潮流算法。算例分析表明,该算法所采用的故障集更小,具有迭代速度快、安全性高和经济性好的特点,可为调度员的运行决策提供重要参考。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2015年13期）
最优排序论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究MapReduce环境下的可中断同类平行机排序问题。在MapReduce环境中,每个工件含有两种类型的任务集,即Map任务集和Reduce任务集。在加工完工件的Map任务集后才能开始加工Reduce任务集中的任务。考虑Map任务为可分的情况,即Map任务可以任意分割为不同的小任务并能在不同机器上同时进行并行加工,而对于Reduce任务则考虑允许中断的情形,目标设为极小化最大完工时间。针对叁台同类机的离线排序问题,通过分解所有实例的类型,给出了最优解算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最优排序论文参考文献
[1].李凌,尹航.基于序列判决和相位排序的GLRT最优序列检测算法[J].电子测量与仪器学报.2019
[2].韩曙光,郑聪.叁台同类机MapReduce排序问题的最优算法[J].浙江理工大学学报(自然科学版).2019
[3].崔达开,李茹,李晶.一个最优排序的新证法[J].数学的实践与认识.2018
[4].李涛,吴边.基于样本均值的最优无重迭k-序对排序集抽样[J].数学学报(中文版).2017
[5].龚海.基于拥挤模糊双排序的高维目标最优潮流及调度决策方法[D].湖南大学.2017
[6].闵啸,朱俊蕾.两台带服务等级的可拒绝同型机可中断在线排序问题的最优算法研究[J].嘉兴学院学报.2016
[7].丁涛,梁梁.多属性决策中的排序稳健性及最优选择[J].中国管理科学.2015
[8].付玉书,莫毓昌,潘竹生.网络可靠性BDD分析中选择最优启发式边排序策略[J].信息通信.2015
[9].丁涛,梁梁.多属性决策中的排序稳健性及最优选择[C].第十七届中国管理科学学术年会论文集.2015
[10].何宇斌,文云峰,戴赛,崔晖,丁强.基于故障风险指标排序的安全约束最优潮流[J].电力系统保护与控制.2015
论文知识图
