不确定环境

摘要： 2022年4月27日,伊利股份公布了2021年全年和2022年一季度业绩,2021年伊利收入达到了1106亿元,同比增长14.2%,也成为亚洲首个突破千亿的超级乳企。在如此大体量下,伊利依然保持了稳健的增速,盈利能力也进一步提升。在业内看来,虽然从2020年以来,疫情带来了诸多不确定性,但作为行业龙头,伊利保持稳健增长,其全产业链的资源整合能力、风险应对能力等核心竞争力和经营韧性再次得到验证。伊利集团董事长兼总裁潘刚表示:“在当前疫情反复的形势下,伊利将全力保障乳制品的有效供给。我们有信心在不确定环境下依然取得确定性增长。

摘要： 在复杂浅海波导中,环境参数的不确定性影响检测的稳健性,故稳健检测是浅海检测中的重要问题.本文结合简正波模型,定义和估计了不确定环境中的水平阵角度域子空间,提出了水平阵角度域子空间检测器及其稳健形式.角度域子空间利用了不同环境参数条件下的水平阵远场观测模型,包含了不确定环境参数信息,估计过程中利用了硬海底条件下传播模态的水平波数与水体、沉积层声速之间的关系,具有较少的先验信息要求和较低的实现复杂度.在此基础上提出的水平阵角度域子空间检测器实现简单,在不确定环境中具有一定的稳健性,但其检测性能随目标方位角起伏.将角度域子空间变换到维数恒定的子空间中,得到角度域子空间检测器的稳健形式,即稳健水平阵角度域子空间检测器,该检测器在不确定环境中具有一定的稳健性,同时检测性能在各目标方位上一致.不确定浅海环境中的仿真结果表明,稳健水平阵角度域子空间检测器具有和能量检测器近似的稳健性,同时提高了检测能力.

摘要： 针对非满载危险品运输车辆路径优化问题,通过模糊变量刻画运输过程中的人口密度、行驶速度与运输时间以及客户需求量等方面的不确定因素,考虑载货量变化对风险评估的影响,建立基于动态载货量的风险评估模型,以运输总风险、车辆总行程、车辆使用数最小为优化目标,同时兼顾时间窗、事故概率、载货量等约束构建了不确定环境下的危险品运输车辆路径多目标优化模型。将NSGA-Ⅱ算法与LNS算法相结合,设计混合NSGA-Ⅱ算法求解模型。结果表明,混合NSGA-Ⅱ算法可以获得空间分布均匀且收敛性较好的Pareto解集,不同运输参与者可根据自身偏好在解集中选择相应的配送方案;该算法得到的最优总风险、总行程及车辆使用数目分别比NSGA-Ⅱ算法优化了11.5%、1.0%和14.3%,算法搜索性能和求解精度明显提高。

摘要： 为了实现不确定性云环境中的工作流的有效调度,提出一种不确定性感知的工作流调度算法。在工作流任务执行时间不确定背景下,该算法利用主动式和响应式的调度策略,可以实时触发新工作流的调度请求和响应虚拟机完成任务后的任务调度请求,并满足多工作流的执行环境。在现实工作流模型的测试表明该工作流调度算法可以在确保满足截止时间约束的同时,极大降低工作流执行代价和提高虚拟机资源利用率,并将不确定性影响降低至最小。

摘要： 随着经济全球化趋势的愈演愈烈,无论是发达国家还是发展中国家,经济发展都存在很大的不确定性.基于此,为了有效地应对这种不确定的情况,我国很多企业都纷纷推行股权激励制度,以加速创新为核心,以推动新技术的生产和完善新产业的深化为基础,优化企业的创新源泉,使企业高管、企业员工以及企业的各类要素都能够在有效的范围内实现预期的经济和社会收益,从而为促进经济市场和谐有序的发展奠定坚实可靠的基础.本文主要基于不同环境下,谈谈股权激励对企业创新活动的影响.

摘要： 针对多机器人在不确定环境下难以保持某种队形到达预定目标等问题,提出了一种无须全局坐标的多机器人编队控制算法.该算法通过Reynolds类鸟群模拟方法设计了"分离""对齐""队形"三规则的控制器来实现多机器人任意队形保持控制,并增加切换规则来实现多机器人队形变换.在不同场景及复杂环境下进行仿真实验,验证了提出方法的优越性.该算法能够使多机器人在不确定环境下保持队形到达目标,对于救援、救灾下多机器人的运用具有重要意义.

摘要： 企业和企业家是为应对市场不确定性而生的以前,有一个词很生僻,科学上很少数人讨论的词叫不确定性原理,现在变成了"天下无人不识君",大家都在谈不确定性。那么,如果未来不确定,企业该怎么去应对市场的竞争?我认为经济上的不确定性,是站在现在看未来,哪些事件会发生,哪些事件不会发生。第一类事件是一定会发生的确定性事件;第二类事件是否会发生,可以根据过去发生的概率做一个推断;第三类事件则是不确定事件,通过经验也没法推断。

摘要： 针对电机企业在不确定模糊条件下集约生产计划难以做出决策问题,建立了以最大化利润、最短生产用时、客户满意度最大化为目标的多目标集约生产计划模型.根据模糊区间理论将模糊模型清晰化,再运用层次分析法将多目标函数转化成单目标函数,通过精英保留策略的遗传算法对目标函数进行求解,结合案例证明该集约生产计划规划模型有效性.

摘要： 在市场需求和回收品质量水平不确定环境下,构建考虑CER(企业环境责任)和政府差别权重补贴的闭环供应链系统总利润模型.运用模糊机会约束规划法解决市场需求不确定问题,并采用粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)对比求解模型算例.结果表明,企业可以根据不同需求置信水平组合制定最优回收、生产和销售策略;系统总利润与CER投资成本成反比,与CER投资水平的关系取决于绿色技术成熟度;政府为了提高企业回收再制造的实施效果,可以设置消费者补贴权重为0.30～0.43;企业可以根据不同的政府补贴,合理安排回收再制造活动来提高总利润;相较于CER投资,总利润对政府补贴更敏感.

摘要： 针对智能自主控制系统所涉及的自主感知技术、自主决策技术和控制执行技术的研究现状进行了分析和总结,剖析了目前航天器控制系统在应对不确定环境时面临的困境.结合未来空间任务对航天器能力的需求,提出了一种新型"感知-演化-决策-执行"(OEDA)星上闭环控制框架,探讨了其特点和功能,进一步阐述了OEDA控制框架中所涉及的理论与方法,最后分析了该控制框架实际应用和进一步发展需解决的关键科学问题.

摘要： 针对实际战场中,由于情报获取的不确定性和战场环境的多变性等因素给有/无人机协同任务分配带来的影响,提出了不确定环境下有/无人机协同任务分配方法.首先利用区间值处理各项决策指标中的不确定信息计算并得到不确定型多属性决策权重向量,建立了不确定环境下有/无人机协同任务分配模型.最后引入合同网协同机制改进遗传算法并对优化模型进行仿真求解,得到最优的任务分配结果.仿真结果验证了该模型和方法的适用性和有效性.

摘要： 为了解决不确定环境下难以对任务信息联系做出准确估计的问题,本文首先建议采用灰色设计结构矩阵描述设计任务间的不确定关系,细分灰矩阵的类别,深化其内涵;然后探讨灰色设计结构矩阵下研制项目的规划框架,从标准区间灰数的角度重点设计灰色设计结构矩阵的解耦过程,并分析在取数准则一致情况下的解耦模型,通过分解和解耦操作完成矩阵的优化,实现设计过程的规划重组;最后通过案例说明上述内容的具体应用.

摘要： 针对不确定环境下混流装配线物料配送准确性和及时性的问题,本文构建了一种基于RFID技术的动态准时制物料配送控制系统.分析了混流装配线的物料配送特点及物料分类,阐述了生产计划变动、生产节拍波动、线边库存及物料需求量和时间等物料配送中的不确定因素.计及各类不确定因素,构建了基于RFID的动态准时制物料配送体系架构,建立了可视化装配过程监控系统,研究了物料配送方案运算模型,设计了物料配送控制系统的硬件架构和软件体系结构.最后,以某公司的1.5TGDI发动机工厂的混流装配线为例,应用J2EE构架开发了基于RFID的动态准时制物料配送系统,实现了物料配送管理和控制的一体化和可视化,验证了系统的可行性和有效性。

摘要： 外部环境、信息获取以及生产过程等方面存在着许多不确定性因素,企业在制定生产计划时必须考虑这些不确定参数.本文总结制造网络特点以及对制造网络中节点企业的概念界定;深入探讨制造网络中信息不确定性以及生产过程中的不确定性,并在此环境下对主生产计划的制定流程进行深入分析,给出现阶段在不确定环境下对主生产计划研究的角度和方法,从而给出对今后研究的启示.

摘要： 近年来,中国企业发展面临的市场和技术不确定性日益增强，中国企业面临着"高不成、低不就"的压力,"大规模复制"的发展模式已经走到了尽头，在不确定环境下,通过管理创新持续提升中国企业的竞争优势,包括战略管理，组织管理，人力资源管理，绩效管理，企业社会责任等方面提出了建议。

摘要： 本文主要针对不确定型战术决策问题展开研究,通过讨论不确定型决策和其他两种类型决策的关系入手,得出不确定型决策的本质特点以及适应的问题范围,在采用鲁棒优化方法解决不确定型决策问题时,依据不同的鲁棒优化标准将得出不同的鲁棒解,为体现出决策者对于风险的偏好,采用多标准评价的方法更适宜解决不确定型决策问题.

摘要： 随着新能源规模的逐步扩大,江苏电网呈现出多不确定性因素的特点.为充分利用新能源出力间的互补特性,减小不确定性因素对电网带来的影响,本文结合江苏地区新能源出力特性,分析了江苏各新能源基地出力间的Spearman相关性,根据新能源基地间的互补特性,提出了构建500kV立体电网新能源互联层的构建方法.对相应立体电网的分析结果表明,构建新能源互联层的江苏500kV立体电网中过江通道潮流分布更为合理,新能源接纳能力得到一定的提升.

摘要： 港口的发展和其所在地区的经济发展之间有着重要的联系.本文以不确定条件下的港口物流系统为研究对象,基于分散式双层规划,并引入环境因素建立了二层多目标绿色协同港口物流模型.该模型将区域港口间物流系统优化作为上层决策问题,将各港口及其腹地间的物流系统优化作为下层决策问题,反映了港口的竞争力、环境污染、收益与成本以及运力配置的状况.由于不确定因素的存在,借助机会约束得到了可解模型,并通过交互式算法将二层规划转化为单层从而可进一步求解模型.最后通过一个数值算例证明了所提出模型的实用性,并通过基于上下层满意度水平以及面对不确定环境所事先设定的置信水平分别的灵敏度分析验证了模型的有效性.

摘要： 模具订单洽谈阶段的交货期报价决策对于模具企业的准时交货率具有非常重要的影响.针对此类决策问题,建立了模具企业订单洽谈阶段的决策制定结构.该结构首先考虑模具制造特点构建了模具项目不确定参数模型和模具询价单重要度确定方法,进而据此给出了基于受限资源顺排计划的可协商交货期估计算法,并分析了可用的能力调整策略.以企业真实数据为基础的算例结果表明,相比国内外类似方法,所建立的算法具有更高的适应性和可行性.

摘要： 针对多目标决策存在的信息集结问题,本文结合模糊集理论,强化对模糊信息的处理,使得被评估的信息更加贴近实际,根据幂平均算子,考虑了决策属性间的支撑关系,把握了决策者要反映汇总值的精致细微差别,同时根据熵权法,给出一种主客观相结合的时间权重确定方法,说明时间权重的重要性.然后,针对方案属性信息不确定、决策信息分布多个阶段以及传统加权平均算子没有考虑集成数据间相互关系等问题,给出一种基于不确定幂加权几何平均算子的动态多目标决策方法.通过投资公司最优投资的例子,对不同时期下投资公司对各个备选方案的评估,来选择最优的投资方案.同时,给出了本文方法与其他方法在评估该例子的对比结果.

摘要： 本发明涉及一种现场环境下平板平面度测量结果的不确定度确定方法，包含：确定不确定度来源，确定待测量平板尺寸，确定检测设备不确定度，确定平板检测时水平情况并计算其造成的不确定度，确定测量方法造成的不确定度，确定环境震动造成的不确定度，确定测量重复性不确定度，利用不确定度基本原理进行不确定度合成，获得在当前环境下进行平面度检测的不确定度结果。本发明的优点是解决了工作现场大尺寸、无法移动等难以提供良好检测环境的平板的平面度检测结果准确性评估的问题。使用本方法，可显著提升现场平板检测的工作效率，并能够检测一些原来无法检测的平板，且给出量化的结果的可靠性数据。

摘要： 本发明提出了一种不确定时间序列中不确定频繁模式的确定方法，属于时间序列处理领域。该方法包括以下步骤：S1、选择不确定频繁模式的类型并设定次数阈值和概率阈值η，其中不确定频繁模式的类型包括最小出现模式和非重叠出现模式；S2、根据不确定频繁模式的类型，计算各候选模式在不确定时间序列中的有效实例，并确定各候选模式的类型为第一种候选模式还是第二种候选模式；S3、采用动态规划技术判断第一种候选模式是否为不确定频繁模式；S4、结合状态空间压缩编码技术和模糊规划技术判断第二种候选模式是否为不确定频繁模式。本发明可以精确确定不确定时间序列中不确定频繁模式，此外，采用状态空间压缩编码技术提高了计算效率。

摘要： 本发明实施例提供了一种不确定性检测模型的训练、不确定性的检测方法及装置，该方法包括：获取车辆在行驶时，对处于运动状态的障碍物采集的多帧感知数据，针对每帧感知数据检测障碍物的多个属性，根据多个属性计算检测障碍物时存在的不确定性，作为真实值，加载不确定性检测模型，以单个属性形成的时间序列作为样本、真实值作为标签，训练不确定性检测模型，本实施例综合多个属性可计算精确的不确定性的真实值，提供了训练的标签，实现了自监督训练不确定性检测模型的模式，使得加载不确定性检测模型的车辆可以在自动驾驶的过程中准确地计算检测障碍物单个属性时存在的不确定性，为自动驾驶的决策提供新的信息，提高自动驾驶的安全性。

摘要： 本发明涉及一种带有不确定损失的不确定网络最大流量的计算方法，所述方法包括模型（1）、（2）和（3），并且包括n个节点和m条弧具有单源点和单汇点的网络，令c

摘要： 本发明涉及一种现场环境下平板平面度测量结果的不确定度确定方法，包含：确定不确定度来源，确定待测量平板尺寸，确定检测设备不确定度，确定平板检测时水平情况并计算其造成的不确定度，确定测量方法造成的不确定度，确定环境震动造成的不确定度，确定测量重复性不确定度，利用不确定度基本原理进行不确定度合成，获得在当前环境下进行平面度检测的不确定度结果。本发明的优点是解决了工作现场大尺寸、无法移动等难以提供良好检测环境的平板的平面度检测结果准确性评估的问题。使用本方法，可显著提升现场平板检测的工作效率，并能够检测一些原来无法检测的平板，且给出量化的结果的可靠性数据。

摘要： 本发明提供了用于使用来自在环境中的多个代理(例如，移动机器人和/或固定传感器)的基于传感器的观察来估计在所述环境中的对象在目标时间的姿势并且估计所述姿势的不确定性度量方法、设备、系统和计算机可读介质。各种实施方式基于来自多个代理的观察组来生成多重图，其中，所述多重图包括参考坐标系节点、对象节点和连接所述节点的多个边。在一些实施方式中，为沿所述多重图的将所述参考坐标系节点连接至给定对象节点的边的多条简单路径中的每一条简单路径生成复合姿势和复合不确定性度量，并且基于所述复合姿势和所述复合不确定性度量来为与所述给定对象节点相关联的对象标识符生成姿势和不确定性度量。

摘要： 本发明提出了一种不确定时间序列中不确定频繁模式的确定方法，属于时间序列处理领域。该方法包括以下步骤：S1、选择不确定频繁模式的类型并设定次数阈值

摘要： 本发明实施例提供了一种不确定性检测模型的训练、不确定性的检测方法及装置，该方法包括：获取车辆在行驶时，对处于运动状态的障碍物采集的多帧感知数据，针对每帧感知数据检测障碍物的多个属性，根据多个属性计算检测障碍物时存在的不确定性，作为真实值，加载不确定性检测模型，以单个属性形成的时间序列作为样本、真实值作为标签，训练不确定性检测模型，本实施例综合多个属性可计算精确的不确定性的真实值，提供了训练的标签，实现了自监督训练不确定性检测模型的模式，使得加载不确定性检测模型的车辆可以在自动驾驶的过程中准确地计算检测障碍物单个属性时存在的不确定性，为自动驾驶的决策提供新的信息，提高自动驾驶的安全性。

摘要： 针对现有研究成果没有系统的解决计算不确定性、不确定结果判别及多源结果融合的综合方案，本发明提出一种复杂不确定条件下事故再现结果不确定性分析方法，先根据痕迹、不同模型及已有计算不确定性分析方法获得多个不确定事故再现结果，据此确定最终输出结果的n3个子区间，并用所得多模型不确定结果评价n3个子区间以得模型对子区间的评价矩阵，进一步地根据评价矩阵计算各模型的信度，在剔除明显异常信度模型及其结果后，结合模型信度、评价矩阵及n3个子区间计算各个子区间的概率信息，最终将子区间及其概率信息作为最终不确定分析结果输出。与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：不仅能分析事故再现中的计算不确定性问题，还能判断不确定模型结果的优劣，且可有效融合多模型所得不确定结果，为事故再现结果不确定性分析提供了系统解决方案。

摘要： 本发明公开一种联合考虑输入参数不确定性和代理模型不确定性的灵敏度分析方法。本发明的分析方法采用试验设计的方法生成定义域内的初始采样点；通过计算机构建模型并仿真得到初始采样点对应的响应值；由初始采样点和对应的响应值构建Kriging代理模型；Kriging代理模型预测能得到预测点的均值与方差，此时它们可以视为随机场，采用K‑L展开(Karhunen–Loeve Expansion)法，将代理模型的不确定性转化为参数的不确定性；根据子集的概念，将初始输入参数和K‑L展开变量分别划分为两个子集并采用蒙特卡洛方法计算它们的统计灵敏度。本发明能有效地量化输入参数不确定性和代理模型的不确定性对统计灵敏度的影响程度，进而指导资源的合理分配以控制输入参数对输出不确定性的影响。