摘要：广告决策问题很长时间以来都是营销经理和学者们关注的热点。随着社会经济发展,越来越多的企业面对多个市场。如何在多个市场、广告总预算固定的状况下,合理分配各个市场广告预算以收到最优广告效果,是一个企业关心的较为重要的问题。经过比较,选择Vidale-Wolfe模型作为广告反应模型,在此基础上建立了多市场广告预算分配决策模型。考虑到一些营销策略对某些市场有特殊销售速率要求,该模型分为无特殊销售速率维持要求的多市场广告预算分配决策模型和有特殊销售速率维持要求的多市场广告预算分配决策模型两类,后者探讨了销售速率变化与达到指定销售速率两种要求下的广告预算最优分配问题,构建了优化模型,提出了模型参数取值与模型求解方法,最后给出了一个算例。

摘要：针对大型水轮机方案设计中属性信息的不完全性和不确定性,研究了复杂产品方案设计的决策问题,给出了基于灰色系统理论的灰区间数关联决策方法和基于模糊理论的模糊多属性决策方法的优属度的实现过程,建立了基于优属度的多属性灰色模糊决策模型。该模型综合考虑了决策过程中的灰色信息和模糊信息,通过比较设计方案与正负理想区间方案的接近程度,从整体的角度获得最优方案。最后,以大型水轮机方案设计为例,验证了该模型的有效性和可操作性。

摘要：股票自动交易系统属于典型的复杂系统,其成功的关键是如何对股价进行有效的预测与决策.股价受多种信息的影响,但传统的自动交易模型多建立在历史交易数据的基础上.针对上述问题,本文综合利用新闻文本数据与股价技术指标数据,基于人工神经网络(Artificial neural netuorks,ANN)方法设计了一种多源数据驱动的股票自动交易决策模型.本文首先分析了各类财经新闻的特点及其对股价的影响,然后设计了相应模板抽取了中文文本中的财经新闻事件;在此基础上,设计了历史股价和新闻事件数据共同驱动的ANN-News模型,并利用实际数据验证了模型的有效性.实验发现,ANN-News模型比传统的机器学习类模型股价预测准确率提升约4%,收益率提升约7%.

摘要：针对传统模具零件加工工艺依靠人工编制而导致的效率低、设计周期长,无法适应现代模具零件多品种、小批量、高效智能化生产的需求,构建了一种基于实例推理的模具零件加工工艺决策模型。采用粗糙集理论,提出了模具零件特征属性权值计算方法;采用归一化和余弦相似度方法,对数值型和字符型局部相似度进行了准确表征;基于静态及动态相似度阈值相结合的方法,动态获取了系统相似度阈值;提出K-means聚类算法与最近邻(KNN)算法相结合的工艺决策算法,实现了加工工艺文件快速准确智能化生成。企业生产测试结果表明,采用所构建的模具零件加工工艺决策模型,可使得零件模型分析及工艺路线拟定时间缩短64.5%,模具零件加工工艺编制时间缩短40%,工艺设计不合理比例减小82.8%,漏工序加工比例减小69.6%,极大地提高了工艺设计效率及模具零件加工质量。

摘要：在存在最优策略前提下,以系统的有限阶段总报酬为准则函数,结合电价政策,得到系统马尔可夫决策过程的转移概率效益矩阵。通过北京建筑大学5.6 k W光伏混合并网发电的实际运行数据对模型加以实际验证,表明马尔可夫决策过程是研究随机环境下分布式结构优化问题的一种有效工具。

摘要：为解决电动汽车设计过程中用户情感和造型意象二者之间认知机制问题,提升企业对造型意象决策能力,降低电动汽车开发风险,提出了一种基于用户评价数据的电动汽车造型意象决策模型。该决策模型首先运用网络爬虫方法获取研究样本的用户评价数据,并对评价数据进行预处理、关键词提取和词频汇总;然后采用情感分析算法获取用户评价数据当中关键词的情感值,作为用户认知情感评价得分,并对研究样本进行造型特征要素编码与参数化设定,进而构建造型特征要素与用户认知情感之间的映射关系。同时以“时尚”造型意象为例进行了案例设计,验证该决策模型的可行性。研究结果表明:该决策模型能帮助企业更快找到用户对电动汽车造型意象不同属性的关注程度,辅助设计人员快速决策出造型意象设计目标,提升设计效率从而缩减项目周期。

摘要：对矿井的不同设计建立了选优决策的未确知测度模型.在未确知测度空间基础上,根据评价空间的有序性建立评分准则,并对矿井设计方案优劣排序.

摘要：为解决工艺设计决策过程自动化实现问题 ,基于人工智能的机器学习理论和相似性理论 ,提出了基于 3级工艺规划网络的工艺决策模型和推理策略 ,研究了基于工艺实例的归纳学习方法。与以往的归纳方法不同 ,在预先不确定分类个数和预先不完整的工艺实例集的情况下 ,通过工艺设计过程动态实现归纳和学习。研究了相交度的计算和归纳实现的具体方法。

摘要：增材制造存在悬空区域难制造、不同结构和不同性能要求零件的可成形性难预测等突出问题,提前评估工艺的匹配性和合理性具有重要意义。提出了一种宏微观一体化综合决策模型,从增材制造工艺角度评估零件的可成形性,根据打印零件的效果推演出最佳的成形策略。宏观决策阶段建立设计需求与制造工艺间的数学模型,从可成形性角度评判工艺的匹配程度;微观决策阶段建立表面粗糙度、支撑结构体积和打印时间的数学模型,从打印质量的角度优化打印工艺。最后,以拓扑优化的梁结构零件为例,利用建立的综合决策模型优化其打印工艺,结果表明,实际打印结果与模拟打印结果一致,验证了数学模型的有效性。

摘要：基于智能体(Agent)的信任的情感劝说能更好地发挥Agent的各项人工智能优势。针对其中决策模型建立不够的现状,首先基于Agent的自身性格、情感衰减及外界刺激,运用大五性格、OCC情感模型及情感强度第一定律等,构建了相应的情感强度算法;其次考虑交易质量对信任的反馈,综合运用语言评价法、三角模糊数及将模糊数转换为具体分数(CFCS)算法,对Agent的交易质量进行模糊化和去模糊化处理,构建了相应的交易质量算法;再次对已有的信任更新因子进行改进后,构建了Agent的信任更新算法;最后在构建以上算法的基础上,采用交互式多准则决策(TODIM)法建立了基于Agent的信任的情感劝说决策模型,并采用熵权法对模型中的属性权重进行设定。为验证以上研究的合理性和有效性,设计了相应算例进行阐述,分析了不同参数取不同值得到的决策结果,并与相关研究进行了比较分析,得出了相应结论和管理启示,进一步归纳了不足之处和未来研究方向。