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    基于改進TOPSIS的配用電通信網(wǎng)性能評估方法*

    2014-03-12 05:17:28孟玲莉陳寧寧
    電信科學 2014年4期
    關鍵詞:通信網(wǎng)參考文獻權(quán)重

    孟玲莉 ,陳寧寧 ,王 江 ,喻 鵬

    (1.天津市電力公司信息通信分公司 天津 300010;2.北京郵電大學網(wǎng)絡與交換技術(shù)國家重點實驗室 北京 100876;3.天津市電力公司 天津 300010)

    1 引言

    智能配用電通信網(wǎng)作為智能電網(wǎng)的重要組成部分,無論是在歐美國家的智能電網(wǎng)體系中,還是在我國提出的“堅強智能電網(wǎng)”中都得到了廣泛的關注[1,2]。參考文獻[3,4]提出了一系列智能電網(wǎng)的評價指標體系和評價方法,參考文獻[5]分析了一般通信系統(tǒng)的性能指標,提出了配用電通信系統(tǒng)的性能評價指標體系。參考文獻[6]提出了基于灰色關聯(lián)分析方法的綜合評價算法,然而該方法需要預先確定各個參考序列的最優(yōu)值,這在實際的評估中是難以獲取的。

    在多屬性網(wǎng)絡綜合評價中,權(quán)重的確定方法對評價結(jié)果的準確度有重要的影響。目前在整個智能電網(wǎng)的性能評估方案中大多采用基本的層次分析 (analysis hierarchy process,AHP)法[4,6,7]。AHP[8]雖然簡單易行,但是工作量大,計算復雜,且有一定的盲目性。本文通過對AHP方法進行改進,以確定評價體系各指標的權(quán)重;并結(jié)合TOPSIS綜合評價算法,旨在提出一種更加適合配用電通信網(wǎng)的綜合評估算法。

    2 使用改進的AHP方法計算權(quán)重

    針對傳統(tǒng)AHP方法中一致性檢驗的不足,本文利用更簡單的方法構(gòu)建判斷矩陣,不需要對判斷矩陣進行一致性驗證。參考文獻[4,6,9]中采用基本的AHP方法,然而該方法在進行一致性驗證時計算量相當復雜。針對其不足,為了滿足智能配用電通信網(wǎng)的需要,本文對AHP方法進行了如下改進:將1-9標度法改為更加直觀的三標度法構(gòu)造比較矩陣A,并將其轉(zhuǎn)換成具有AHP性質(zhì)的判斷矩陣B,然后求出判斷矩陣的傳遞矩陣C,最后對擬最優(yōu)矩陣D求其最大特征值對應的特征向量W,W即各個元素對應的權(quán)重值。如此既直觀地計算了權(quán)重,又避免了復雜的運算,同時計算結(jié)果更加科學合理。

    2.1 構(gòu)建判斷矩陣B

    使用三標度法對各個指標進行兩兩比較,構(gòu)造比較矩陣A={aij},aij=0、1或2,分別表示第i個元素不如第j個元素重要、兩者同等重要、第j個元素比第i個元素重要,且有aii=1。

    由比較矩陣A可以計算各個指標因素i的重要性比較值vi,如下所示:

    令 vmax=max{vi},vmin=min{vi},分別表示 vi的最大值和最小值。令比較系數(shù)α表示如下:

    α表示vmax與vmin按某種標度給出的重要性程度。進一步,可以構(gòu)造出判斷矩陣B={bij},其中bij由式(3)計算可得。對于矩陣B中的元素,滿足條件bij=1/bji。

    2.2 導出擬優(yōu)一致矩陣

    判斷矩陣 B滿足 bij=1/bji,對于矩陣 C={cij},令 cij=lgbij,則cij=lg(1/bji)=-cji。根據(jù)參考文獻[10]定義知,矩陣C為反對稱矩陣。設存在矩陣D={dij},各元素的表示如下:

    令矩陣 B′={bij′}={10dij},則矩陣 B′是 B 的一個擬優(yōu)傳遞矩陣,并且它是一致的。由B′計算出相對于最大特征值的特征向量,并進行歸一化操作,即可得到權(quán)重向量w。

    2.3 確定權(quán)重

    本文使用方根法近似計算權(quán)重,步驟如下:對于矩陣B′,求每一行元素的乘積Mi=′,然后計算方根 Wi=,令wi=Wi/Wi,則 w=(w1,w2,…,wn)T即所求的權(quán)重向量。

    3 基于相對熵改進的TOPSIS方法

    [6]中使用了灰色關聯(lián)分析的算法,該算法需要首先確定理想指標,然而這是不切實際的。TOPSIS方法則不同,它根據(jù)各個待評價系統(tǒng)的指標值,能夠動態(tài)地確定正負理想指標值,使得評估的結(jié)果更能反映各個系統(tǒng)的真實情況。然而TOPSIS方法也有自己的不足和缺陷,它無法解決兩個方案中垂線上點的排序問題,而相對熵可以很好地解決這一問題。

    根據(jù)信息理論的知識,兩個系統(tǒng)P和Q的狀態(tài)Pi和Qi(i=1,2,…,n)之間的差別程度可以根據(jù) Kullback-Leibler距離來度量,即:

    R值越小,表示系統(tǒng)P和Q的狀態(tài)差別越小。R被稱為系統(tǒng)P和Q的相對熵。由相對熵的定義可知,它不滿足對稱性,也不滿足三角不等式,它實際上并非兩個系統(tǒng)之間的真實距離,而是計算兩個系統(tǒng)的相似程度。由于基本的TOPSIS方法無法解決兩個方案中垂線上點的排序問題,將相對熵引入其中,可以有效解決上述問題。

    設有m個待評價對象、n個評價指標,組成指標矩陣Um×n,則對評價對象i的第j個指標uij的值進行歸一化處理如下:

    利用改進的AHP方法計算各個對象相應的加權(quán)標準化矩陣X={xij}m×n。為了求出各個對象與最優(yōu)對象之間的近似度,可以分別求出第i行與最優(yōu)對象以及最劣對象之間的相對熵,并定義一種新的貼近度。然后根據(jù)此貼近度對各個對象進行排序,該方法即基于相對熵的TOPSIS方法。

    定義1 加權(quán)矩陣X的理想對象X+(即矩陣X中各列的最優(yōu)值組成的一個列對象)。加權(quán)矩陣X的負理想對象X-(即矩陣X中各列的最劣值組成的一個對象)。

    定義2 記S+、S-分別為第i個待評價對象(矩陣X的第i個行向量)與理想對象X+和負理想對象X-的相對熵。式(9)為經(jīng)過改進的相對熵的計算,式(10)為傳統(tǒng)的相對熵的計算公式:

    根據(jù)S+、S-引入一種新的與理想對象之間的貼近程度Ni+。分別計算各個待評價對象的貼近度Ni+,并按照降序排列,使得前面的性能優(yōu)于后面,即可得到待評價對象綜合評估的優(yōu)劣性。

    4 評價指標及權(quán)重確定

    評價體系的建立,是進行綜合評價的基礎,也是利用AHP構(gòu)建矩陣、確定各指標權(quán)重的基礎。對配用電通信網(wǎng)系統(tǒng)從技術(shù)指標、可靠性、安全性3個方面進行分析。

    ·在技術(shù)性指標方面,主要評價的指標有終端通信設備的平均傳輸速率、通信連接的平均時間、通信系統(tǒng)帶寬。

    ·配用電通信網(wǎng)的可靠性表現(xiàn)在以下3個方面:一是通道可靠率;二是通道平均中斷次數(shù),即調(diào)度點通道在統(tǒng)計期間的平均中斷次數(shù);三是誤碼率。

    ·本文主要考慮網(wǎng)絡的自愈能力。自愈能力反映了當網(wǎng)絡中某一節(jié)點出現(xiàn)故障后,網(wǎng)絡自動恢復正常狀況的能力。

    通過以上分析,在利用AHP方法進行計算權(quán)重、設計準則時,主要考慮的指標有:終端平均傳輸率、通信連接時間、系統(tǒng)帶寬、通道可靠率、誤碼率、自愈能力。參考文獻[6]中使用了基本的AHP方法來確定指標的權(quán)重,本文根據(jù)參考文獻[7]中指標的相對重要程度,基于專家對各指標重要程度的判斷,并根據(jù)三標度法對兩兩因素的重要程度進行比較,建立比較矩陣A如下:

    由比較矩陣 A,根據(jù)式(1)、式(2)、式(3)可以確定判斷矩陣B如下:

    由判斷矩陣B,根據(jù)判斷矩陣與最優(yōu)矩陣C、最優(yōu)矩陣與擬優(yōu)矩陣之間的轉(zhuǎn)換公式可以得到擬優(yōu)矩陣如下:

    最后求得擬優(yōu)矩陣的特征向量,并進行歸一化操作得到 各個指標的權(quán)重向量 W=(0.101,0.021,0.038,0.473,0.101,0.266)。

    5 多屬性綜合評價

    5.1 TOPSIS及改進的TOPSIS

    作為全國智能電網(wǎng)發(fā)展較快的省市,江蘇省南京市擁有大規(guī)模的智能電網(wǎng)系統(tǒng),本文以南京市3個區(qū)域的通信網(wǎng)系統(tǒng)為例,以1星期為周期,隨機采集系統(tǒng)運行的指標參數(shù),對3個通信網(wǎng)絡的性能進行綜合評估,則3個對象網(wǎng)絡1、網(wǎng)絡2和網(wǎng)絡3以及經(jīng)過分析處理得到的指標見表1。

    首先對各個指標的值按照式(6)進行歸一化操作。根據(jù)指標的權(quán)重向量W,計算出加權(quán)矩陣,見表2。

    根據(jù)式(7)、式(8)求出網(wǎng)絡系統(tǒng)的正理想解和負理想解如下:

    通過式(9)、式(10)求得各個網(wǎng)絡的正負熵如下:

    根據(jù)正負熵的值,按照式 (11)可以計算基于基本的TOPSIS方法和改進的TOPSIS方法的網(wǎng)絡與理想網(wǎng)絡的相對接近度分別為n′=[0.758,0.189,0.600]和n=[0.752,0.172,0.721]。

    5.2 SAW法綜合評價

    在使用簡單加權(quán)法進行綜合評價時,對待評價的m個網(wǎng)絡和n個指標,首先要對各個指標值 uij按照式(17)進行歸一化處理:

    經(jīng)過歸一化的指標矩陣見表3。

    使用SAW歸一化矩陣與改進的AHP算法求得的權(quán)重向量相乘可得3個網(wǎng)絡的最終得分為n″=[0.968,0.918,0.963]。

    5.3 結(jié)果分析

    通過以上3種評估方法計算的3個網(wǎng)絡的排名是一致的,由此可知,利用改進的TOPSIS方法進行綜合評估是有效的。3個網(wǎng)絡相比,可靠性相差甚小,在自愈能力要求相對較高的情況下,網(wǎng)絡1作為首先網(wǎng)絡是可以理解的。網(wǎng)絡3和網(wǎng)絡2相比較,可靠性、自愈能力、傳輸速率優(yōu)于網(wǎng)絡2,故而其評估結(jié)果是合理的。

    表1 指標矩陣

    表2 加權(quán)矩陣

    表3 SAW歸一化矩陣

    假設各項指標的權(quán)重不變,對于3個網(wǎng)絡,僅更改某個指標的值,其他指標的值均不變化,測試改進的TOPSIS方法與SAW方法對指標變化的敏感度,測試結(jié)果如圖1~圖4所示。選取3個網(wǎng)絡的自愈能力同時增減相同的指標量,由圖1、圖2可知,改進的TOPSIS方法對自愈能力的變化更為明顯。圖3、圖4為更改平均傳速率的值測得的改進的TOPSIS方法與SAW方法對其改變的敏感度,同樣可知改進的TOPSIS方法更為敏感。

    6 結(jié)束語

    圖1 改進的TOPSIS方法對自愈能力的敏感度

    圖2 SAW方法對自愈能力的敏感度

    圖3 改進的TOPSIS方法對平均傳速率的敏感度

    圖4 SAW方法對平均傳輸率的敏感度

    目前,智能配用電通信網(wǎng)性能評估的方法相對較少,參考文獻[6]中提出的基于多層次灰色關聯(lián)分析的綜合評價方法有明顯的缺陷。本文所提出的基于改進的TOPSIS方法的綜合評價算法與參考文獻[6]中的評估方法進行比較有以下優(yōu)點:首先,對AHP方法進行了改進,使得算法更加適合智能配用電通信網(wǎng);其次,本文采用了主客觀相結(jié)合的評估方法,使得權(quán)重的確定更加合理化;最后,針對本文提出的方法進行試驗驗證,同時分析了改進的TOPSIS方法與SAW方法對網(wǎng)絡指標的敏感度。結(jié)果表明,改進的TOPSIS方法更加適合對指標敏感的配用電通信網(wǎng)的綜合性能分析,試驗結(jié)果更加具有說服力。

    參考文獻

    1 張道農(nóng),彭華,劉洋等.我國“十二五”智能電網(wǎng)的發(fā)展重點研究.華北電力技術(shù),2013(1)

    2 曹君威,萬宇鑫,涂國煜等.智能電網(wǎng)信息系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)研究.計算機學報,2013,36(1):143~167

    3 孫強,葛旭波,劉林等.智能電網(wǎng)多屬性網(wǎng)絡層次組合評價法及其應用研究.電網(wǎng)技術(shù),2012,36(10):49~54

    4 張健,蒲天驕,王偉等.智能電網(wǎng)示范工程綜合評價指標體系.電網(wǎng)技術(shù),2011,35(6):5~9

    5 李家全.配電網(wǎng)通信系統(tǒng)綜合性能評價體系研究.陜西電力,2010(5):61~65

    6 宋戈.基于多層次灰色關聯(lián)分析的配電網(wǎng)通信系統(tǒng)綜合評價方法.數(shù)字通信世界,2012(1)

    7 王志波.基于AHP-灰色關聯(lián)度模型的企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評價.統(tǒng)計與決策,2013(4)

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    9 常建娥.層次分析法確定相關權(quán)重的研究.武漢理工大學學報,2007,29(1):153~155

    10 潘吟,吳望名.反對稱陣的最優(yōu)傳遞陣.數(shù)學的實踐與認識,1988(2)

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