Feb, 2024

基于分析层次过程和模糊逻辑的两种在线地图匹配算法

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TL;DR本文的目标是开发新的地图匹配算法并改进之前的工作，涵盖了分析层次过程法（AHP）地图匹配和模糊逻辑地图匹配，这些算法中使用 AHP 进行地图匹配的方法是本文新开发的，而使用模糊逻辑进行地图匹配的应用与现有研究基本相同，只有一些小的改变。由于这两种方法都适用于处理不精确信息并且易于实现，我们决定使用这些方法。
map matching algorithmsanalytic hierarchy process (ahp)fuzzy logicimprecise informationimplementation
发现论文，激发创造
  • 多准则启发式评分估计

    本文介绍了一种将启发式评估法集成到层次分析法层次框架中的方法，并提供了多种决策制定的例子。

    May, 2022

  • AHP 中安全的判断聚合

    该论文介绍了两种启发式方法以在小组分析层次过程（GAHP）的框架中检测和最小化操纵者的影响，这两种方法都基于判断中异常值和一致性进行。

    Mar, 2023

  • 提升排序模式学习

    本文提出一种使用多准则决策制定方法学习模式排名功能的方法，其中将不同的趣味度度量聚合成单个加权线性排名函数，使用交互式学习过程。该方法基于层次分析过程（AHP）和一组用户排名的模式来构建偏好矩阵，比较根据用户特定趣味度而言的测量的重要性。在广受欢迎的数据集上进行的实验表明，与现有技术相比，该方法显著减少运行时间并返回精确模式排名，同时对用户误差具有鲁棒性。

    Mar, 2022

  • 基于投影技术和余弦相似度测量的直觉模糊决策新方法

    基于投影技术和余弦相似度测量的直觉模糊集相似度测量方法首次被提出，开发了一种基于该方法的多属性决策和医学诊断方法，与现有方法相比具有更高的准确性，在医学诊断领域具有快速诊断疾病的能力，可应用于直觉模糊集和区间价值直觉模糊集。

    Nov, 2023

  • 利用谐波分析将领域知识纳入匹配问题

    探究加速解决二次分配问题（QAP）的新方法，利用特殊的优化函数方法在傅里叶空间中优化对称群 Sn，以及在多个优化任务中学习参数。实验表明，新方法在实际领域中可以优于现有方法。

    Jun, 2012

  • 改进基于模糊逻辑的轨迹匹配方法与停留点检测

    使用 DBSCAN 算法对 GPS 轨迹数据中的停留点进行聚类处理，从而去除冗余数据，提高地图匹配算法的效率和处理速度。该方法相较于基于模糊逻辑的地图匹配方法，可以降低 27.39％的数据量和 8.9％的处理时间，且取得相同的精确匹配结果。

    Aug, 2022

  • 基于相似度度量的犹豫模糊图的能量和拉普拉斯能在决策问题中的应用

    本文提出一种新的犹豫模糊相似度测量方法，然后使用它来开发犹豫模糊相似度测量矩阵，进而使用工作程序对犹豫模糊图进行分类。我们通过应用犹豫模糊偏好关系（HFPRs）和一个不同的 HFPRs 之间的常规相似度程度来估算专家合适的声誉分值，并提供实时的数值例子来展示和验证我们的工作程序。

    Apr, 2022

  • 结合启发式和多智体强化学习的多机器人路径规划

    提出了一种结合启发式搜索、经验法则和多智能体强化学习的路径规划方法 MAPPOHR，将启发式搜索用于生成全局路径，用经验法则和奖励函数激励实时规划器，用多智能体强化学习算法实现实时规划，实验证明该方法比传统学习和启发式方法的规划性能更好且学习效率更高。

    Jun, 2023

  • HiMAP: 学习基于启发式的策略用于大规模多智能体路径规划

    本文介绍了一种名为 HiMAP 的新型可扩展方法，应用了带启发式指导的模仿学习，并在分散化方式下进行训练，展示了在仅限于模仿学习的大规模多智能体路径规划领域能够取得竞争性的成功率和可扩展性结果，显示了模仿学习在路径规划领域的潜力。

    Feb, 2024

  • 基于 TOPSIS 和优化模型的模糊多属性群体决策新方法

    基于 TOPSIS 和优化模型的方法用于环境中的多属性群体决策。通过最小化个体评价与所有专家的整体一致评价之间的差异的总和，建立新的优化模型以确定专家权重；基于 TOPSIS 方法，得出改进的评价指标用于评估每个备选方案；最后，通过建立优化模型来确定属性权重，将其纳入评价指标以对备选方案进行排名。综合以上步骤，提出了完整的模糊多属性群体决策算法，能充分发挥主观和客观权重方法的优势。通过实际案例研究验证了所提供方法的可行性和有效性。

    Nov, 2023