系统工程 完整版 汪应洛主编课后题答案

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第四章 7 解:

(c):S=( S 1, S 2, S 3, S 4, S 5, S 6, S 7)

R b

= (S 2 , S 3 ),( S 2 , S 4 ), ( S 3 , S 1 ), ( S 3 , S 4 ), ( S 3 , S 5 ) , ( S 3 , S 6 ), (S 3, S 7) , (S 4, S 1) , ( S 5 , S 3 ) , ( S 7, S 4 ), (S 7, S 6)

⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣

⎡=010100000

0000

000001000000001

1111001000110000000

00A ⎥⎥⎥

⎥⎥

⎥⎥⎦

⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1101001010000

01111101000100

111111011111111000000

1M =(A+I)2 ⎥⎥

⎥⎥⎥

⎥⎥⎦

⎢⎢⎢⎢⎢

⎢⎢⎢⎣⎡=111001

010000001001111101111111000001

'M

解:⎥⎥⎥

⎥⎥

⎥⎥⎥

⎥⎥⎦

⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣

⎡=100000000110000000111100111110100000110111001

110001000

110000101110001010110000001M

9、(2)解:规范方法:

所以设B 中元素Bu=3、Bv=6

R(3)={ 1,2,3,4}、R(6)={ 2,4,5,6,7,8}

R(3)∩R(6)={ 1,2、3,4} ∩ {2,4,5,6,7,8} ≠φ,故区域不可分解 2

将满足C =R 的元素2,8挑出作为第1级 将满足C =R 的元素4挑出作为第2级 将满足C =R 的元素1,5挑出作为第3级 将满足C =R 的元素3,7挑出作为第4级 将满足C =R 的元素6挑出作为第5级 将M 按分级排列:

⎥⎥

⎥⎥

⎥⎥

⎥⎥⎦

⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢

⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=110101110101011100101101000101010000110100000

101000000100000000167351482M

提取骨架矩阵如下:

⎥⎥

⎥⎥

⎥⎥

⎥⎥⎦

⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=

010000000001001000001000000001000000010000000001000000000000000067351482'A

(1) 实用方法:

⎥⎥

⎥⎥

⎥⎥⎤

⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=

1101100100100100100000000000067351482M

建立其递阶结构模型同上。

第五章 9

11DYNAMO 方程及其变量说

(1); (2L N R A C SE=2

A SP ·K=SR ·K/P ·K A SR ·K=SX+S ·K C SX=60

L P ·K=P ·J+ST*NP ·JK N P=100

R NP ·KL=I*P ·K C I=0、02

其中:LENGTH 为仿真终止时间、TIME 为当前仿真时刻,均为仿真控制变量;S 为个体服务网点数(个),NS 为年新增个体服务网点数(个/年),SD 为实际千人均服务网点与期望差(个/千人),SE 为期望的千人均网点数,SP 为千人均网点数(个/千人),SX 为非个体服务网点数(个),SR 为该城市实际拥有的服务网点数(个),P 为城市人口数(千人),NP 为年新增人口数(千人/年),I 为人口的年自然增长率。

解:(1)因果关系图:

方案总重要度计算表如下:

所以m 3 ›m 2 ›m 4 ›m 1 ›m 5

13、 现给出经简化的评定科研成果的评价指标体系,其中待评成果假定只有3项,共有12个评价要素,如图所示。

要求:

(1)、写出12个评价要素之间的邻接矩阵、可达矩阵与缩减矩阵。

(2)、若由10位专家组成评审委员会,对成果A 的评议表决结果如表所示(其中Nij 表示同意A 结果在i 评审指标下属于第j 等级的人数)。请写出隶属度rij 的定义式(i=1,2,…,m,j=1,2,…,n)

(3)、假定通过AHP 方法计算出的级间重要度如上图上各括号中的数值所示,请问5个评审指标(S5~S9)权重各为多少?

(4)、请根据已有结果计算并确定成果A 的等级。 解:(1)邻接矩阵: A= 可达矩阵 M= 缩减矩阵:

学术成就(S 2) 经济价值(S 3) 社会贡献(S 4)

综合结果(S 1)

(S 9)

0、4

0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0

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