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