论文:基于高维多目标优化的集团信息运维指标建模研究与应用.pdf
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1、安徽大学硕士学位论文摘要摘要甥I嬲集团为了考核信息系统运维的水平,与一些先进的指标进行比较,使用一 些指标的得分数据来对企业信息系统运维情况进行分析,从而在对比中看出本单 位的不足,努力在管理上得到更进一步的改进,在指标上能够获得更高的水平。针对信息系统运维集团提出的指标管理体系,其内容包括系统运行水平、系统运 行安全、调运体系建设、运行队伍建设、运行专项工作、事故与障碍等指标。本文就是基于指标体系中各单位运行评价与分析系统提出利用高维多目标 优化来对集团运维指标分析与评价,本文着重分析人力资源与管理指标之间的关 系。基于集团对各单位运维指标的分析与评价系统的指标体系来对指标进行拟 合,将指标
2、分析拟合成目标函数,然后将多目标优化应用到这些指标拟合函数上,最后得出一些非支配解集。之前公司管理层做的资源分配方案都是依靠经验或简 单的计算作出的决定,这种决定往往不是最好的,常常会因为决策失误而导致得 分很低。因此用高维多目标优化来作优化,其解集中的解都是非支配解,其分配 方案要比之前简单的判断来获得的解好。决策者可根据一些偏好信息从非支配解 中来选择一个解作为人力资源的分配方案。本文实验结果证明这种利用多目标优 化获得的分配方案要比仅依靠经验设定的方案要好的多。自上个世纪60年代以来,多目标优化问题就备受研究人员的关注。但是极大 部分算法都只是考虑三个或三个以下目标的低维情况的问题,而在
3、实际问题中,包括的目标数非常大,目标数目为四维或大于四维。而目标数量大于三维时,基 于Pareto排序的算法比较困难,因为随着目标维数的增加,种群当中的非支配个 体的总数量将呈指数增长,极度削弱了基于Pareto排序进行搜索与选择的能力。本文主要针对集团运维系统的应用将高维多目标优化方法应用其中,另外就是对 目标缩减来这种方法作了一些研究改进,工作包括以下几个方面。首先,对集团信息运维系统指标评价分析系统中的评价指标进行高维多目标 优化建模,将高维多目标算法应用其中。以集团评价系统中的指标为高维多目标 函数,主要考虑公司资源有限的特点,利用高维多目标优化得出好的资源分配方 案,能在满足指标得分
4、的基础上,适应考核方案的变动性,具有多样化和灵活化 的特点。安徽大学硕士学位论文基于高维多目标优化的集团运维指标建模研加应用其次,引用了最小二乘法作为本文重点使用的高维多目标缩减算法,并对最 小二乘法中的经典的NSGA-II算法中的密度函数提出改进和应用。最小二乘法可 以很方便地将高维目标空间的点拟合成若干条直线段,这样由若干条直线段组成 的曲线可以近似的代表目标函数曲线。并在算法中使用了改进了密度函数的 NSGA-H目标进化算法,并与原NSGA-II在集团评价模型中作了比较,实验证明 了改进后算法的合理性与有效性。最后,将改进密度函数的最小二乘法应用到集团运行与评价系统模型中,针 对集团考核
5、方案的特点进行设计并实现了基于Web的集团评价与分析系统。最终 将本系统做成产品,推到各省市地市。由此拓展了新的高维多目标优化的应用领 域。关键词:高维多目标优化,最小二乘法,密度评估策略,指标分析。安徽大学硕士论文AbstractAbstractThe Group Company in order to assess enterprises performance level,they often compare with some advanced indicators for comparison,use some index score data to analyze the ente
6、rprises operation,so as to see that their own shortcomings,in contrast to get further improvement on management and on the index can achieve a higher level.This is what we used to say benchmarking on The Group Company.But The Group Company in addition to the provisions in its index using the benchma
7、rking management strategy,they also use this benchmarking management strategy on provinces and Cities Company of The Group Company.The index system includes four main categories of 41 indicators of basic information security management,grid operation,human resources.This paper is based on the index
8、system around the city operations evaluation and analysis system proposed the use of high-dimensional multi-objective optimization analysis and evaluation of indicators.This paper focuses on the relationship between human resources indicators level fitting analysis on the basis of the analysis and e
9、valuation of the index system,the indicators proposed composite objective function.Then use the knowledge of multi-objective optimization application on objective function.F inally,get some non-dominated solution set.Decision makers can accord to some preference information to choose a solution as t
10、he allocation of human resources.This paper ex perimental results show that multi-objective optimization allocation scheme is better than relying solely on the ex perience of the program.Since the 1960 s,the multi-objective optimization problem is more and more attention by researchers.But the great
11、 part of the algorithm are currently considering two or three goals of low dimensional case,In practical problems,including the target number is very big,the target number for four or more than four dimensions.When the target number is greater than 3 dimensions,based on the Pareto sorting algorithm
12、is more difficult.The total number of non-dominated individuals among populations in安徽大学硕1学位论文基于高维多目标优化的集团运维指标建模研究与应用will increase ex ponentially with increasing target dimension.That ex tremely weakened the ability to search based on Pareto ranking and selection.At present of high-dimensional multi
13、-objective optimization algorithm mainly divides into three categories:one is the sorting method based on Pareto dominance,Algorithm is combined with some preference information or some kind of technology to simplify the problem.The high-dimensional multi-objective problem is transformed into low di
14、mensional multi-objective optimization problem.One is relax ation of Pareto dominance relations.This relax ed Pareto dominance relationship.And another one is non-Pareto ranking,this method uses new evaluation criteria.This paper mainly aimed at the target to reduce to some research are made to this
15、 method,main work includes the following three aspects.F irst,the Group Company evaluation index analysis system for high-dimensional multi-objective optimization model,Evaluation index system of the national power grid for high-dimensional multi-objective function.We mainly consider the limited com
16、pany resources.Use of high-dimensional multi-objective optimization to get better resource allocation scheme,has the characteristics of diversified and flex ible.Second,Refers to the least squares method as used in the high-dimensional multi-objective reduction algorithm of this paper,Least square m
17、ethod can be easily to fit the high dimensional target space point synthesis of a number of straight line segments.It consists of a number of straight line segments of curve can approx imate the curve on behalf of the objective function.And used in the algorithm improved the density function of the
18、NSGA-II objective evolutionary algorithm,And compare with the original NSGA II in The Group Company evaluation model,Ex periments to prove the validity and reasonableness of the improved algorithm.F inally,will improve the density function of the least squares method is applied to the national grid
19、operation model and evaluation system,According to the characteristics of electric power company appraisal scheme was designed and implemented its evaluation and analysis system based on Web.Eventually make the system into a product,Promotion to the provinces and cities.Ex pand the application 安徽大学硕
20、士论文Abstractfield of the high-dimensional multi-objective optimization.Key words:high-dimensional multi-objective optimization,the least square method,the density of evaluation strategy,index analysis安做大学硕士学位论文基干高维多目标优化的集团运维指标建模研究与应用目录摘要.IAbstract.Ill目录.VI图目录.VIII表目录.X第一章绪论.11.1 研究背景和意义.11.2 国内外研究现状.
21、21.3 论文主要研究内容及组织结构.41.3.1 研究内容.41.3.2 论文架构.5第二章基于高维多目标优化的集团运维指标.62.1 引言.62.2 集团运行指标体系简介.72.3 目标函数建模方法.92.4 本章小结.10第三章集团运维指标的高维多目标优化.113.1 集团运维指标高维多目标优化建模.113.2 基于最小二乘法的集团运维指标的目标缩减.123.1.1 最小二乘法介绍.123.1.2 基于最小二乘法的目标缩减算法.133.1.3 实验与分析.203.3 基于改进密度评估函数的目标优化算法.213.2.1 目前的密度评估函数存在的问题.223.2.2 引入新的密度评估方法.2
22、33.2.3 实验与分析.253.4 基于高维多目标优化的集团运维系统应用分析.29VI安徽大学硕士论文目录3.5 本章小结.32第四章集团运维评价与分析原型系统的设计与实现.334.1 集团运维评价与分析系统设计目标与原则.334.2 系统设计思路.354.3 系统总体框架设计.364.4 系统详细设计.384.5 系统环境.414.6 系统实现与应用.424.7 本章小结.46第五章总结与展望.47参考文献.48致谢.52攻读学位期间发表的学术论文目录.53攻读硕士学位期间所参加的科研项目.54安徽大学硕士学位论文基于高维多目标优化的集团运维指标建模研究与四用图目录图2.1集团运行公司评价
23、指标体系.7图3.1目标拟合成直线段组成的曲线.18图3.2基于最小二乘法的目标缩减算法流程图.20图3.3原算法的前几次运行结果.26图3.4改进密度函数算法的前几次运行结果.26图3.5原始NSGA-II算法得到的四组结果.27图3.6改变密度函数的NSGA-II算法得到的四组结果.28图3.7集团评价方案模型.30图4.1管理目标.34图4.2实现技术目标.35图4.3总体设计原则.35图4.4系统应用逻辑架构.37图4.5系统的网络架构.37图4.6系统模块.38图4.7用户管理的示例用例图.38图4.8指标体系管理的活动图.39图4.9评价方案业务流程图.40图4.10评价月报流程图
24、.40图4.11具体数据库概要设计图.41图4.12登录界面.42图4.13进行入系统首页界面.43图4.14系统管理内容.43图4.15指标体系管理(文中找不到出处).44图4.16评价方案送审.44图4.17指标状态分析页面.45图4.18得分趋势分析页面.46VIII安徽大学硕士论文图目录Content of FiguresF ig 2.1 The Group Company evaluation index system.7F ig 3.1 Objective to synthesis of straight line segments of curve.18F ig 3.2 Targ
25、et to reduce algorithm flow chart based on the least square method.20F ig 3.3 Previous operation results of the original algorithm.26F ig 3.4 Previous operation results of the density function algorithm.26F ig 3.5 F our groups of results obtained by the original NSGA-II algorithm.27F ig 3.6 F our gr
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- 论文 基于 多目标 优化 集团 信息 指标 建模 研究 应用
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