基于复杂交通系统的脆性理论研究

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1、哈尔滨理T大学T学硕上学位论文基于复杂交通系统的脆性理论研究摘要随着系统的结构越来越复杂,功能越来越完善,自动化程度也越来越高,系统的脆性问题也越来越成为系统的一个不容忽视的现象。系统的脆性一旦被激发,将会造成整个系统的崩溃,这会给整个系统带来不可估量的损失。因此分析脆性激发的原因、产生的机理、对脆性源的辨识与评价以及系统的脆性度等等与脆性有关的问题,就成为刻不容缓的大事。在本论文中,首先通过介绍复杂系统研究的现阶段发展情况,说明了研究复杂系统脆性的重要性。接着给出了复杂系统脆性的定义,特点,以及脆性理论与其他

2、科学理论的关系,并在此基础上给出了脆性联系函数的定义。其次,鉴于模糊层次分析法在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性,本文采用模糊层次分析法对复杂交通系统进行脆性源评价。通过对影响道路交通安全的因素进行分析,并结合实例,找到了导致交通系统脆性发生的脆性因素。仿真结果说明,采用模糊层次分析法来分析系统的脆性风险可以提高其评估准确性。为深入研究复杂系统的脆性问题奠定了一定的基础。进一步,分析了系统脆性环境对系统脆性的作用,将系统脆性环境分解成系统的包含脆性事件和脆性因子的两层结构,对脆性事件和脆性因子分别进行分析,

3、提出脆性因子是系统的脆性环境的根本要素,是影响系统脆性的本质原因。并且借鉴风险分析的相关理论,引出对系统的脆性程度进行评估的脆性度的定义。最后,将脆性因子的模糊层次分析法和最大熵原理应用到复杂交通系统的脆性模型下层结构分析中,并对如何求得最佳的系统负荷信息量展开进一步研究,通过设计相应的数值优化算法对最大熵原理中的未知的拉格朗日乘子进行求解。然后,对一个具体的交通流问题进行仿真分析,得出交通系统的负荷信息量和脆性度的仿真结果。关键词复杂交通系统;脆性;模糊层次分析法;最大熵原理哈尔滨理丁人学丁学硕十学位论文Re

4、searchonBrittlenessTheoryBasedonComplexTrafficSystemAbstractAlongwiththesystemstructurebecomingmorecomplex,thefunctionbecomingmoreperfectandthedegreeofautomationbecominghigher,thebrittlenessproblemofsystemisbecomingmoreandmoreaseriousphenomena.ⅥrIlenthebritt

5、lenessofsystemiSmotivated.itwillleadthewholesystemtocollapse,bringingimmeasurablelosstosystem.Thusanalyzingthereasonofbrittlenessbeingmotivated,themechanismofbrittleness,theidentificationandevaluationofbrittlesource,brittlenessdegreeofsystemandSOonbecomeaver

6、yurgenttask.Thispaper,firstly,showstheimportanceofdoingresearchoncomplexsystembrittlenessbyintroducingthecurrentdevelopmentofcomplexsystem.Thenthedefinitionandthecharacteristicsofbrittleness,therelationofbrittlenesstheoriesandotherscientifictheoriesaregiven.

7、Onthatbasis,thedefinitionofbrittlelinkfunctionisputforward.Secondly,FuzzyAHPcansolvecomplexdecisionproblemswithgoodpracticabilityandeffectiveness,inconsiderationofwhich,fuzzyAHPisusedtoevaluatethebrittlenesssourceofcomplextrafficsystem.inthispaper.Throughthe

8、analysisoffactorsthataffectthetrafficsystemsafetywithaexample,thebrittlenessfactorsthatIeadtrafficsystemintocollapsearefound.ThesimulationresultshowsthatadoptingtheFuzzyAHPmethodtoanalyzethesyst

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