破坏性影响条件下资源分配的可能方式

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注解: 这项研究的主题是在可能造成破坏性影响的情况下进行资源分配的方法。
研究的目的是在可能的破坏性影响条件下的分配决策过程的模型。
作者考虑了在可能产生不良影响的条件下对资源流分布过程进行建模的问题。 结果表明，在决策过程的时间复杂度方面，使用相对模糊估计的资源转移路线的偏好比对整个资源分配区域进行建模更为方便，因为在统计和专家评估的基础上，可以在破坏性影响下相对快速地确定路线的偏好。

该研究方法基于集合论，模糊逻辑，进化和免疫方法的使用。 模糊偏好关系的使用减少了模型构建的时间，并且使用进化和免疫方法加快了对解决方案的搜索。 该研究的主要结论是使用资源分配组织中使用的路线偏好的相对模糊估计的可能性。 提出了一种在破坏性影响下进行资源分配的算法，其显着特征是在形成一组初始解时使用先前实现的资源分配的信息。 所获得的解决方案的验证应该使用负选择的方法进行-这是免疫系统建模的方法之一。 建议修改现有解决方案，例如使用进化建模方法。

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