Egyptian Informatics Journal（2013）14，125开罗大学埃及信息学杂志www.elsevier.com/locate/eijwww.sciencedirect.com原创文章模糊多准则决策模型埃及发电的不同情景赫沙姆湾放大图片作者：Hamed M.Elsayedb，*，Hisham F.AlyCa统计研究所，埃及开罗b埃及开罗中央公共动员和统计局c埃及开罗原子能管理局接收日期：2012年10月4日;修订日期：2013年4月22日;接受日期：2013年2013年5月29日在线提供在网络分析法（ANP）中，建立一个层次结构或网络来表示决策，并建立一个矩阵，其中包含父元素下链接的元素的成对比较判断这些元素的相对权重的优先级向量的推导。然后对所有的优先权向量进行适当的加权和求和，以获得决策方案的总体优先权在本文中，我们将开发一个有效的模糊ANP模型，帮助决策者选择埃及发电方案的替代方案。©2013制作和主办由Elsevier B.V.代表计算机与信息学院开罗大学。1. 介绍基于模糊规则的系统已广泛应用于各种工程领域，如数据挖掘，模式识别，系统识别和过程控制[1]。模糊逻辑是表达领域专家知识的重要工具，因此，人类的宝贵经验可以融入控制器设计中，并应用于处理现实生活中的情况，*通讯作者。联系电话：+20 1111935336。电子邮件地址：hehefny@ieee.org（H.A.Hefny），hamed_30@hot-mail.com （ H.M. Elsayed ） ， hishamfaly@hotmail.com （ H.F.Aly）。开罗大学计算机和信息系负责同行审查。制作和主办：Elsevier经典的控制方法难以或不可能解决[2]。网络分析法（ANP）用于解决决策准则或备选方案之间存在相互关系的多属性决策问题。在ANP的传统公式中，人类的判断被表示为精确的数字。然而，在许多实际情况下，人类偏好模型是不确定的，决策者可能无法分配精确的数值比较判断。由于某些评估标准本质上是主观和定性的，决策者很难使用精确的数值来表达偏好，并提供精确的他更希望使用区间或模糊评价[3]。为了改进ANP方法，本文讨论了一种模糊ANP方法，它用高斯模糊数表示决策者所提出的模型使用语言1110-8665© 2013由Elsevier B. V.代表开罗大学计算机与信息学院制作和主办。http://dx.doi.org/10.1016/j.eij.2013.04.001关键词模糊;网络分析法;高斯函数;决策126H.A. Hefny等人变量和高斯模糊数作为成对比较尺度，用于导出不同选择属性和子属性的优先级。在最后一步中，将主属性、子属性和方案的优先权进行组合，确定方案的优先权。具有最高优先级权重的备选方案被选为最佳备选方案。Erginel和S，enturk开发了一种模糊ANP模型来对三个全球移动通信系统（GSM）运营商进行排名[4]。Yuksel和Dagdeviren使用模糊ANP演示了一个定量优势、劣势、机会和威胁（SWOT）分析的过程，即使纺织公司的战略因素之间存在依赖性，也可以执行该过程[5]。本文旨在提出一个模糊ANP决策支持系统，帮助决策者的任何权威在选择最佳方案中的几个报价。这类系统通常需要经验丰富的决策者考虑模糊和不确定的信息。模糊集理论提供了一种可能的方法来管理这些类型的数据或信息。另一方面，ANP提供了一种处理对不同决策方案的不同偏好的方法。本文的其余部分组织如下：在第2节中，模糊集，语言变量，层次分析法（AHP），模糊AHP 应 用 文 献 的 概 述 。 第 三 节 介 绍 了 网 络 分 析 法（ANP）。基于FANP的方法在第4节中讨论。第五节详细介绍了高斯模糊网络分析法（GFANP）在第6节中，从模型产生的结果进行了讨论，并在第7节结束了总结性的重新标记。截至2010年，埃及的装机容量为20吉瓦（GW），计划到2020年再增加25吉瓦的发电能力。埃及大约90%的发电能力是热能（天然气），剩下的10%是水力发电，大部分来自阿斯旺大坝。所有燃油发电厂已转为以天然气为主要燃料。埃及还计划在Kureimat建造一座部分太阳能发电厂，计划总容量为150兆瓦。荷兰资助的一个项目正在苏伊士运河地区建造60兆瓦的风力发电机组。埃及还在尼罗河三角洲的Inshas拥有一个22兆瓦的核研究反应堆，由INVAP S.A.建造。1997年开始运营[6]。2. 文献调查2.1. 模糊集当模糊集理论被提出时，研究人员认为决策是该理论最有吸引力的应用领域之一[7]。模糊决策理论试图处理人类偏好、约束和目标公式中固有的模糊性和非特定性[8]。X中的模糊集A的形式定义如下[9]：A¼fx;lAxjxeXg1其中X是论域，lA（x）是A中元素x的成员度.2.2. 语言变量传统的系统分析技术本质上不适合于处理人性化系统，因为人性化系统的行为受到人类判断、理解和情感的强烈影响[10]。这就是所谓的不相容性原则的表现：“随着系统复杂性的增加，我们对其行为做出精确而又重要的陈述的能力会减弱，直到达到一个阈值，超过这个阈值，精确性和重要性几乎成为相互排斥的特征。由于这种信念，Zadeh提出了语言变量的概念，作为模拟人类思维的替代方法，这种方法以近似的方式总结信息，并以模糊集而不是清晰的数字表示[11]。2.3. 层次分析法（AHP）层次分析法是在20世纪70年代早期发展起来的，以响应军事应急计划、稀缺资源分配以及裁军协议中政治参与的需要[12，13]。所有这些问题在很大程度上依赖于在多标准过程中对无形资产的衡量和权衡。层次分析法是一种结构化的方法，以获得决策者的偏好意见。它的方法步骤可以很容易地结合到多目标规划公式与交互式求解过程[12AHP方法涉及将复杂的非结构化问题分解为一组以多级层次形式组织的组件[14]。层次分析法的一个显著特点是根据考虑因素的相对重要性赋予相应的数值，从而将决策者的主观判断量化。可以通过让判断确定变量的总体优先级来得出结论[15]。层次分析法（AHP）通过考虑以下因素，有一些冲突的标准。在AHP中，人们建立一个层次结构或网络来表示一个决策，并建立一个矩阵，该矩阵包含在父元素下链接的元素的两两比较判断。层次结构的形成方式是，它允许使用一个级别中的元素来比较下一个级别中的元素。层次结构应该足够丰富，以表示问题，但足够简单，以反映敏感性。配对比较是必不可少的。首先根据偏好表进行配对比较，然后从中得出优先级。配对比较是生成相对测量的引擎。然后导出这些元素的相对权重的优先级向量。每个父元素都有一个这样的矩阵。所有优先级向量都经过适当的加权和求和，以获得决策的备选方案的总体优先级[16]。2.3.1. 标准AHPSatty从数学上证明了特征向量解是从标准AHP中的成对矩阵[14]。表1表示Saaty[17]使用的标准偏好表。表2显示了目前在几种情况下使用的改良偏好表[18]。埃及不同发电方案的模糊多准则决策模型127GiGiGi通过对各对象的分析，可以得到如下的模糊综合度值：设X ={x1，x2，. ，xn}表示作为对象集的替代元素，并且令U ={u1，u2，. ，um}表示将标准的要素作为目标集。因此，每个对象的m个范围分析值可以用以下符号获得M1;M2;... ;Mm第二节. ;n 2其中所有的Mj我 第一章;第二章;. ;m是三角模糊数，bers（TFN）。Kahr-aman等人给出了张氏度分析的步骤. [27][28][29][2[28]第10段。2.4. 为什么是ANP？虽然AHP技术消除了问题分析的测量和评估步骤中固有的缺陷，但它并不测量因素之间可能的依赖关系。层次分析法假设层次结构中的因素是独立的，然而，这并不总是一个合理的假设。各因素之间可能存在的相关性只能通过内外部环境分析来确定。3. 网络分析法（ANP）2.3.2.程度模糊层次分析法（FAHP）不同的FAHP方法中最常用的方法是Chang[19]提出的程度分析方法。模糊层次分析法中最早的工作是比较三角隶属函数描述的模糊比率[20]. Cheng和Mon提出了一种基于模糊标度的层次分析法（AHP）评估武器系统的新算法，这是一种模糊环境中的多准则决策方法[21]。Cheng提出了一种基于隶属度函数等级值的模糊层次分析法评估海军战术导弹系统的新算法[22]。将该算法应用于某导弹武器系统的评估与选择问题。Kuo等人开发了一个决策支持系统，该系统使用模糊集理论与层次分析法相结合，用于定位新的便利店[23]。Altinoz研究了纺织行业一般和具体的供应商选择[24]。Kahmarty等人使用模糊层次分析法（AHP）来选择最佳供应商公司，该公司为白色商品行业中确定的标准提供最满意度[25]。Chan和Kumar讨论了一种模糊AHP方法，用三角模糊数表示决策者主要目标为为制造公司选择最佳全球供应商。Haq和Kannan提出了一个结构化模型，用于使用层次分析法（AHP）和模糊AHP[26]评估供应商选择。程度分析法是用来考虑一个对象对目标的满足程度，即满足程度。在该方法中，在模糊度分析的基础上，ANP是一种多属性的决策方法，基于该领域专家的推理，知识和经验。ANP可以作为一个有价值的辅助决策，涉及有形以及无形的属性与正在研究的模型。 ANP依赖于征求管理投入的过程，从而使决策者之间能够进行有条理的沟通。因此，它可以作为战略决策问题的定性工具[29]。AHP方法不能衡量因素之间可能存在的依赖关系。它假设层次结构中的因素是独立的;然而，这并不总是一个合理的假设。各因素之间可能存在的依赖关系只能通过内部和外部环境分析来确定。ANP是AHP的一种推广。虽然AHP表示具有单向层次AHP关系的框架，但ANP允许决策级别和属性之间的复杂相互关系[5]。例如，不仅标准的重要性决定了备选方案的重要性（如在等级中），而且备选方案的重要性也可能对标准的重要性产生影响。因此，具有线性的从上到下结构的分层表示不适合于复杂的系统。具有反馈的系统可以用网络来表示。4. 模糊ANP模糊网络分析法改进了网络分析法在两两比较过程中不能处理印象的缺点。模糊ANP不使用一个明确的值，而是应用一系列的值来包含决策者的不确定性。它增强了ANP处理不精确和不确定的人类比较判断的潜力。Ramik决定表2改进的AHP偏好表。语言变量Crisp数同等优先（EP）1弱偏好（EWP）2弱优先（WP）3弱至中等偏好（WMP）4中等偏好（MP）5中度至强烈偏好（MSP）6强烈推荐（SP）7强烈至非常强烈偏好（SVP）8非常强烈偏好（VP）9非常强烈至极优先（VEP）10极优先（XP）11表1AHP的标准偏好表语言变量Crisp数同等优先（EP）1中等优先（WMP）2中等偏好（MP）3中度至强烈偏好（MSP）4强烈推荐（SP）5强烈至非常强烈偏好（SVP）6非常强烈偏好（VP）7非常强烈至极度偏好（VEP）8极优先（XP）9G128H.A. Hefny等人使用ANP和模糊输入的系统[30]。本文提出了模糊数的扩展算术运算以及模糊关系的排序以比较模糊结果。Kaur和Mahanti开发了一种基于模糊ANP的方法来选择ERP供应商[31]。本文将模糊逻辑引入网络层次分析法中，克服了网络层次分析法在性能上的不精确性和不准确性。Wu等人开发了一种基于模糊ANP的方法来评估医疗组织绩效[32]。本文提出了一种基于模糊网络分析法（FANP）的评价模型。本研究所提出之模式可提供台湾医院评鉴政策之参考资料，具有高度的学术及政府应用价值。Rafiei和Rabbani使用模糊ANP[33]在混合MTS/MTO上下文中开发了一种有序划分。本文提出了一种基于网络分析法的决策模型。考虑到决策过程中数据的不确定性和模糊性，以及专家和管理者的语言判断，该模型采用了模糊集理论。鲁延代和Erol开发了应用于伊朗Amirkabir大学的DEA本研究是一个两阶段的模型，旨在充分排名的组织部门，每个部门都有多个输入和输出。5. 一种高斯模糊ANP建议模型（GFANP）5.1. 问题公式化需要开发一个决策系统，帮助埃及政府的决策者为埃及发电的不同情景选择最佳替代方案。最高优先级将是最好的（见图）。①的人。有三种备选方案：Alt#1：当前版本，备选方案2：20%核能，75%汽油，5%其他，图1 ANP模型。埃及不同发电方案的模糊多准则决策模型129123Alt#3：25%核能，65%汽油，5%太阳能，5%其他。5.2. 三角模糊数问题下面两个例子说明了三角模糊数的问题。情况1：需要用FANP方法对图2因此我们有的程度的可能性（M1=（l1，m1，u1））P（M2=（l2，m2，u2））的定义为：VM1PM2ld13而（M1=（l1，m1，u1））P（M3=（l3，m3，u3））定义为：1PM1PM2PM 1作为u1l34<假设d0AiminVSi>Sk对于k1;2;。 . . ;n;kd0A11minld1;0106权重向量由下式给出：W0¼d0A;d0A;d0AT7然后W0¼0;ld2;18通过归一化，归一化的权重向量为W¼ 00;w2;w3其中w2和w3是非零值：然后利用三角模糊网络分析法，完全剔除第一个项目，使其权重为零。如果有i项和u1l2<，。. ，l i，则将找到相同的情况，（M1=（l1，m1，u1））P的可能度（M2=（l2，m2，u2））定义为：VM1PM2ld111和（M1=（l1，m1，u1））P（M3=（l3，m3，u3））的可能度定义为：VM1PM3¼0 asu1l312<然后d0A111;0101（M2=（l2，m2，u2））P（M1=（l1，m1，u1））的可能性度定义为：VM2PM1114和（M2=（l2，m2，u2））P的可能 度（M3=（l3，m3，u3））定义为：VM2PM3¼0 asu2l315<然后d0A21/4min1;01/401/6min权重向量由下式给出：W0¼d0A1;d0A2;d0A3T17然后W0¼0;0;1T18通过归一化，归一化的权重向量为W/V0; 0;1VT/V 19V如果有i个项目，并且l i>u1，u2，. ，ui-1，则将找到相同的情况，并且W<$0; 0;.. . ;100T：120T然后用三角模糊网络分析法，只有一个项目的权重等于1，而所有其他项目的权重都是错误W/400;w;w;. ;w其中w;w;. ;w的字符串ð10Þ为0。2 3n2 3n因此，从上面的讨论中，很明显，三角形非零的数字。可能有多个项目的权重等于零。在这种情况下，一个以上的模糊数将被同等地排序。从FANP的角度来看，这意味着一些替代品将被错误地认为是等同的。情形2：在情形1中，每个模糊数至少与一个模糊数相交。在这种情况下，我们假设一些模糊数根本不相交，如图所示。3.第三章。模糊数，甚至梯形数，在用作偏好值时具有严重的短龄。5.3. 该模型所提出的模型，以克服三角模糊数的问题取决于取代它们的高斯模糊数。很明显，在偏好尺度上定义高斯模糊数会导致任何M图2需要对模糊数进行排序（情况1）。图3需要对模糊数进行排序（情况2）。130H.A. Hefny等人2J我我我R我我我x1¼-×-Ln100和1023J IJ我JI朱伊J IJ我JIPP“#-- -编号JJJ表3偏好表：l=清晰数，r=0.5。语言变量脆不。三角形（x，a，b，c）高斯（x，l，r）同等优先（EP）1三角形（x，1，1，1）高斯（x，1，0.5）弱偏好（EWP）2三角形（x，1.5，2，2.5）高斯（x，2，0.5）弱优先（WP）3三角形（x，2.5，3，3.5）高斯（x，3，0.5）弱至中等偏好（WMP）4三角形（x，3.5，4，4.5）高斯（x，4，0.5）中度偏好（MP）5三角形（x，4.5，5，5.5）高斯（x，5，0.5）中度至强烈偏好（MSP）6三角形（x，5.5，6，6.5）高斯（x，6，0.5）强烈推荐（SP）7三角形（x，6.5，7，7.5）高斯（x，7，0.5）强烈至非常强烈偏好（SVP）8三角形（x，7.5，8，8.5）高斯（x，8，0.5）非常强烈首选（VP）9三角形（x，8.5，9，9.5）高斯（x，9，0.5）非常强烈至极度偏好（VEP）10三角形（x，9.5，10，10.5）高斯（x，10，0.5）极优先（XP）11三角形（x，10.5，11，11.5）高斯（x，11，0.5）数字和其他数字。这消除了使一些备选方案具有相同秩并因此被等同对待的问题。因此，在说明了这个想法之后，我们提出了一个修改的偏好表，如表3所示，其中我们将高斯模糊数引入到11点标度表中。应该注意的是，高斯偏好值的中心（l然而，宽度（r高斯函数具有完全确定的优点，仅使用两个参数，即中心（l）和宽度（r）来挖掘，并且其值永远不等于零（在宽度的范围内）。（25）.一旦我们得到Si例如，假设r：0： 5和a：0： 1，则x1¼l-0： 76，x2¼l×0： 76改进的模糊ANP（FANP）方法的步骤如下所示：设Gij为每个后的偏好矩阵的元素，参考比例值）。因此，每个模糊数与所有其他模糊数之间必然存在交集。在这种情况下，三角模糊数的不足是克服。高斯函数的定义如下：形成三角近似，然后：第一步：¼PjGij我Jð25ÞSIGij2Gaussianx：l;rexp-x-lð21ÞP.lj;mj;ujr¼PP.lj;mj;uj26在任何级别，如图1所示。 4，它表明：xl2a¼exp2ð22Þ我J我 我我哪里ljmj-rjp-Lna我我我ð27Þlrpujmjrjp-Lnað28Þx2¼lr×p-Lnað24Þ为了得到良好的三角近似，我们选择a的低水平。很明显，只要水平足够小，那么它就是正的。用T（x，x1，l，x2）对G（x，l，r）进行模糊三角逼近这种近似对于执行是有用执行模糊算术运算以得到S1，如等式（1）所示例如，设a=0.001. Plj;Pmj;PujSi¼. P Pj P Pj P P我我我2019年10月29日. PLJ我PMJ我Jpuj！我我J I¼P Puj; P Pmj; P PljJI我我我ð30ÞXlj¼Xmj-Xrjp-Ln31jli;jmi;埃及不同发电方案的模糊多准则决策模型131我我SI我SI我J我J我JXuj<$XmjXrjp-Lna32JJJXXlj<$XXmj-XXrj。p-Lna33XXuj<$XXmj<$XXrjp-Lna34我J我J我J）Si¼.xL;ms;xR我我我我我我我图4高斯函数A及其近似三角形B埃及不同发电方案的模糊多准则决策模型131¼ ð Þ ¼ð ÞJSIð Þ ð ÞLxR- msR>x-msi>exp-Lr1 2N>>>：exp-Rr>exp-Lr>>：exp-Rr=7 67公司简介6475我JIxR¼PPjJ IRSI我我LSI>exp-如果x6msi>=Wd A 1;d A 2;. ; d A n;48其中A i（i = 1，2，. ，n）是n个元素。x-ms1S1如果x6m>=个>;x-ms2S2如果x6m>=个x-ms2S2如果x>m>;RLS1操作0点半75uJ>>8Σ Σ9我需要将备选方案A1、A2、A3、A4、A5在Cri上排序。各因素之间的内在相关性如图所示。第六章哪里MSIPMJJMS2lS2的可能度 xPS1 lS1x定义为：ð35ÞVS2PS1S1\S2lS2x44PLJ81如果m Pm; 9xL¼PPji我JIð36Þ<>“。2012年2月S2S1s2s1>=个ð45ÞPUJSI我LJ>：exp-鲁鲁如果ms2ms1 >;现在，Si可以返回到高斯模糊数（但在这种情况下是不对称的），如下所示：在lS2x和lS1x之间。为了比较S1和S2，需要V（S2PS1）和V（S1P S2）的值。rLmsi-xsi第三步：高斯模糊数Si的可能度si¼p-rsip-Lnð38Þð39Þ大于k个高斯模糊数Si（i = 1，2，. ，k）可以定义为：V=S>S1;S2;. . . ;SkV½S>S1和S其中rL是高斯模糊左分支的宽度siR>S2and···andS>Sk] ¼ minVS>Si;i数和rsi是高斯模糊数的右分支的宽度。现在，Si变成如下的非对称高斯数：>中。x-ms2>1/4; 2; 3;.. . ; k：146磅假设d0AiminVSi>Sj对于j1;2;. . . ;n;j然后，权重向量由下式给出：lsix- 是的联系我们RRSISIð40Þ>：exp-ifx>m>;第二步：00 0 0T设l1（x）和l2（x）是具有以下形式的两个高斯模糊数：>8毫米。2019- 02- 29第四步：通过归一化，归一化的权重向量为WdA;d A;. ; dAT;49d0ðAiÞls1×1× 1- 是的Σ2Σ;441S1其中dAi¼X0我d Aið50Þ和ls2×100>8毫米。2019- 02- 29S2- 是的联系我们S2ð42Þ这给出了其中一个备选方案所需的优先级权重。6. 实验结果与讨论两个高斯函数之间的交点是示于图 五、8>“。布勒姆 --米 2019-09 - 29S1S2C1C2C3C4动脉根据图1，语言偏好-表4-9中给出了不同标准节点的强度矩阵另一方面，内部依赖矩阵>exp-S2S1如果m>m<鲁鲁鲁s1s2关于不同的标准节点，在表10中给出。m¼>“ .2012年2月半35]：443>VS2PS1ms2-m s1ð37Þ其中，Xint是内部交点be的纵坐标S1x-ms1S1如果x>mS2W132H.A. Hefny等人4健康来源零点二十三分零点二十分> exp-ms2-ms1如果m [ 上 次 访问时间10.12]。[7] 作者：Jiang Jiang，Jiang Jiang.模糊环境下的条件决策。JOper Res Soc Jpn1999;42（2）：198-218.[8] 图尔克森岛模糊理论在运筹学与管理科学中的应用。ChemComput Simul，Buthanov Commun2001：45 -8 [in Russia].[9] 扎德湖模糊集合。 信息控制1965;8：338-53。[10] 扎 德 湖 复 杂 系 统 和 决 策 过 程 分 析 的 新 方 法 概 述 。 IEEETransSyst Man Cybernet1975;3（1）：43-80.[11] 扎德湖 定量模糊语义学Inform Sci1971;3：159-76.[12] Saaty T.层次结构中优先级的缩放方法。数学心理学杂志1977;15：234[13] Saaty T.在复杂问题中设定优先级。IEEE Trans EngManag1983;EM-30（3）：140-55.[14] 萨蒂·T领导者的决策：复杂世界中决策的层次分析法。Belmont（MA）：Wadsworth; 1982.[15] Saaty T.如何做出决策：分析决策过程。Interfaces 1994;24（6）：19[16] 决策的层次分析法（AHP） [上次访问时间10.12]。[17] McBride J.层次分析法（AHP）。[上次访问时间10.12]。[18] 李洪，李S，李T，陈杰。一种新的算法，应用模糊集理论评估软件开发中的综合风险率。Inform Sci2003;153：177-97.[19] 张D程度分析与综合决策。优化技术与应用，第1卷。新加坡：世界科学;1992年，p. 352.[20] 佩德雷茨·拉霍芬Saaty优先权理论的模糊扩展。模糊集系统1983;11：229-41.[21] Cheng C，Mon D.基于模糊标度的层次分析法评价武器系统。模糊集系统1994;63：1-10.[22] 郑春基于隶属度函数等级值的模糊层次分析法评估海军战术导弹系统。《欧洲歌剧研究杂志》，1996年;96：343-50。[23] 郭瑞，纪世，高世。应用模糊层次分析法之便利店选址决策支援系统。计算机工业工程1999;37：323-6.[24] 阿尔蒂诺斯角纺织品供应商选择的模糊方法。 博士论文北卡罗来纳州立大学，罗利，美国，2001年。[25] Kahalan C，Cebeci U，Ulukan Z.基于模糊层次分析法的多准则供应商选择。Logist Inform Manag2003;16（6）：382-94.[26] Haq A，Kannan G.供应链模型中供应商评价与选择的模糊层次分析法。Int JAdv Manuf Technol 2006;29：826-35.[27] 放大图片作者：Kahnan C，Cebeci U，Ruan D. 运用模糊层次分析法对餐饮服务公司进行多属性比较：以土耳其为例。国际生产经济学杂志2004;87：171-84.[28] DagdevirenM，YukselI_，KurtM. 提出了一种模糊分析网络过程（ANP）模型，用于识别故障行为风险（FBR）代表人物工作系统 安全科学2008;46：771-83.[29] 拉维亚五世 R、 蒂瓦里布M. 分析 报废计算机逆向物流的替代方案：ANP和平衡记分卡方法。 计算机工业工程2005;48：327-56.[30] Ramik J. 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