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  • 智慧园区主要功能及典型案例分析

    千次阅读 2019-06-20 22:53:40
    智慧园区主要功能及典型案例分析 智慧园区是指融合新一代信息与通信技术,具备迅速信息采集、高速信息传输、高度集中技术、智慧实时处理和服务提供能力,实现产业园区内及时、互动、整合的信息感知、传递和处理,...

    智慧园区主要功能及典型案例分析 

     

    智慧园区是指融合新一代信息与通信技术,具备迅速信息采集、高速信息传输、高度集中技术、智慧实时处理和服务提供能力,实现产业园区内及时、互动、整合的信息感知、传递和处理,以提高园区产业集聚能力、企业经济竞争、可持续发展为目标的园区发展理念。

    近年来,随着中国城市化加速发展,中国智慧城市建设不断加速,相继出台多项政策推进智慧园区的建设,更多的园区投身于园区的智慧化建设中,"智慧园区"建设已成为发展趋势。

    目前国内利用物联网、云平台、人工智能技术投入到智慧园区的内部建设时,智慧园区是产业园区在信息基础上的升级,是智慧城市的重要表现形态,其结构体系与发展模式是智能城市的一个区域内的缩影,围绕企业的发展需求和人才的精神需要,建设智慧园区,协调政府、企业各方资源,实现管理、工作、生活智慧化,三位一体打造智慧园区。

    智慧园区的主要功能:

    在智慧园区的建设过程中,需要满足不同人群的需求,因此,园区的建设需要围绕企业的发展要求和人才的精神需求,建设智慧园区,协调政府、企业等各方资源,实现管理、工作、生活智慧化,三位一体打造智慧园区。智慧园区的主要功能分为构建园区绿色和谐产业、打造平安园区以及办公信息便捷化以及园区信息互动化。

    1. 构建园区绿色和谐产业

    以物联网、云平台、全面的IT建设为基础,进行园区资源集约化管理,打造绿色园区。园区依据软件系统数据运算分析,制定公共设备季节性和昼夜运行模式,提高各环节运行质量,延长设备使用寿命,实现科学调度的目的。同时通过无线传感网等技术应用,强化实时采集、传输、存储与运算等决策功能。

    2、打造平安园区

    通过对园区各运行节点的传感、采集、收发,将各个设备设施运行效率和异常情况自动传输到后台,智能分析、主动防御的先进技术的开发将对园区分层布防、重点突出的部署战略;消防、安全联动紧急情况快速响应,提高园区资产运行质量,实现智能化的故障报警和运行效能监测,提高处理故障的反应速度。

    3、办公信息便捷化

    通过产业园区云平台的桌面云、云呼叫中心、统一通讯提供园区的商户和企业提供云服务和可拎包入住的办公环境,实现随时随地轻松办公。

    4、园区信息互动化

    随着的信息技术的不断完善,园区实现企业信息化应用,有效提供了园区物业的智能化管理、高效运作、全方位服务;构建园区一卡通、智能停车管理等系统打造轻松、便捷的生活和工作环境;园区实现资源的交流平台、信息发布系统的互通互享。

    智慧园区典型案例:

    1. 杭州望江智慧产业园

    园区简介:

    望江智慧产业园位于上城区东南部,东临钱塘江、南至钱江四桥、西接贴沙河、 北至钱江三桥。园区距沪杭高铁西起点城站火车站仅1.5公里,距离萧山国际机场约16公里,拥有婺江站 、近江站两个地铁站点。高铁、 地铁及机场强大的交通网络在望江融汇贯通,形成了“两铁一飞”的城市枢纽。

    园区产业规划:

    园区以“科技+金融”为战略定位,主要围绕大数据产业、智慧文创产业、智慧商务产业、智慧金融产业四大类发展。

    园区功能布局:

    园区主要分为四大功能区块,其中包括智慧核心区、智慧文创区、智慧商务区、创客孵化区。其中智慧核心区重点打造智慧产业;智慧文创区打造智慧文化创意产业;智慧商务区主要打造线上线下的电商市场;创客孵化区重点打造园区科技孵化平台。

    园区计划量化分析:

    园区重点引进新一代信息技术、物联网、网络信息等创新型企业,园区入驻有思科、铁塔等一批龙头企业,以及各类智慧信息和金融类企业4000余家,数据显示,到2017年底,建立创新科技平台、创新金融平台、创新孵化平台、创新服务平台的四大创新平台,打造杭州市国家自主创新示范区的创新中心,园区营收规模达到500亿元。2017年底,形成互联网+解决方案提供商集聚地,集聚发展工业4.0、智慧城市、车联网等互联网+解决方案;形成股权投资集聚地,股权投资规模(注册资本)达到500亿元;发展创新型孵化器集群,创新型孵化器数量达到8个。

    2. 苏州工业园区

    园区简介:

    苏州工业园区位于苏州东边,是中国和新加坡两国政府间合作的旗舰项目,改革开放试验田、国际合作示范区,苏州工业园区开展开放创新综合试验,成为全国首个开展开放创新综合试验区域。

    园区重点工作分析:

    近年来,园区统筹推进“五位一体”总体布局,协调推进“四个全面”战略布局,坚持稳中求进的总基调,把握发展新常态,践行发展新理念,经济社会保持健康持续较好发展。

    园区重点工作中主要分为构筑特色产业体系、实施聚力创新战略、深入推进开放创新、持续优化宜居环境、不断增进民生福祉、全面加强党的建设等六部分。

    3. 西安.中国智慧文化创意产业示范园

    园区简介:

    西安.中国智慧文化创意产业示范园项目基地位于长安区常宁新区,地处教育科研用地与道路与交通设施用地一侧;基地共258亩,即172000㎡,容积率2.5,预计实现建筑面积43万㎡。项目归属长安常宁新区教育科研板块,为近年常宁新区大学城附件板块用地,整体规划为科技教研片区,紧邻大学城重点打造的长安新区科技新城主端头,未来享最核心的公共配套设施。据悉,园区分三期开发,具体开发详情如下:

    园区发展背景

    园区发展定位

    西安.中国智慧文化创意产业示范园将以 “智慧城市、智慧交通、智慧医疗、银江传媒、银江资本、银江体育文化”为主体, 以“中国智慧城市产业园为核心, 通过大力发展智慧城市高新技术产业,形成融智慧新产业、总部经济、高新孵化为一体的陕西一流的宜业、宜高、宜精、宜优的智慧城市产业集聚区, 并努力将产业园建设成为“专、精、特”的国家级智慧城市产业样板园区。

    4. 上海北虹桥电子商务智慧产业园

    园区简介:

    上海北虹桥电子商务智慧产业园,园区总面积208亩,将打造成一个电商集聚及汽配贸易商集聚的O2O模式新园区。园位于嘉定区新江桥经济城内,紧邻上海虹桥机场,园区提供生态形的商业结构,提倡诚信经营、倡导良性竞争,促进强强合作;推动信息流、产品流和人才等资源的共享,加快聚集相关产业的步伐。

    园区定位

    上海北虹桥电子商务智慧产业园将布局“电商+汽配”形式,打造一个电商集聚及汽配贸易商集聚的O2O模式新园区,让线上企业有轻松落地的平台、为实体企业提供一个上线经营的商务环境。

    园区优势

    (1)区位优势:国际城市优势、城市规划优势、城市规划优势。

    (2)价格优势:零成本拎包加盟,低至1.5折起的商铺、办公租金,同行最低的价格、超值的回报。

    (3)增值服务:相关配套服务、租一铺送一铺、免费多维宣传、免费电子商务培训。

    (4)园区管理:文明商业环境、保安保洁保障、正激励管理条例。

    (5)政策扶持:政府政策扶持、财政政策扶持、园区扶持政策。

    (6)创业平台:就业与创业、批零与商贸、成长与发展。

    5.杭州北部软件园

    园区简介:

    杭州北部软件园位于杭州主城北部,园区占地面积约为2.74平方公里,总建筑面积为350万平方米,是杭州打造“中国文化创意产业中心”“中国电子商务之都”的核心平台。

    园区转型升级分析:

    园区聚焦互联网经济,大力发展信息软件业,互联网文创广告业、电子商务业、互联网金融业、融合发展电动汽车新能源产业、健康医药产业,打造“4+2”产业格局,园区逐渐从工业园向智慧信息产业园转型升级。

    园区总体目标:

    到2020年,北部软件园全面完成园区祥符、智慧网谷城中村改造和开发建设,形成“4+2”产业集聚和上市企业集群,将园区建成产城融合的城市新中心,主营业务收入千亿的创新创业示范园区。

    中商产业研究院是一家“产业大数据+研究+规划+招商+基金”的一体化产业咨询服务机构,致力于为企业、地方政府、城市新区、园区管委会、开发商提供产业规划、产业空间、产业平台、产城运营、产业金融、产业申报及产业升级转型领域的咨询与解决方案。核心业务包括:产业规划、园区规划、产业招商规划、产业项目包装策划、产业园区升级转型规划、产业地产拿地策划、特色小镇申报及规划、田园综合体申报及规划、乡村振兴战略规划;以及商业计划书、可行性研究报告撰写编制、行业研究报告及定制化调研报告、产业白皮书等

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  • 8.1 系统评价决策模型概论 8.1.1 问题的引入 8.1.2 系统评价决策模型的基本概念 8.1.3 系统评价决策模型的要素 8.1.4 系统评价决策模型的...8.2 案例分析-汽车选购 8.2.1 问题引入 8.2.2 决策矩阵的规范化 ...

    🚀【MOOC数学建模与实验---学习笔记---整理汇总表】🚀

    🌈【学习网址:MOOC---郑州轻工业大学---数学建模与实验】🌈

    目   录

    8.1 系统评价决策模型概论

    8.1.1 问题的引入

    8.1.2 系统评价决策模型的基本概念

    8.1.3 系统评价决策模型的要素

    8.1.4 系统评价决策模型的步骤

    8.1.5 评价指标的规范化处理

    1.评价指标类型的一致化处理

    2.评价指标的无量纲化

    8.1.6 系统评价模型的建立

    1.线性加权综合法(加权和法)

    2.非线性加权综合法(加权积法)

    3.逼近理想点法(简称TOPSIS法)

    8.2 案例分析-汽车选购

    8.2.1 问题引入 

    8.2.2 决策矩阵的规范化

    8.2.3 属性权重的确定

    信息熵法

    8.2.4 系统决策模型的构建

    线性加权和非线性加权

    逼近理想点(TOPSIS)

    8.2.5 系统评价模型的步骤

    8.3 层次分析法

    8.3.1 层次分析法概论

    8.3.2 层次分析法的步骤

    1、建立 层次分析结构(层次分析图)

    2、构造两两比较矩阵

    3、相对权重向量的确定

    4、判断矩阵的一致性检验和一致性指标

    5、比较矩阵的一致性检验及权重

    6、计算组合权重和组合一致性检验

    7、比较矩阵的一致性检验及权重

    8.3.3 层次分析法的应用范围

    8.3.4 层次分析法的优缺点

    优点

    缺点

    8.4 案例分析-职员晋升

    8.4.1 引例--职员晋升

    层次分析法的步骤

    8.4.2 建立层次结构图

    8.4.3 准则层对目标层的相对权重向量

    构造准则层对目标层的比较矩阵

    一致性检验

    8.4.4 综合权重向量及排序结果

    8.4.5 职员晋升问题再讨论

    8.4.6 层次分析法与系统综合评价的比较

    8.5 动态加权综合评价法

    8.5.1 引例

    8.5.2 动态加权评价法的一般提法

    评价指标的标准化处理

    8.5.3 动态加权函数的设定

    1.分段变幂函数

    2.偏大型正态分布函数

    3.S型分布函数

    8.5.4 综合评价模型的构建

    8.5.5 动态综合评价方法的特点

    8.6 案例分析-大气污染问题

    8.6.1 问题的引入

    8.6.2 问题的分析

    8.6.3 基本假设及符号说明

    1. 基本假设

    2. 符号说明

    8.6.4 模型的建立

    1. 评价指标的规范化处理

    2. 动态加权函数的确定

    3. 综合评价模型的建立

    8.6.5 模型的求解与分析

    1. 算法

    2. 求解及分析

    8.6.6 模型的评价与推广

    1. 模型的评价

    2.模型的推广


     画图、数据处理(插值、拟合)、最优规划(线性规划、整数规划)、概率模型...

    社会常见问题(评价问题):选优、排序、分类、

    本章主要内容

    • 8.1 系统评价决策模型概论        综合评价模型   选优排序
    • 8.2 案例分析:汽车选购
    • 8.3 层次分析法
    • 8.4 案例分析:职员晋升
    • 8.5 动态加权评价法
    • 8.6 案例分析:大气污染问题
    • 8.7 大气污染问题的MATLAB实现

    8.1 系统评价决策模型概论

    • 8.1.1 问题的引入
    • 8.1.2 系统评价决策模型的基本概念
    • 8.1.3 系统评价决策模型的要素
    • 8.1.4 系统评价决策模型的步骤
    • 8.1.5 评价指标的规范化处理
    • 8.1.6 系统评价模型的建立

    8.1.1 问题的引入

    汽车选购

    选购一辆私家车是许多进入稳定社会生活的人们要费心考虑的事情之一。

    由于经济情况、生活习惯、兴趣追求等方面的差别,他们选购汽车的标准自然不会相同。

    可以认为主要会考虑经济适用,性能良好、 款式新颖3个要素,只不过每个人对3个因素的侧重有所不同。

    初入社会的年轻人可能以经济适用为重,有一定经济实力的中年人更注重性能良好,经济实力很强的年轻人则可能更钟情于款式新颖。

    如果某个人对这3个因素在汽车选购这一目标的重要性已经有了大致比较,也确定了待选的若干型号汽车,那么他必要深入了解每一种待选的汽车,以便对各种汽车在每个因素的优劣程度做出基本的判断。最后,他要根据以上信息对待选汽车进行综合评价,从而为选购哪种汽车做出决策。   综合评价问题 --> 选购哪种汽车🚗,做出决策。

    假期旅游地

    假期旅游,是去风光绮丽的苏杭,还是迷人的北戴河海滨,抑或山水甲天下的桂林,这与旅游地的景色、旅途的费用、吃住条件等因素在你心目中的重要程度有关。   综合考虑

    • 汽车选购
    • 假期旅游地
    • 工作岗位的选择        国企、私企、科研院所:薪酬、地域(北、上、广)、发展前景
    • 队员选拔、设备采购、研究课题选择等

    特点:需要考虑的因素经常涉及经济、社会、人文、环境等领域,而对于它们的重要性、影响力作比较、评价时缺乏客观的标准,待选对象对于这些因素的优劣程度也往往难以量化

    这就给用数学建模解决一大类实际问题带来困难。

    系统评价决策模型层次分析法是处理这类评价决策问题的常用方法。

    8.1.2 系统评价决策模型的基本概念

    系统评价决策问题:指人们为了一个特定的目的,要在若干备选方案(如几种型号的汽车)中确定一个最优的,或者对这些方案按照优劣程度排序或者分类,或者需要给出优劣程度的数量结果,而方案的优劣由若干属性(如汽车的价格、性能、款式等因素)给以定量或定性的表述。这类又问题称为多属性(多指标)的系统综合评价问题,它是研究多目标决策问题的前提。   决策理论

    一般地说,系统评价决策模型包含以下要素:【决策目标、备选方案、评价指标、属性权重、综合评价模型、评价者】

    8.1.3 系统评价决策模型的要素

    一个评价决策模型有以下六个要素,分别是决策目标、备选方案、评价指标、属性权重、综合评价模型、评价者

    1、决策目标

    综合评价问题中评价的目的、目标,由实际问题本身所决定的,少有选择的余地。

    2、备选方案

    又称被评价对象或系统,是综合评价问题中所研究的对象,也由实际问题本身所决定的,少有选择的余地。

    通常情况下,在一个问题中被评价对象是属于同一类的,个数至少大于1。

    不妨设一个评价问题里有n个被评价对象(系统),分别记为S_{1},S2,…,S_{n}(n > 1)。

    3、评价指标【★★★重要★★★】

    反映被评价对象(或系统)的运行(或发展)状况的基本要素。

    通常的问题都是有多项指标(属性)构成,每一项指标都是从不同的侧面刻画系统所具有某种特征大小的一个度量。

    一个综合评价问题的评价指标一般可用一个向量表示,其中每一个分量就是从一个侧面反应系统的状态,即称为综合评价问题的指标体系(或 属性集合)。

    评价指标体系应遵循的原则:系统性、科学性、可比性、可测性(即可观测性)和 独立性。全面考虑各个因素、影响力、重要性   指标与指标之间,应尽量独立:关联性不能太强;否则建立模型后,会产生叠加影响,造成评价结果失误。尽量选择定量指标;选择定性指标,需要具有可比性...

    这里不妨设系统里有m个指标,分别记x_{1}x_{2},…,x_{m}(m>1),即评价指标向量为x = (x_{1} , x_{2} ,...,x_{m}) ^{T}(m>1)。

    将以方案为行、属性为列,以每一个方案对每一个属性的取值(指标观测值)为元素形成的矩阵叫决策矩阵,用以表示方案对属性的优劣和偏好。            n个方案、m个属性

    当某一属性可以定量描述时(如汽车的价格),矩阵的这一列元素的数值比较容易得到,而当属性只能定性描述时(如汽车的款式),这一列元素的数值就需要寻求合适的方法确定。条理清楚

    4、属性权重(权重系数)【★★★重要★★★】

    每一综合评价的问题都有相应的评价目的,针对某种评价目的,各评价指标之间的相对重要性是不同的,评价指标之间的这种相对重要性的大小可以用权重系数来刻画。行文关键:属性权重分配的原因。为什么这样分配;理由;采用哪种方法,为什么采用此方法。属性权重分配方法:信息熵法、层次分析法...

    一般用w_{j}来表示评价指标x_{j}(j=1,2,…,m)的权重系数,其中w_{j}≥0(j=1,2,…,m)且 \sum_{j=1}^{n}\omega _{j}=1

    注:当被评价对象和评价指标被确定后,问题的综合评价结果就完全依赖于权重系数的取值了。

    5、综合评价模型【★★★重要★★★】

    对于多指标(或多属性)的综合评价问题,就是要通过建立合适的综合评价数学模型将多个评价指标综合成为一个整体的综合评价指标,同时将属性指标和属性权重加以综合,作为综合评价的依据,从而得到相应的评价结果或最终决策。

    6、评价者

    又称决策者;是直接参与评价的人,可以是某一个人,也可以是一个团体。对于评价目的选择、评价指标体系确定、评价模型的建立和权重系数的确定都与评价者有关。          客观性、可行性、查阅大量资料、专家评定法、背景知识支持

    8.1.4 系统评价决策模型的步骤

    1. 明确决策目标;
    2. 确定备选方案;           确定所有被评价对象
    3. 建立评价指标体系(包括评价指标的原始值、评价指标的若干预处理等);选择合适的、可比的、科学系统的评价指标;根据评价指标的可比性、可测性、独立性,找出评价指标的原始值;为了评价结果的可行性与科学性,需要对指标做预处理。
    4. 确定与各项评价指标相对应的权重系数;
    5. 选择或构造综合评价模型;
    6. 计算各系统的综合评价值,并给出综合评价结果。根据结果,选优、排序

    8.1.5 评价指标的规范化处理

    对 评价指标的原始值 进行 规范化处理(预处理)。确定 权重系数、评价指标的规范化值 后,建立 系统评价模型。

    “评价指标的规范化处理”可作为数模论文小标题。

    1.评价指标类型的一致化处理

    一般来说,在评价指标x1,x2,…,xm(m>1)中可能包括“极大型”指标、“极小型”指标、“中间型”指标 和 “区间型”指标。

    • 极大型指标:总是期望指标的取值越大越好;   效益型指标
    • 极小型指标:总是期望指标的取值越小越好;   费用型指标
    • 中间型指标:总是期望指标的取值既不要太大,也不要太小,即取适当的中间值最好;
    • 区间型指标:总是期望指标的取值最好是落在某一个确定的区间内最好。

    极大型指标极小型指标又被称为效益型指标费用型指标

    极大型指标,如:收益、利润;

    极小型指标,如:成本、能耗;

    区间型指标,如:环境温度、湿度、人的身高、体重、BMI

    中间型指标,如:水质量评估中PH值。

    进行综合评价的过程中,将指标一致化(一样的指标类型),要么极小(综合评价值越小越好),要么极大(...)。评价指标预处理的过程中,首先将指标一致化处理。根据决策目标、实际问题来决定目标是极小还是极大!预处理数据最好不要产生大的变动。

     倒带换

    2.评价指标的无量纲化

    在实际中,评价指标x1,x2,…,xm(m>1)之间往往都存在着各种不同的单位和数量级,使得这些指标之间存在着不可公度性,这就给综合评价带来了困难,尤其是为评价指标体系的建立和依据这些指标的大小排序产生了不合理。量纲:单位

    如果不对这些指标做相应的无量纲处理,则在综合评价过程中就会出现“大数吃小数”的错误结果,从而导致最后得到错误的评价结论。

    无量纲化处理又称指标数据的标准化规范化处理

    常用的方法有:标准差方法极差方法功效系数法等。

     n个备选方案,m个评价指标

    显然  的均值和方差分别为0和1,即是无量纲的指标,称之为x_{ij}标准观测值。

     

      

    8.1.6 系统评价模型的建立

    m个备选方案:将 m个备选方案 综合起来。

    1.线性加权综合法(加权和法)

    线性加权函数

                                  y=\sum_{j=1}^{m}w_{j}x_{j} 

    针对某个评价系统,把此评价系统的观测值与对应属性的权重 做点乘,累加。得到每个属性综合值。-> 线性加权综合评价模型

    适用范围:各评价指标之间相互独立。

    对于不完全独立的情况采用该方法,其结果将导致各指标间信息的重复,使得评价结果不能客观反映实际。

    优点:

    • ①该方法使得各评价指标间作用得到线性补偿,保证综合指标的公平性;
    • ②该方法中权重系数对评价结果的影响明显,即权重较大的指标值对综合指标作用大;指标值:[0, 1]
    • ③当权重系数预先给定时,该方法使评价结果对于各备选方案之间的差异性不敏感;
    • ④该方法计算简便,可操作性强,便于推广使用。

    2.非线性加权综合法(加权积法)

    非线性加权函数

                                  y = \prod_{j=1}^{m}x_{j}^{w_{j}}   其中 x_{j}\geq 1

    适用范围:各评价指标之间有较强关联。

    优点:

    • ①该方法突出了各备选方案指标值的一致性,既可以平衡评价指标值较小的指标影响的作用;
    • ②权重系数大小的影响作用不是特别明显,而对指标值的大小差异相对敏感;
    • ③要求所有的评价指标值(无量纲)都大于或等于1;
    • ④非线性加权法相对于线性加权法计算复杂。线性加权法:不便于推广

    3.逼近理想点法(简称TOPSIS法)

       欧氏距离马氏距离

    8.2 案例分析-汽车选购

    • 8.2.1 问题引入
    • 8.2.2 决策矩阵的规范化
    • 8.2.3 属性权重的确定
    • 8.2.4 系统决策模型的构建

    8.2.1 问题引入 

    假定3种型号的汽车(相当于3个方案)供选购,记做S1、S2、S3,3个属性(评价指标)为价格、性能和款式,依次记为x1、x2、x3,具体数据如下表。

      性能、款式,满分为10分   打分

    表格中数据表示每个方案Si对属性xj的取值x_{ij},也称 属性值(指 标观测值)。

    表一的数据我们可以用(原始)决策矩阵表示为

       指标观测值 --> 决策矩阵

    决策矩阵的获得一般有两种途径,一种是直接通过测量或调查得到,如表1中的价格,这是偏于客观(定量)的方法;另一种是由决策者或请专家评定,这偏主观(定性)的方法。

    8.2.2 决策矩阵的规范化

    决策矩阵的每一列表示各方案对某一属性的属性值,由于通常各属性的物理意义各不相同,在下一步分析之前,需将决策矩阵规范化。

    进行规范化时首先需要区分效益型属性(极大型指标)费用型属性(极小型指标),前者指属性值越大,该属性对决策的重要程度越高,后者正相反。

    汽车选购中的属性x2 ,x3 是效益型的,而x1是费用型的,三个属性中两个是效益型的,故将全部属性值统一为效益型的。

    汽车选购中的属性x2 ,x3 是效益型的,而x1是费用型的,三个属性中两个是效益型的,故将全部属性值统一为效益型的。

    用取倒数的方法可将汽车选购中的决策矩阵重新表示为:

     一致化处理

    无量纲化 处理方法:

     模一化:列向量 单位化

    按“列”进行处理,保证每一列的处理方法统一。

    汽车选购的决策矩阵X经过(1)(2)(3)式标准化后分别

    通过计算与观察,经过规范化后的决策矩阵,每个数值都是介于0、1之间,消除了各个指标量纲的影响。

    经过此处理,决策矩阵的各个属性值就处于同一数量级,适合进行成对比较。

    8.2.3 属性权重的确定

    信息熵法

    各个指标对于决策目标的影响程度称为属性权重(权重系数),用w_{j}来表示评价指标x_{j}(j=1, 2, …, m)的权重系数,则应有\sum_{j=1}^{n}w_{j}=1

    属性权重的确定也有偏于主观和客观两种方法,偏于主观的方法可以由决策者根据决策目的和经验先验地给出,如层次分析法中利用比较矩阵的最大特征值对应的特征向量来作为权重,这里不再赘述。

    下面我们介绍一种偏于客观的典型方法——信息熵法

    在信息论中是衡量不确定性的指标,一个信息量的(概率)分布越趋于一致,所提供信息的不确定性越大,当信息呈均匀分布时 不确定性最大。   不确定性越大,熵越大。

    在系统决策中将按照归一化(1)式得到的决策矩阵R的各个列向量(r_{1j}, r_{2j}, ..., r_{mj})^{T}(j=1, 2, ..., n)看做信息量的概率分布,按照Shannon给出的数量指标——的定义,各方案关于属性xj的熵为

                                                   按“列”进行处理。


    当各方案对某个属性x_{j}的属性值全部相同时,即r_{ij}=1/m(i=1, 2, …, m)时,E_{j}=1达到最大,这时的x_{j}对于辨别方案的优劣不起任何作用;

    当各方案对某个属性x_{j}的属性值r_{ij}只有一个1其余都是0时,E_{j}=0达到最小,这样的x_{j}最能辨别方案的优劣。


    一般地,属性值r_{ij}相差越大,E_{j}越小,x_{j}辨别方案优劣的作用越大,于是定义

                                                 

    为属性x_{j}区分度


    对于汽车选购,将归一化的决策矩阵按照上述(4)-(6)式 计算的嫡E_{j}、区分度F_{j} 和 权重w_{j},如下表给出:

     实际上观察原始决策矩阵X(或表1)可以看出:3种汽车对价格的属性值相差很大,对款式的属性值相差甚小,根据这样的数据利用信息熵法计算权重,结果自然是价格的权重较大而款式的权重较小。差别越大,说明区分度越大,辨别备选方案的优劣程度越好。

    实际上,我们也可以将R通过最大化和模一化后按照信息熵法来确定其相应的区分度和权重系数。大家可以练习操作,这里不再赘述。

    信息熵法完全由决策矩阵计算属性权重,如果决策矩阵主要是直接通过测量或调查得到的,那么这种获取权重的方法客观性较强。

    与信息熵法的思路相似,可以用r_{1j}, r_{2j}, ..., r_{mj}标准差极差作为区分度F_{j}计算权重,这种方法适用于m较大的情况。

    8.2.4 系统决策模型的构建

    线性加权和非线性加权

    经过前面两部分的分析,现在有了规范化的属性(评价指标)观测值,有了属性(指标)权重,就可以利用前面介绍过线性加权非线性加权构建评价模型,从而得到综合计算的结果(如表3)。

      

    逼近理想点(TOPSIS)

    逼近理想点(TOPSIS)将n个属性,m个方案的多属性决策放到n维空间中m个点的几何系统中去处理。用向量模一化(3)式对决策矩阵规范化,以便在空间定义欧氏距离。每个点的坐标有各方案规范化的加权属性值确定。

    理论上的最优方案(称正理想解)由所有可能的加权最优属性值构成,最劣方案(称负理想解)由所有可能的加权最劣属性值构成,在确定最优和最劣属性值时应区分效益型与费用性属性。

    定义距正理想解尽可能近,距负理想解尽可能远的数量指标——相对接近度,备选方案的优劣顺序按照相对接近度的大小确定。

    下面我们分步骤用TOPSIS方法来解决这个问题。

      

    将三种方法得到的计算结果表示如下

       

    由表4可以看出,线性加权和和非线性加权积得到的结果差别较小,TOPSIS得到的差别较大,但用这三种方法得到的3个方案的优劣顺序 一样。

    8.2.5 系统评价模型的步骤

    • 1)确定决策目标,备选方案及指标属性集合;
    • 2)通过测量、调查、专家评定等手段确定决策矩阵和属性权重,推荐用信息熵法由决策矩阵确定属性权重;
    • 3)采用归一化、最大化、模一化对决策矩阵进行标准化;
    • 4)选用线性加权和、非线性加权积、TOPSIS等综合方法计算方案对目标的权重,即备选方案的优劣排序。

    8.3 层次分析法

    • 8.3.1 层次分析法概论
    • 8.3.2 层次分析法的步骤
    • 8.3.3 层次分析法的应用范围
    • 8.3.4 层次分析法的优缺点

    8.3.1 层次分析法概论

    假期旅游地选择

    • 景色、费用、居住、饮食、旅途

    选购电脑

    • 品牌、外观、费用、配置

    找工作、职员晋升、买房子等选优排序问题 

    层次分析法(Analytic Hierarchy Process)是一种定性和定量相结合的、系统化的、层次化的分析方法。

    特点:将半定性、半定量问题转化为定量问题的行之有效的一种方法,使人们的思维过程层次化。

    用途:通过逐层比较多种关联因素为分析评估、决策、预测或控制事物的发展提供定量依据,它特别适用于那些难于完全用定量方法进行分析的复杂问题

    分析系统中各因素之间的关系,建立系统的递阶层次结构,一般层次结构分为三层:目标层、准则层、方案层

    构造两两比较矩阵:对于同一层次的各因素关于上一层中某一准则(目标)的重要性进行两两比较。

    由比较矩阵计算被比较因素对每一准则的相对权重,并进行判断矩阵的一致性检验

    计算方案层对目标层的组合权重,并对被评价对象进行排序

    假如有三个旅游胜地供你选择,你会根据诸如景色(5A、4A...)、费用、居住、饮食和旅途条件等一些准则去反复比较那三个候选点。个人会根据自己的喜好和实际情况,对这些因素在你心目中重要性来最终确定你的选择。

    8.3.2 层次分析法的步骤

    1. 分析系统中各因素之间的关系,建立系统的递阶层次结构,一般层次结构分为三层:目标层、准则层、方案层
    2. 构造两两比较矩阵:对于同一层次的各因素关于上一层中某一准则(目标)的重要性进行两两比较。分层->两两比较。
    3. 由比较矩阵计算被比较因素对每一准则的相对权重,并进行判断矩阵的一致性检验两两比较矩阵->确定权重向量
    4. 计算方案层对目标层的组合权重,并进行排序。

    1、建立 层次分析结构(层次分析图)

    将所有影响问题的因素整理起来,将问题进行分层处理。

    最高层为目标层(O)(解决什么样的问题),中间层为准则层(C)(解决问题衡量的因素;同一层次因素属于上一层,对上一层有影响---相对重要性;支配下一层的子准则;准则层可有若干层次;处于同一层次的因素,不要相差太大、具有可比性;同一层次的准则,一般不要超过9个,9个以上要分层,否则两两比较矩阵的构造非常困难),最低层为方案层(P)(有多少个备选方案可以选择)。

     准则层,可分 多层。

     选购电脑

    以选择旅游地为目标的层次结构图如下:

     权重

    准则层:选择评价指标(不能过多、过少;相关性不能太强;确定相对重要性)

    2、构造两两比较矩阵

     两两比较矩阵 -> 确定权重向量(相对重要性)

    aii=1:自己与自己比较,取值为1。

    心理学家研究发现:1~9不容易犯错。

    准则层对目标层的两两比较矩阵

     第1行、第1列代表:景色、费用...(代表相同事物)  5个因素:5阶方阵  主观性强

     


    同理可得方案层P1,P2,P3对准则层5个准则的两两比较矩阵

     矩阵第一行代表:P1、P2、P3;B:景色...

    B1:三个方案层对景色(第1个准则)的重要性程度之比 --> 第1个旅游地的景色更好一些。

    如何确定下层因素对上层因素的排序结果,准则层的大小顺序?--> 权重向量【两两比较矩阵:准则之间的大致比较】

    3、相对权重向量的确定

    \overrightarrow{W}作归一化后可近似地作为A的权重向量,这种方法称为特征根法

    在实际应用中,多采用特征根法来确定相对权重向量。

    4、判断矩阵的一致性检验和一致性指标

    5、比较矩阵的一致性检验及权重

    CR<0.1:通过一致性检验 --> 特征向量对应的特征值 进行 归一化,得到 准则层对目标层的权重向量。

    权重w=(0.263, 0.475, 0.055, 0.099, 0.110) 依次对应 景色、费用、居住、饮食、旅途 --> 费用最重要,其次是景色...

    方案层P1、P2、P3对准则层5个准则的两两比较矩阵的一致性检验及权重向量

    (0.595...0.688)3×5矩阵:每1列对应:三个方案对对应准则的权重;第一种方案在各个指标中对应的权重值。

    综合权重向量:3×5矩阵的每一行*w^{(2)} 

    6、计算组合权重和组合一致性检验

    理论知识 --> 渗透到论文的书写中 -> 降低重复率 -> 换变量符号

    7、比较矩阵的一致性检验及权重

    (0.595...0.688)3×5矩阵:第1行:第一个方案在5个准则中对应的权重;   w^{(2)}:5个准则对目标的权重。

    计算 组合权重:3×5矩阵 第x行*w^{(2)}

    w^{(3)}方案层对目标层的相对重要性。按照组合权重进行大小排序 ==> P3>P1>P2

    CR>0.1:判断矩阵没有通过一致性检验 --> 返回检验,调整矩阵。

    8.3.3 层次分析法的应用范围

    层次分析法主要应用在生命科学和环境科学领域。

    在安全生产科学技术方面主要应用包括煤炭生产安全、危险化学品评价、油库安全评价、城市灾难应急能力研究及交通安全评价等;

    在环境保护研究中的应用主要包括:水安全评价、水质指标和环境保护措施、生态环境质量评价指标体系研究以及水生野生动物保护区污染源确定等。

    层次分析法更多的可以用于指定和解决个人生活中遇到的问题,比如说专业的选择、工作的选择及买房的选择等。

    8.3.4 层次分析法的优缺点

    优点

    1. 系统性的分析方法;          信息熵法:只能解决一个问题,确定决策矩阵的相对权重;层次...:一整套,层次分明。类似于人脑对复杂决策的模拟,符合人脑思考逻辑过程;层次分明,便于决策者认真地考虑衡量与决策指标的相对权重(相对重要性)。
    2. 简洁实用的决策方法;      非常容易上手来解决问题。
    3. 所需定量数据信息较少。  不仅适用于存在不确定性与主观性较多的情况下,而且允许用合乎逻辑的方式去运用经验、洞察力、直觉来进行决策。信息熵法 无法 利用洞察力,无法利用决策者自身优势。
    4. ...

    缺点

    1. 不能为决策者提供新的方案;      只能对已经提供的方案进行排序,只能在已有的方案(备选方案)中进行选择。
    2. 定量数据较少,定性数据多,不易令人信服;   直觉
    3. 指标过多时,数据统计量大,且权重难以确定;
    4. 特征值和特征向量的精确求法比较复杂。

    8.4 案例分析-职员晋升

    8.4.1 引例--职员晋升

    职场中公平公正地实施职员晋升,是管理者的一件非常重要而又困难的问题。

    一种简单易行的、具有一定合理性的办法是,由评委会先订立全面评价一位职员的几条准则,如工作年限、教育程度、工作能力、道德品质等,并且确定各准则在职员晋升这个总目标中所占的权重,然后按照每一个准则对每位申报晋升的职员进行比较和判别,最后将准则的权重与比较、判别的结果加以综合,得到各位申报者的最终排序,作为管理者对职员晋升的决策。 

    道德品质:定性指标 --> 层次分析法 --> 选择指标,需要参阅大量的参考文献:别人咋做咋做。

    现假设有3名职员申报职称晋升,评委会制定以工作年限、教育程度、工作能力、道德品质为晋升准则,每个职员的具体信息如下表1。

    问题:对3位申报职称晋升的职员进行排序。

    这个问题就是一个半定性半定量的问题,我们可以采用层次分析法来解决这个问题。

    层次分析法的步骤

    1. 建立层次结构图
    2. 构造两两比较矩阵(成对比较矩阵、判断矩阵
    3. 确定相对权重向量
    4. 确定综合权重向量
    5. 根据综合权重向量的大小确定选优排序顺序

    8.4.2 建立层次结构图

    将该问题自上而下地分为目标、准则、方案3各层次,并用一个层次结构图表示。

    最上层是目标层(职员晋升),中间是准则层(4个晋升准则),最下面是方案层(3位职员)。

    决策指标,不多不少:   太少:全面性不够;   太多:重复性指标。

    在建立层次结构图时,如果所选要素不合理,或者要素之间的关系不正确时,都会降低层次分析法的结果质量,甚至导致层次分析决策的失败。

    一般为保证递阶层次结构的合理性,需把握以下原则:

    1. 分解简化问题时把握主要因素,不漏不多;因素过多,不利于两两比较;因素过少,建立模型后,可能有失公理性,造成决策失败。
    2. 注意相比较元素之间的强度关系,相差太悬殊的要素不能在同一层次比较。特别是在建立准则层时,准则过多or准则比较因素相差悬殊太大,建立多个准则层(准则层、子准则层...)。

    8.4.3 准则层对目标层的相对权重向量

    构造准则层对目标层的比较矩阵

    当确定4个准则工作年限X_{1}、教育程度X_{2}、工作能力X_{3}、道德品质X_{4}对目标(职员晋升Y)的权重时,需将X_{1}X_{2}X_{3}X_{4}两两进行比较,按1-9尺度写出准则层对目标层的两两比较矩阵为

     A31:工作能力与工作年限 进行比较 --> 工作能力强一些。

    并求得A的最大特征根 \lambda _{max} = 4.0104 。

    求出最大特征根后,可求相应的特征向量,此特征向量能不能作为准则层对目标层的比较矩阵?--> 一致性检验

    一致性检验

     0.0039<0.1:矩阵满足一致性要求

    8.4.4 综合权重向量及排序结果

    对于职员晋升问题用两两比较矩阵得到第2层4个准则对第1层目标的权重(记为w^{(2)})之后,用同样的方法确定第3层3个方案(3个职员)对第二层每一准则的权重。

    设决策者给出的第3层对4个准则X_{1}X_{2}X_{3}X_{4}的成对比较矩阵分别为

     方案对工作年限、教育程度、工作能力、道德品质,两两比较

    B1:三个方案对工作年限的两两比较。

    B_{j}(j=1,2,3,4)计算其最大特征根\lambda _{j},一致性指标CI_{j}及(归一化)特征向量w_{j}^{(3)},结果如表2。

    注意到表2中第3行的前4个数值分别是职员A1对4个准则的权重,将它们与表2最后一列4个准则对目标的权重对应地相乘再求和,就得到职员A1对目标的权重。

    注意到表2中第2行的前4个数值分别是职员A1对4个准则的权重,将它们与表2最后一列4个准则对目标的权重对应地相乘再求和,就得到职员A1对目标的权重。类似可得到职员A2,A3对目标的权重,可得

                                 w^{(3)} = (0.4505, 0.3202, 0.2292)^{T}

    由此可知三位职员的优劣顺序为

                                 A_{1} > A_{2} > A_{3}

    8.4.5 职员晋升问题再讨论

    上面是对每位申报晋升的职员按照每一条准则进行比较和评判,由于这些准则过于笼统、不够具体,比较和评判起来有一定的困难,特别是当申报者较多时进行两两比较的一致性难以保证。

    实际上,可以将每条准则细分为若干等级,如工作年限和教育程度可以用入职时间和学历分级,工作能力和道德品质大概只好按照优、良、中划分。

    若评委会确定了每条准则中各个等级的分值,那么 每一位申报晋升的职员只需按照在每条准则中所处的等级“对号入座”,再根据4个准则在职员晋升中的权重,就可以计算出他(她)的总分,最后根据总分确定其能否晋升。

    对号入座、打分法

    如一位工作4年,工作能力优秀、道德品质良好的本科毕业生A_{k},4项准则中所处的等级如表所示,其总分

    60×0.1223 + 90×0.2270 + 100×0.4236 + 80×0.2270 = 88.29

    8.4.6 层次分析法与系统综合评价的比较

    两种方法都能用于解决决策问题,从前面的介绍可知,二者在步骤、方法上有很多相同之处。

    不论是层次分析还是系统综合评价,重点都是要确定准则(属性)对目标的权重方案对准则(属性)的权重,其手段可以分为相对测量绝对测量

    层次分析法进行的两两比较矩阵属于前者,而如果能用定量的尺度来表述方案和准则的特征,则属于后者。

    对于尚没有太多知识的新问题或模糊、抽象的准则,主要依赖于相对测量,而对于已有充分了解的老问题或明确、具体的准则,应尽可能用绝对测量。


    如购物选择、旅游地选择中的价格,人员聘用或职称晋升中的工作年限、奖学金评定中的学习成绩、宜居城市评选中的空气质量、大学排行榜制定中的论文数量等,都是可以使用绝对测量的。

    一般来说,相对测量偏于主观、定性,绝对测量偏于客观、定量,在指标值的确定时应尽量采用绝对测量。


    绝对测量的另一个好处是,当新方案加入或老方案退出时,原有方案的结果不会改变。而若用相对测量就要重新做若干比较,原方案的结果有可能改变。


    在应用中可以将多属性综合评价和层次分析法中的方法结合起来,如用两两比较矩阵确定属性(指标)的权重,而绝对测量确定决策矩阵。

    8.5 动态加权综合评价法

    8.5.1 引例

    2005年中国大学生数学建模竞赛的A题:“长江水质的评价和预测”问题的第一部分给出了17个观测站(城市)的最近28个月的实际检测指标数据,包括反映水质污染程度的最主要的四项指标:溶解氧(DO)高锰酸盐指数(CODMn)氨氮(NH3-N)PH值,要求综合这四种污染指标的28个月的检测数据对17个城市的水质情况做出综合评价。

    这是一个较复杂的多因素多指标的综合评价问题。

    查阅水质评价的国标(GB 3838—2002)规定可知 ,关于地表水的水质可分为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类、Ⅴ类、劣Ⅴ类共六个类别,每一个类别对每一项指 标都有相应的标准值(区间),只要有一项指标达到高类别的标准就算是高类别的水质,所以实际中不同类别的水质有很大的差别,而且同一类别的水在污染物的含量上也有一定的差别

    在对17个城市的水质做综合评价时,要充分考虑这些指标值不同类别水的“质的差异”和同类别水的 “量的差异”,在此简称为“质差”和“量差” 。

    8.5.2 动态加权评价法的一般提法

    也就是对于每一个指标而言,既有不同水质类别 的差异,又有同类别的不同量值的差异。对于这种既 有“质差”,又有“量差”的问题,如果用通常的定常权综合评价法做综合评价不尽合理的,一种合理有效的方法是动态加权综合评价方法

    根据问题的实际背景和综合评价的一般原则,解决问题的主要过程分三步完成:

    1. 评价指标的标准化处理;
    2. 根据各指标的特性选择动态加权函数;
    3. 构建问题的综合评价模型,并依综合评价值做出评价。

    评价指标的标准化处理

    评价指标的类型有极大型、极小型、中间型和区间型四种,并且大多时候也有不同的量纲,这就要根据不同的情况分别作标准化处理,即将不同类型的指标变成一致的,无量纲的标准化指标。

    评价指标的标准化处理中在前面的课程中已有提及,这里不再赘述。

    需要注意的是,当对指标进行标准化处理时,也要对每一个指标对应所在的分类区间做相应处理,否则在利用标准化的指标值建立综合评价模型时综合评价结论出错 甚至导致结论与实际情况完全相反。

    8.5.3 动态加权函数的设定

    考虑到评价指标的“质差”与“量差”的关系,选择动态权重函数时 既要能体现不同类型指标之间质的差异,也要能体现同类型指标量的差异。

    具体取什么样的动态加权函数,主要是从实际问题出发分析确定。

    对于不同的指标可以取相同的权函数,也可以取不同的权函数。

    下面介绍三类常用的动态权函数。

    1.分段变幂函数

    2.偏大型正态分布函数

       

    3.S型分布函数

    8.5.4 综合评价模型的构建

    利用标准化的各评价指标值x_{i},以及相应的动态加权函数w_{i}(x) (i=1,2,..,m)建立综合评价模型来对n个被评价对象作出综合评价。

    例如,我们构建综合评价模型为各评价指标的动态加权和,即X = \sum_{i=1}^{m} w_{i}(x_{i}) \cdot x_{i} .

    如果每个被评价对象的m个指标都有N组样本观测值

    代入上式计算,每一个被评价对象都有N个综合评价指标值

    由此按其大小顺序排序,可得到n个被评价对象的N个排序方案。

    利用决策分析中的Borda函数方法确定综合排序方案。

    记在第j个排序方案中排在第k个被评价对象S_{k}后面的个数为B_{j}(S_{k}),则被评价对象S_{k}的Borda数为

                        B(S_{k}) = \sum_{j=1}^{N} B_{j}(S_{k}) (k=1,2,...,n)

    由此式的计算结果按大小排序,就可以得到第k个被评价对象的综合评价结果,即总排序结果。

    8.5.5 动态综合评价方法的特点

    从实际的综合评价结果可以看出,针对这样一类多因素多属性的既包含“质差”又包含“量差”的综合评价问题,采用动态加权综合评价方法使得评价结果科学合理。主要特点有:

    • 充分地考虑到了每一个因素每一属性的所有“差异”的影响和作用;
    • 在综合评价中也充分地体现出了各属性的“广泛性”和“民主性”;不是单看一个指标,而是将所有的指标都融合起来。
    • 避免了在一般的综合评价方法的“一票否决”(即某一指标的劣而导致结果的否定)的不合理性;
    • 体现出了综合评价的“综合”二字的含义。

    动态加权综合评价方法从方法上增加了综合评价的客观性,大大地淡化了评价人的主观因素对评价结果的影响。这与一般的定常加权法相比其优越性是显而易见的。

    动态加权综合评价方法不仅适用于水质的综合评价这一类问题,而且 类似的可以用来研究解决诸如空气质量的综合评价问题,以经济和军事等领域的很多综合评价问题,动态加权综合评价方法在实际中非常有推广应用价值 。

    8.6 案例分析-大气污染问题

    • 8.6.1 问题的引入
    • 8.6.2 问题的分析
    • 8.6.3 基本假设及符号说明
    • 8.6.4 模型的建立
    • 8.6.5 模型的求解与分析
    • 8.6.6 模型的评价与推广

    8.6.1 问题的引入

    大气是指包围在地球外围的空气层,是地球自然环境的重要组成部分之一。人类生活在大气里,洁净的大气是人类赖以生存的必要 条件。随着地球上人口的急剧增加,地球上的大气污染日趋严重,其影响也日趋严重,如由于一些有害气体的大量排放,不仅造成局 部地区的大气污染,而且影响到全球性的气候变化。因此,加强大 气质量的监测和预报是非常必要的。目前对大气质量的监测主要是监测大气中SO_{2}NO_{2}和悬浮颗粒物(主要是PM_{10})等的浓度。

    附件给出了城市A、B、C、D从2019年6月1日到2019年7月25日测量的污染物含量及城市A的气象参数的数据。请建立由污染物浓度评价空气质量的数学模型,并利用附件中的数据对4个城市的空气质量进行排序

    附件 四个城市的污染物含量       一共55天的测量数据

    8.6.2 问题的分析

    该问题要求建立由污染物浓度评价空气质量的数学模型,并对4个城市的空气质量进行排序。

    查阅国标(GB 3095-1996)规定知,环境空气质量标准分为三级,每一级别对每一项指标都有相应的标准值(相关数据见表1)。

     典型多属性多指标的综合排序问题

    由表可知,对于每一个评价指标,既有不同级别“质的差异”,又有同级别“量的差异”。对于这种既有“质差”又有“量差”的问题,采用定常加权法显然是不合理的,故合理有效的方法是动态加权综合评价法

    8.6.3 基本假设及符号说明

    1. 基本假设

    1. 假设评价空气质量的各指标间相互作用关系忽略不计;
    2. 假设附件中数据为每天的统计平均值,能客观反映当天空气污染物浓度的实际情况。表明建立模型的合理性

    2. 符号说明

    8.6.4 模型的建立

    1. 评价指标的规范化处理

    评价指标类型的一致化处理

    通过判断可知SO2,NO2和PM10的浓度这三类指标均为极小型指标,故在此不需要将指标类型一致化处理。

    评价指标的无量纲化处理

    一般来说,数据的无量纲化处理有标准差方法、极值差方法和功效系数法等。在此,选取极值差方法对三类指标进行标准化处理。 即令

                                                               对列进行处理

    经此处理,我们可以得到评价指标经标准化处理后的指标观测值,同时我们将评价指标的三级区间标准限值对应也做极值差处理。

    同时我们将评价指标的三级区间标准限值对应也做极值差处理。

    2. 动态加权函数的确定

    根据空气质量问题的实际情况,各指标x_{i}对综合评价的影响比较符合随着类别的增加呈现先缓慢增加,中间快速增长,最后平缓增加趋于最大。于是不妨选取呈正态分布的偏大型正态分布函数作为动态加权函数,即

    3. 综合评价模型的建立

    为了给每次的检测值进行排序,在基于上述模型的同时,取综合评价模型为各评价指标的动态加权和,即

                                             X = \sum_{i=1}^{m} w_{i}(x_{i}) \cdot x_{i}(i=1, 2, 3)

    由此综合评价指标函数可以求出每个被评价对象的N个综合评价指标X_{k}(j)(k=1, 2, ..., n;j=1, 2, ..., N),且据此大小排序,可得n个被评价对象的N个排序方案。

    利用决策分析中的Borda函数方法来确定综合排序方案。

    根据此式的计算结果大小排序,便可得到n个被评价对象的总排序结果。

    8.6.5 模型的求解与分析

    1. 算法

    • ① 运用极值差法,将数据先归一化化成可比较的[0,1]上的数值;数据标准化处理
    • ② 根据偏大型正态分布函数,确定三类指标的动态加权函数;
    • ③ 将i从1开始到3,k从1到4,j从1到55,对②得到的新数值矩阵进行加权求和,得到不同的i的分数;
    • ④ 对分数进行从大到小的排序,得到4个被评价对象的55个排序方案;
    • ⑤ 利用Borda函数计算4个被评价对象的Borda数,并根据Borda数从大到小进行排序,从而得到最终排序结果。

    2. 求解及分析

    运用Matlab软件编程对各次检测值进行加权求和,得到各综合评价指标值。部分结果如下表。

    根据表3的结果进行排序得到55个排序方案,利用Borda函数编程计算可得A、B、C、D的Borda数及总排序结果。

    由表4可知四个城市的空气污染物浓度排序为:D>C>A>B,可见空气污染最严重的是D城市,其次是C城市,排在第三位的是A城市,而空气质量最好的是B城市。

    8.6.6 模型的评价与推广

    1. 模型的评价

    在这个问题中,考虑大气污染物浓度等评价指标的“质差”和“量差”的关系,采用了动态加权综合评价的方法建立模型,最后利用Borda函数得到四个城市空气质量的总排序。这一模型不仅充分考虑了每一个因素每一个属性的所有差异的影响和作用,使得评价结果科学合理;而且增加了综合评价的客观性,与定常加权相比大大淡化了主观因素的影响。

    2.模型的推广

    该模型不仅可以科学地评价空气质量问题,还可以推广到水质评价问题及经济、军事等领域的许多综合评价问题,具有广泛的应用 价值。

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  • 《 工程伦理 》课程 案例分析报告撰写要求

    万次阅读 多人点赞 2020-04-30 22:52:50
    《 工程伦理 》课程案例分析报告撰写要求 机械工程专业学位研究生课程《工程伦理》考核除完成**课程论文论文外,还应提交其《工程伦理》课程案例分析报告**,要求每位同学准备 10 分钟相关**案例分析的 PPT** 以论-...

    《 工程伦理 》课程案例分析报告撰写要求

    机械工程专业学位研究生课程《工程伦理》考核除完成**课程论文论文外,还应提交其《工程伦理》课程案例分析报告**,要求每位同学准备 10 分钟相关**案例分析的 PPT** 以论-

    1. 案例分析具体要求

    1.1 要求使用中英文双语书写教学案例分析报告题目、作者姓名、摘要、关键词;英文题目和摘要翻译应准确无误,且符合科技英文书写标准。参考文献不少于 10 篇,应有外文文献。

    1.2 研究生公共课案例分析以及报告课程论文应有其学术水平,见解独到,学术性强。尊重学术伦理,杜绝抄袭,当引雅书,注明篇卷。自觉维护学术精神! 凡查实案例分析报告以及课程论文有抄袭即判定不合格,并取消该门课程成绩。

    1.3 课程论文用 A4 纸打印。字体全部用宋体简体,题目要求用小二号字加粗,标题行要求用小四号字加粗,正文内容要求用小四号字;英文摘要撰写字体全部采用 Times New Roman,题目要求用 18 号字加粗;标题行要求用 14 号字加粗,正文内容要求用 12 号字;行距为2 倍行距 (方便教师批注);页边距左为 3cm、 右为 2cm、 上为 2.5cm、下为 2.5cm; 排版格式参考 《重庆大学硕士学位论文撰写格式标准》 。

    1.4、案例分析报告论文封面参照课程论文标准格式并按标准装订。得分由批阅教师填写并签字确认;批阅教师应根据作业质量客观、公正的签写批阅意见。工程伦理结课论文提交学院研究生办公室并统一保存,以备查用。

    2. 工程伦理教学案例分析撰写

    应包括案例主体、案例使用说明、附录等三部分。案例分析中心思想要求以环境伦理视角分析案例中问题产生原因和解决问题的方法及经验。 案例分析要求如下:

    2.1 案例主体

    案例主体的基本结构及相关要求: 案例主体一般应包括:**案例标题名称、摘要及关键词、引言、案例背景、案例正文、工程伦理技术原因分析、结论与启示、思考题**等 8 部分。

    2.2.1 案例标题名称

    标题以不带暗示性的中性标题为宜 要求:提供企业真实名称,如需隐去,另附说明。要有一定的典型性和代表性。

    2.2.2 摘要及关键词

    要求:内容摘要总结案例内容,不作评论分析,500 字左右,关键词3-5 个。

    2.2.3 引言

    要求:直接点题;点明时间、地点、决策者、关键问题等信息,简练陈述即可,吸引关注。

    2.2.4 案例背景

    要求:相关行业、公司、主要人物、事件等背景内容翔实充分,鼓励以人类发展环境伦理为背景,聚焦工程及相关专业案例讨论分析。

    2.2.5 案例正文要求

    案例正文应该基于一个明确的教学目标知识点:陈述客观平实、不出现作者的评论分析,但应该突出重点。如有大中型案例可分节,并有节标题。所述内容及相关数据具备完整性和一致性。节标题分一级标题, 二级标题 (1 (正文一级标题) ; 1.1 (正文二级标题) ……, 1.2… … ) ,标题需用文档格式中“标题 1” 、 “标题 2” ,正文用宋体简体。但案例正文中的情境要与之对应,且满足案例分析的基本素材需要。案例篇幅:正文字数不少于 3500 字至 6000 字为宜。

    2.2.6 工程伦理技术原因分析

    要求:作为正文的核心部分,以伦理分析为主,辅之技术分析,即违反哪些伦理原则或规范,以及相应的技术规范。

    2.2.7 结论和启示

    要求:一是对正文的精辟总结;二是给出明确的结论;三是提出决策问题引发读者思考。

    2.2.8 思考题

    案例后提出 3 个与案例相关的问题供读者思考。

    2.2.9 参考文献

    参考文献是支撑文章数据和观点的主要部分。 要求采用参考文献的标准格式标注撰写。引用的参考文献在文中所出现的位置标注。并在附录(参考文献)中将引用的文献按顺序依次列出。总文献不得少于10 篇。应有外文文献。

    2.2 案例使用说明撰写要求

    案例使用说明基本结构应包括: **案例摘要、 课前准备、 适用对象、教学目标、分析要点思路、课堂安排建议**等 6 个部分。具体如下:

    2.2.1 案例摘要

    简要介绍案例故事的主旨大意或梗概,便于使用者快速了解和把握案例的主题。

    2.2.2 课前准备

    程序性地提醒课前需安排的事项。

    2.2.3 适用对象

    说明案例读者的定位或作者希望的读者群体。

    2.2.4 教学目标

    详细介绍案例教学的目的,一个案例要含有 1-3 个明确的教学目标,并尽可能贴近《工程伦理》

    2.2.5 分析的思路与要点

    给出案例分析的逻辑路径;并给出需要重视的关键知识点、能力点等。 (可用图表说明)

    2.2.6 课堂安排建议

    案例教学过程中的时间安排及如何就该案例进行组织引导提出建议。

    2.3 附录

    脚注图表及参考文献。

    2.3.1 脚注图表

    引文一律用脚注, 以小 5 号字标出。 图表编号与案例章节相同 (1-1、1-2 等等)

    2.3.2 参考文献

    参考文献是支撑文章数据和观点的主要部分,要求采用参考文献的标准格式标注撰写,引用的参考文献在文中所出现的位置标注,并在附录(参考文献)中将引用的文献按顺序依次列出,总文献不得少于10 篇,应有外文文献。

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  • 备份软件能否良好的运行,前期的规划设计非常重要,本文整理了一些方案设计和最佳实践方面的知识,以及一些典型案例场景来供读者参考。 典型场景、典型问题 1. 如何界定备份和归档这两者的...

    随着企业的发展,IT信息中心会出现越来越多的业务系统,这些业务系统也会越来越复杂。单从使用者的角度看,可能也就几个业务模块。但仔细一梳理,会发现其组成部分包含存储、SAN网络、主机、数据库、中间件等,可能还会有一些云平台。数据越多,业务越复杂,数据的保护工作越值得规划。数据规模到一定的程度后,就需要专门的备份软件来做这些事情,相对各个业务系统各自分散的备份,采用备份软件有以下优势:

    1. 集中式管理,将所有的备份需求统一进行管理。

    2. 全自动备份,可以设置调度作业。所有的备份任务自动进行,简化管理维护过程。

    3. 支持各种应用和数据库备份和恢复,备份软件几乎支持目前市面上所有的主流企业应用。可以完美的和现有的应用程序契合。

    4. 在线式索引,通过集中的控制台查看备份任务及备份内容。

    5. 归档管理,应对基于法律法规的存档保存。

    6. 有效的介质管理,可以将不同的备份介质统一管理起来,包括磁盘存储、虚拟带库、物理带库等设备。并且根据保留策略自动维护所有的备份介质。

    7. hsm分级存储管理,可以基于生命周期或者数据热度来对用户的数据进行分层管理,降低成本。

    8. 系统灾难恢复,可以基于现有的备份系统涉及容灾,达到异地恢复的目的。

    9. 具备良好的扩展性,满足系统不断增加的要求。

    备份软件能否良好的运行,前期的规划设计非常重要,本文整理了一些方案设计和最佳实践方面的知识,以及一些典型的案例场景来供读者参考。

    典型场景、典型问题


    1. 如何界定备份和归档这两者的区别,并使之匹配自己企业当前的需求?

    有些用户经常容易把备份和归档混淆,最初的需求不明确就会导致后期的实施方案走样,用起来各种问题,后期维护也是非常麻烦。

    1. 先从对应场景来说吧

    一般情况下,我们把用于恢复目的数据保留称作备份。这类数据一般变化较大,保留时限较短。仅仅是为了应对数据丢失来设计的。

    而归档,一般对应的是长期存放,数据变化量相对较小,比较多的场景是基于法律法规要求的以年为单位的数据保留,应对的数据审查等操作。

    2. 再从备份软件设计的角度来看

    从备份软件的角度来看,各个备份软件在各自的系统中都有备份和归档一说,而且主要还是针对文件系统备份的时候提及的较多,就TSM和NBU对比来看,TSM有backup和archive这样的名词,而NBU也有user backup和user archive这样的备份类型。

    这里以TSM为例,如果是数据备份,备份软件里对应的有数据保留的活动版本、非活动版本、删除版本以及非活动版本和删除版本的保存期限等参数(copygroup的verexistes、verdelete、retextra、retonly四个参数)。能比较灵活的应对备份数据的各种需求点。

    对应归档来说,没有非活动版本的概念,每个版本都是活动的,只能以时间来界定(copygroup的retver参数)。

    针对刚刚谈到的归档和备份的区别,根据第一点提到的需求差别,可以灵活的选择即可,比如:

    对于大多数的普通文件、sql数据库、IBM domino、MS exchange等数据保留都可以通过上面说的副本组参数来灵活配置。

    对于db2和oracle分别由程序自身来控制,db2使用db2adutl,oracle使用rman。

    当然,也有一些特殊情况,比如db2的归档日志存放,或者sap的数据保留也会用的归档模式,这里根据备份和归档的设计差别,也可以解释的通。

    3. 最后从数据的特点来看

    一般情况下数据变化大的建议用户选用备份;而数据基本不变化,且需要长期保留的数据我建议用户一次或者定期归档长时间保留。

    2. 针对企业现有的数据规模,如何规划存储类型、容量并设计合适的调度作业?

    见过不少客户的备份环境,用起来资源紧张,捉襟见肘。有的是备份空间不足,被迫修改保留策略。有的是受限客观环境,通道不足导致备份窗口加长,最后备份失败。总而言之,大都是是初始规划设计方面准备不足,导致后期维护困难。可以从以下几个点来考虑:

    1. 存储空间确认

    首先应该先汇总,看看当前要需要备份的系统有多少套,每套大概有多少数据量,最终得到1个初步的数据总量;

    其次,应该了解并估算整个备份环境的增长量,以及规划的年数。比如,初步估算所有的备份数据总量为5T,每年增长20%,规划5年周期。最后的总量应该是12.5T左右;

    最后,要确认保存的周期或保存的版本数。比如,初步按3个版本保存,40T的容量应该是没问题的。

    2. 根据存储空间初步确定设备选型

    比如,如果使用物理带库,按LTO6的磁带来算,14盘磁带就够了,但是考虑到并置组、存储池以及其他考虑等冗余要求,需要再多设计一些磁带,比如20盘。然后再考虑到是否要需要需求磁带循环使用,那么磁带库的槽位数量必须要多于20个。

    如果是虚拟磁带库,考虑到产品的重删功能,可以对应的降低有效容量的配置要求。或者如果是磁盘存储池并启用重删功能,也可以根据测试对应的降低要求。

    3. 备份窗口的确定

    和业务系统的负责人沟通,了解每个要备份的业务系统的最大备份窗口,根据备份窗口选择合适的备份方式。通过合理的配置优化备份窗口,比如,使用lanfree备份,增加驱动器等备份通道、使用性能更改的备份设备等方式。一般来讲,核心系统和数据量大的非核心系统要求要配置lanfree备份。并且,如果配置lanfree也要做好规划设计,比如,做好san规划,使得备份zone和普通存储zone分开,并且备份系统都要使用独立的hba卡或独立的hba卡接口。

    4. 备份调度的确定

    根据RPO和RTO和设计合理的备份调度周期,根据各个系统的备份窗口,合理的设计各个系统的备份时间。

    5. 做好备份恢复测试,并设计相应的制度,定期进行备份演练。

    这个反而是最关键的,搞了半天备份,关键的时候恢复不了,这个就要命了,这样血的教训太多了。

    3. D2D2T是个什么东西?有哪些好处?什么情况下使用?

    是不是经常听到什么虚拟带库、D2D2T等各种术语。虚拟带库有哪些好处?为什么不直接备到磁盘存储上。所谓的D2D2T又是个啥? 适合哪些场景?

    数据由磁盘到磁盘再到磁带,我们一般称之为d2d2t,第二个D也可以理解为虚拟磁带库。第一个D近线存储,生产数据;第二个D离线存储,备份数据;T磁带库设备,离线数据。

    传统的备份软件最初大都基于磁带库设计的,基于传统备份软件的备份架构已经非常成熟了,而且最近几年也再与时俱进,功能、性能及稳定性上都有了很大的进步。但是现有的企业环境数据量越来越大,业务类型也越来越复杂。对于物理磁带库来讲,最新的LTO7在容量和性能上有了很大的提升,顺序读写速度已经超过了sata磁盘,并且在离线保存方面还有很大的优势。但是在其他方面还有一些先天的劣势,比如数据恢复时的随机读写速度非常慢、重复数据删除、异地复制等等。

    在这种情况下,作为中间层出现的磁盘或虚拟带库弥补了这个缺陷。D2D2T架构有如下好处:

    1. 数据备份可以先到磁盘或虚拟带库上,在这一层可以得到良好的备份恢复速度,优化了备份恢复窗口,使用户得到一个非常好的RTO和RPO;

    2. 备份到磁盘或vtl上的数据可以通过重复数据删除功能节省空间。重删可以由tsm来做,也可以直接基于vtl硬件来实现。

    3. 可以实现其他一些基于硬件的高级功能,比如基于vtl的备份容灾(可参考liulei_oracle兄的案例分享1)。

    4. 满足数据离线保存或出库需求,备份数据可以得到更高的冗余保护。可以将虚拟磁带库上的数据再次迁移或复制到物理磁带库一份。备份数据到物理带库这个操作可以基于备份软件来做,也可以基于虚拟磁带库本身来做,使用起来非常灵活。

    综上,D2D2T在一些数据量大,备份要求高等需求场景下,有非常好的表现,可以考虑在对应的场景下使用。。

    4. 如何设计磁带出库保存或异地恢复?

    长时间的磁带保存方案如何设计,如果异地恢复又有什么值得注意的?

    我们以NBU和两TSM款典型的备份软件来举例:

    1. 如果使用NBU

    方案1:VAULT, 对数据集备份到磁带中,然后从带库中弹出,做离线保存,可以把关键的数据运输到异地做导入恢复。

    优点:便宜

    缺点:要带库支持一定功能,并要长期人为去维护拿带子等

    方案2:AIR(Automatic Image Replicate),AIR要求两个MSDP之间做数据的同步,这要求要一定的带宽和相应的磁盘做MSDP池。

    优点:重复数据删除功能,同步效率高,可实现1对多,多对1的数据同步,自动化程度高。

    缺点:价格贵,架构较复杂,处理问题也比较麻烦。

    2. 如果使用TSM

    TSM的出库有以下几种类型:

    A. 普通的出库,即超长时间的保留导致的磁带数量越放越多,超出了磁带库的槽位数,所以需要定期的将已满的磁带取出。对应的命令:

    update volume volume_name access=readonly
    checkout libvolume library_name volume_name

    checkout后取出存放即可。不用太在意标签的问题,如果后期有恢复或回调需求,直接做即可,会提示需要哪盘磁带,找到后checkin即可即可。

    B. 长期保存为目的,不影响当前备份数据。

    对于普通文件:generate backupset

    对于Oracle、db2等数据库:export node到磁带即可

    C. 基于多重保护目的。将磁带库设置为副本存储池。定期将主池的数据备份到副本池。然后按照步骤A来取带子,保存好即可。

    D. 使用drm,相对于有个单独的数据库来记录出库磁带

    关于磁带的保存,不管采用那种技术做磁带出库,都建议如下:

    1,环境要求,避光防潮忌消磁,温度湿度适中,专柜存放。

    2,存放标签要求,分门别类,标签写明:什么时间备份的什么系统的什么数据,保留至多久,用于什么目的。磁带编码有哪些,对应原备份系统哪些备份配置。

    3,磁带出入库登记,没有的话弄丢磁带或找磁带的时候就只能哭了。

    如果是基于TSM的异机恢复,分以下几种:

    A. 普通恢复,从tsm中取出的磁带,需要tsm server才能读取。所以,需要先在异地恢复tsm server,需要用到tsm db备份,卷历史文件、设备配置文件等。恢复完tsm server后,才可以正常读取磁带

    B. 仅异地恢复数据。只支持export和备份集方式的备份。上面出库步骤1和3类型的不支持。

    5. 数据爆发导致的备份窗口不足,备份软件如何优化备份环境?

    关于这个问题,我的看法是先按两种情况来分析:

    第一种情况是,现有的备份架构不变,在架构内进行分析。首先, 抛开数据量大小,我们先来梳理一下影响备份速度的几个因素

    A. 备份服务器的性能,也就是处理能力。备份服务器是整个备份环境的核心,备份数据的元数据索引、备份介质管理、客户端调度管理都需要服务器处理能力来支持,如果再有数据重删,远端复制等附加功能,对服务器的性能要求会更高。

    B.客户端的IO处理能力。网络传输类型(san or lan),网络传输速度(lan的十百千兆速率选择,光纤2/4/8/16GB速率选择等)、IO并发度(磁盘卷或磁带机数量)等等都会影响IO速度。

    C.备份对象的数据类型,是海量小文件,还是常规文件。

    D.备份介质的质量。比如同样是物理磁带备份,从早期的LTO3到最新的LTO7,速度和容量差别巨大,参考以下图片(图片来做www.lto.org)

    备注:图片中的容量和速率都是按压缩后的最大值来算的。

    经过上面的分析,我们可以提出基于以下几点的备份优化:

    1.基础架构的优化

    提高IT基础建设,从服务器性能,网卡,光纤卡,san交换机,带库方面入手,找到瓶颈,另外选择合适的备份架构,lan,lan-free, server-free。这里举个例子,比如1个2T的数据库,如果以LTO3的单驱动器按80M/s来算,需要7个小时左右,但是如果是LTO7单驱动器按300M/s来算,只需要2个小时。如果再以多个驱动器来做多通道的话,时间都可以控制在1个小时以内。

    现在大多数企业都开始使用虚拟带库,虚拟带库在速度、驱动器的并发性上更加灵活,并且在数据恢复上,有更大的性能优势。也可以结合物理带库来做d2d2t使用。

    2.备份优化

    可以使用并发,重复数据删除,永久增量备份等方式,减少数据传输,提高备份速度。

    3.应用优化,如sql server的数据库分离等。
      
    第二种情况下,数据的增长达到了一个质的增长。通过调整备份环境的软件和参数已经无法满足备份窗口。一般可以考虑如下方案:

    A.配合现有存储的硬件特性来做,比如IBM的fcm就可以和大多数的主流存储配合,以存储硬件快照和tsm离线保存相结合的方式来提供备份解决方案。可以把备份窗口缩短到分钟级,并且通过tsm进行管理,还可以将备份的数据存放到磁带库中。其他备份厂商也有类似的解决方案。

    B.采用新的备份架构,比如飞康的cdp、veeam的备份解决方案等,在某些细分领域都做的非常好。

    6. 备份环境中的压缩和重删,都有哪些使用经验?

    数据现在重复率越来越高,备份软件和磁带库好多都支持压缩和重删功能,在哪些场景下使用过什么样的压缩和重删功能,取得了比较好的效果,在什么场景下使用过压缩或者重删,不但没有效果,反而效果更糟?

    以tsm为例,其他的原理都差不多。

    tsm的重删包含源端重删和服务端端重删两类,tsm从v6版本开始支持重删,最早只支持服务端重删,后来开始支持源端重删。v7版本的7.1.3开始新增在线的重复数据删除功能,7.1.5新增了在线的压缩功能。重删可以有效的利用空间,但会以牺牲部分主机的性能为代价,因此:

    如果备份服务器的配置很高,处理能力很强,可以选择目标端的重删和压缩。比如对于tsm v7,内存原本建议最低12g,但如果采用重删,则建议最低16g;

    如果源端的应用服务器配置很高,处理能力强,反而网络带宽不理想的情况下,可以选择源端重删和压缩。看怎么取舍了。

    除此之外,现在大多数的虚拟磁带库本身是支持重删的,而且基于硬件的重删不损耗源端和目标端的性能。目前使用的也比较多。

    案例

    1. 使用EMC NW实现异地站点容灾

    两台EMC datadomain各自在各自的backup zone中且由各自的EMC Networker的备份服务器进行管理。在执行本地备份时候各自管各自的事情,同时又由于使用了EMC ddboost技术,使得在备份的同时备份软件还可以向异地的站点的DD 发送克隆数据达到备份内容异地容灾的效果。

    这里说明下 ,ddboost是EMC备份软件和硬件独有的协议需要购买相应的许可,它可以使得备份源端消重。

    下面呢,开始进入正题啦。

    如果任何一端的备份设备和备份服务器完全毁掉了,那么该怎么办?基础东西请看EMC NW的DR教程。

    假设一端全毁了,那么

    (1) 使用scanner -B 找到克隆过来pool最后一个完整的booststrap

    scanner -B networker_indexclone to find out the laster bootstrap SSID

    (2)使用临时服务器和软件许可在幸存活的站点构建临时备份服务器

    nsrdr to rebuild res on the remote temporary nw server

    (3)在临时备份服务器上找到之前克隆过来的对方站点的备份pool的信息

    scanner -ivp can help your new networker server recongize that only clone pool has data

    (4)如果以上都是正常的那么下面将使用一个简单的例子来表示下恢复的过程,以下的恢复过程将使用EMC NW的NMM工具恢复异地站点的sqlserver数据库,登陆EMC NMM选择需要恢复的客户端

    确定需要恢复的数据都是从对方站点克隆过来的数据


    那么开始在异地恢复原来的sqlserver

    登陆sqlserver发现数据库已经恢复完成

    其实EMC NW的DDBOOST在这里起了远端消重的作用,这样在两个异地站点克隆数据的时候传输的数据量就不是很大了。

    2. 集群环境下的备份调度设计

    现在越来越多的系统建设是双机,而系统在未发生切换或者漂移的时候备份是正常运行的,那么如果当发生切换的漂移后另外的服务器的备份该如何设计呢?

    还是以tsm为例,先说备份节点的,在tsm中,把备份节点做成共享节点即可。有两种方式:

    1. hacmp的两个节点各种注册1个本地节点,再注册1个共享节点,然后做成授权代理节点即可。

    2. hacmp的两个节点各种注册1个本地节点,再注册1个共享节点。直接用即可。tsm只认节点名,如果看actlog,节点切换时,属性会发生变化。

    再说调度,也是两种方式:

    1. 做成集群资源,关联到资源组里。对于Windows集群,以服务的方式做即可。对于hacmp,把调度对应的命令写到起停脚本里即可。ha这个有的缺点,进程异常死掉后,备份就停止了。

    2. 通过脚本来实现,我比较喜欢的。写好脚本,脚本里包含判断,根据主服务进程来判断调度进程是不是应该启动。扔到crontab里定期执行检查即可。

    放个例子,db2双机下的tsm调度进程小脚本

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    基于区块链比特币 区块链与慈善 区块链的去中心化,不可篡改和可溯源与与慈善行业的需求场景高度吻合,阳光链成为了区块链技术在慈善行业的典型应用 冷链助力疫情防控 2020年11月1日起,北京市进口冷链食品生产经营...
  • 当当网站SEO案例分析

    千次阅读 2009-12-11 16:56:00
    网站分析步骤 网站的基本信息 网站首页存在的问题 栏目页存在的问题 网站内页存在的问题 网站外部链接存在的问题 网站的基本信息 IP 地址 IP下域名 域名年龄 Google PR Alexa rank 百度收录 Google收录...
  • 中国非典型互联网创业案例(转)

    千次阅读 2010-04-19 18:33:00
    http://www.to-marketing.com/collect/4425 中国非典型互联网创业案例2010年4月19日 老猪 |...综合分析他说的N多事情,我觉得这个案例可信度100%。这两年来,每当我想起这个案例,总会在心里激赏:中国互联网真是一片
  • 异步架构是典型的生产者消费者模式,两者不存在直接调用,只要保持数据结构不变,彼此功能实现可以随意变化而不互相影响,这对网站扩展新功能非常便利。除此之外,使用异步消息队列还有如下特性: 提高系统可用...
  • 微软面试案例分析,绝!

    千次阅读 2013-10-07 15:14:19
    从面试分析管理的案例:以假当真的“唐骏面试的三个问题”的分析及答案 (微软面试分析系列之一) 2005年6月28日 微软中国的前总裁唐骏写了一篇文章,谈美国公司和中国公司管理之对比。有的记者为了能更抓...
  • 电子商务案例分析模型---课程

    千次阅读 2007-02-11 16:00:00
    电子商务案例分析模型---课程电子商务案例分析第1章 电子商务案例分析模型本章要点本章将在对电子商务的基本概念、分类以及框架体系进行科学界定的基础上,对电子商务模式进行较系统的描述,对电子商务案例加以科学...
  • 微观经济学案例分析(五)

    千次阅读 2020-10-31 20:03:41
    案例内容 美国能源部部长朱棣文上学时成绩在十名左右徘徊,而哥哥朱筑文则一直保 持班级第一。工作之后,朱棣文当上教授时哥哥是副教授,朱棣文获得诺贝尔奖 时哥哥当上正教授。杭州天长小学教师周武将这一现象称为...
  • 走向云计算之HBase实际案例分析

    千次阅读 2017-06-17 17:25:54
    它可以解决什么问题和这些解决方案如何适用于大型应用架构,能够告诉你很多。因为HBase有许多公开的产品部署,我们正好可以这么做。本章节将详细介绍一些人们成功使用HBase的使用场景。注意:不要自我限制,认为...
  • 对赌协议的经典案例分析

    万次阅读 2017-04-26 16:07:50
    本文通过对企业风投融资“对赌”失败的案例分析,揭示包括法律风险在内的融资对赌风险,以飨读者。   1 陈晓与摩根士丹利及鼎辉对赌输掉永乐电器  2004年家电连锁市场“市场份额第一位、盈利能力第二位”的...
  • 本文是关于项目管理中,软件项目开发团队组员跨项目组兼职案例分析
  • 从零开始学Docker(超详细讲解+案例分析

    万次阅读 多人点赞 2021-03-01 16:41:44
    此外,Docker 团队同各个开源项目团队一起维护了一大批高质量的 官方镜像,既可以直接在生产环境使用,又可以作为基础进一步定制,大大的降低了应用服务的镜像制作成本。 引入Docker后:DevOps(开发、运维) Docker...
  • 软件架构最佳实践和案例分析

    千次阅读 2014-11-13 14:33:28
    (5)典型案例分析:结合多个电信,金融行业 项目 案例,分析真实 项目 软件架构视图 二、软件架构的文档编写  (1)软件架构文档的意义  (2)软件架构模板(根据实际 项目 情况选择合适内容) (3)软件...
  • 案例分析:巴西国家医疗保健系统

    千次阅读 2009-05-07 20:22:00
    巴西国家医疗保健系统曾被喻为...本案例分析,从系统构架、解决方案、教训与启发以及项目的未来趋向等做全方面详细深入的探索。问题域巴西是世界上仅有的几个提供完全免费公共医疗保健系统的国家之一。和所有重大的公
  • 读光OCR-文字识别技术解读与应用案例分析 摘要:大数据上云特惠活动系列直播,阿里巴巴高级算法专家永攀对读光OCR-文字识别技术和行业应用进行讲述。OCR的本质是识别图片中的文字,即在复杂的图片背景下中对所需目标...

空空如也

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典型质量问题案例分析