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1)  quantitatively ordination
量化排序
2)  priority vector
排序向量
1.
A new approach to determining a family of priority vectors of Analytic Hierarchy Process(AHP) is proposed,which can meet DM s demands on favor scale and better Just Noticeable Difference(JND) by introducing two parameters.
提出了一种确定一族AHP排序向量的新方法。
2.
After that,a kind of method to calculate the priority vector of fuzzy reciprocal matrix is put forward.
针对模糊互补矩阵,讨论了模糊一致矩阵的一些性质,给出了模糊互补矩阵排序向量的一种求解算法。
3.
Meanwhile, a new method of priority vector in AHP is proposed.
 本文给出了一种确定AHP排序向量的新方法。
3)  variable ordering
变量排序
1.
Multi-level Neighborhood-based Variable Ordering Heuristics for Large-scale Job Shop Scheduling;
大规模Job Shop调度的多级邻域变量排序算法
2.
In order to employ variable ordering of constraint satisfaction technology,this paper presents five indexes as well as related parameters to describe the features of Job-shop scheduling problems.
针对约束满足求解技术中的变量排序,提出了量化Job-Shop调度问题特征的5项指标和相关参数。
3.
The algorithm combines the global search ability of genetic algorithm with the neighborhood search strategy of tabu search to find the optimal BDD variable ordering with which BDD can achieve size minimization.
该算法将遗传算法的全局搜索能力和禁忌搜索的邻域搜索策略相结合来寻找BDD的最优变量排序,以实现BDD结点规模最小化。
4)  weight vector
排序向量
1.
On the three proximate solutins of system of weight vector;
排序向量的三个近似解系研究
2.
Through a deep study on the consistency of generalized judgment matrixes, new re straint equations of the weight vector of set S = u 1,u 2,.
通过对广义判断矩阵一致性的深入研究 ,得到了集合S ={u1,u2 ,… ,un}排序向量新的约束方程 。
3.
Compared with the EM (eigenvector method) and many other methods in AHP, such as LLSM, LSM, GEM, LDM and MDM etc, the LAM is a simpler and easier method in calculating weight vector of the judgment matrix.
本文提出求解AHP中判断矩阵的排序向量的新思路,并由此获得一个较为简捷的计算排序向量的新算法——最小夹角法(LAM)。
5)  Numerical ordination
数量排序
6)  Priority Weight Vector
排序向量
1.
Study on Approaches for Determining the Priority Weight Vector of Fuzzy Judgment Matrix;
模糊判断矩阵排序向量的确定方法研究
2.
After giving the concetps of additive consistency and multiplicative consistency of fuzzy judgment matrix, we propose two kinds of approach for determining the priority weight vector of fuzzy judgment matrix.
在给出模糊判断矩阵的加性一致性和乘性一致性概念的基础上,提出了确定模糊判断矩阵排序向量的两类方法,第1类方法是先将一致性或具有满意一致性的模糊判断矩阵转化为AHP判断矩阵,然后将后者的排序向量作为前者的排序向量;第2类方法是直接由一致性或具有满意一致性的模糊判断矩阵计算排序向量。
补充资料:冒泡排序

冒泡排序法

冒泡排序的基本思想是:依次比较相邻的两个数,将大数放在前面,小数放在后面。即首先比较第1个和第2个数,将大数放前,小数放后。然后比较第2个数和第3个数,将大数放前,小数放后,如此继续,直至比较最后两个数,将大数放前,小数放后,此时第一趟结束,在最后的数必是所有数中的最小数。重复以上过程,仍从第一对数开始比较(因为可能由于第2个数和第3个数的交换,使得第1个数不再大于第2个数),将大数放前,小数放后,一直比较到最小数前的一对相邻数,将大数放前,小数放后,第二趟结束,在倒数第二个数中得到一个新的最小数。如此下去,直至最终完成排序。

由于在排序过程中总是大数往前放,小数往后放,相当于气泡往上升,所以中冒泡排序。

用二重循环实现,外循环变量设为i,内循环变量设为j。外循环重复9次,内循环依次重复9,8,...,1次。每次进行比较的两个元素都是与内循环j有关的,它们可以分别用a[j]和a[j+1]标识,i的值依次为1,2,...,9,对于每一个i, j的值依次为1,2,...10-i。

算法:

1、输入10个数到数组a中

2、从大到小排序数组a

for i:=1 to 9 do

for j:=1 to 10-i do

if a[j]<a[j+1]

then 交换a[j]与a[j+1]

3、输出排序后的数组a。

程序:

program sort21(input,output);

var

a:array[1..10] of real;

temp:real;

i,j:integer;

begin

for i:=1 to 10 do

begin

read(a);

write(a<i>);

if i mod 5=0 then writeln;

end;

for i:=1 to 9 do

for j:=1 to 10-i do

if a[j]<a[j+1] then

begin

temp:=a[j];

a[j]:=a[j+1];

a[j+1]:=temp;

end;

for i:=1 to 10 do

begin

write(a<i>);

if i mod 5 =0 then writeln;

end;

end.

    • 冒泡排序法的改进 **

比如用冒泡排序将4、5、7、1、2、3这6个数排序。在该列中,第二趟排序结束后,数组已排好序,但计算机此时并不知道已经反排好序,计算机还需要进行一趟比较,如果这一趟比较,未发生任何数据交换,则知道已排序好,可以不再进行比较了。因而第三趟比较还需要进行,但第四、五趟比较则是不必要的。为此,我们可以考虑程序的优化。

为了标志在比较中是否进行了,设一个布尔量flag。在进行每趟比较前将flag置成true。如果在比较中发生了数据交换,则将flag置为false,在一趟比较结束后,再判断flag,如果它仍为true(表明在该趟比较中未发生一次数据交换)则结束排序,否则进行下一趟比较。

算法:

1、输入10个数到数组中

2、从大到小排序数组a

i:=1

repeat

flag:=true;

for j:=1 to 10-i do

if a[j]<a[j+1] then

begin

交换a[k]与a[j]

flag:=false;

end;

i:=i+1;

until flag;

3、输出排序后的数组a

程序:

program sort22(input,output);

var

a:array[1..10] of real;

temp:real;

i,j:integer;

flag:boolean;

begin

for i:=1 to 10 do read(a<i>);

i:=1;

repeat

flag:=true;

for j:=1 to 10-i do

if a[j]<a[j+1] then

begin

temp:=a[j];

a[j]:=a[j+1];

a[j+1]:=temp;

flag:=false;

end;

i:=i+1;

until flag;

for i:=1 to 10 do write(a<i>,' ');

end.

void bubblesort(type* arr,long len)/*bubble sort algorithm*/

{

long i=0,j=0;/*iterator value*/

assertf(arr!=null,"in bubble sort,arr is null\n");

for (i=len;i>1;i--)

for(j=0;j<i-1;j++)

if(arr[j]>arr[j+1])swaparrdata(arr,j,j+1);

}

从数组的后面位置开始,如果发现有比前面一个位置处的数更小的元素,则把交换这两个数的位置,形成一个类似轻的气泡在水中上升的排序过程.

说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条