31、国土安全决策与跨部门犯罪分析协作工作流管理

国土安全决策与跨部门犯罪分析协作工作流管理

在国土安全决策和犯罪分析领域,面临着诸多复杂的问题和挑战。决策过程往往涉及大量不确定因素,而犯罪分析工作则需要多部门的协作与高效信息共享。下面将深入探讨相关的关键概念和解决方案。

信息与论证可靠性的影响

在决策过程中,信息和论证的可靠性起着至关重要的作用。以一个两人论证游戏为例,为了研究不同团队论证的依赖程度对最终结果的影响,我们进行了一系列实验。

实验中涉及两个团队:D 团队和 F 团队。我们通过改变两个团队提出的论证弧的权重来模拟不同的信息和专业知识水平。具体操作如下:
- 用 (wS_D) 和 (wC_D) 分别表示 D 团队提出的支持弧和反对弧的权重,且设定 (wC_D = -wS_D)。
- 用 (wS_F) 和 (wC_F) 分别表示 F 团队提出的支持弧和反对弧的权重,且设定 (wC_F = -wS_F)。
- (wS_D) 和 (wS_F) 各取 10 个级别,从 0.1 开始,每次增加 0.1,直到 1。这样,((wS_D, wS_F)) 的组合就有 (10×10 = 100) 种,对应 100 次实验。

实验结果总结如下表所示,展示了可废止单元的最终激活水平:
| 单元名称 | 激活水平 |
| ---- | ---- |
| E1 d | 0.0001 |
| D5 d | 0.714 |
| D3 d | -0.83 |
| D4 d | -0.417 |
| D1 d | -0.825 |
| D1 d^ F1 | -0.825 |
| D2 d | -0.789 | </

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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