检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郭亚军[1] 周莹[1] 易平涛[1] 李伟伟[1]
出 处:《系统工程学报》2017年第2期282-288,共7页Journal of Systems Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目(71071030;71071031);国家自然科学基金面上资助项目(71671031)
摘 要:针对动态激励评价问题,提出了一种诱导被评价对象个体行为向评价者全局期望动态趋同的评价方法.首先,通过对全局被评价对象的观测值与变化量进行"激励型分层"得到具有奖优惩拙思想的"全局激励系数",据此在动态环境中集结出带有激励作用的被评价对象综合评价值与排序.然后,运用一个算例对该方法的可行性与有效性进行了说明.此外,通过对激励策略进行仿真,分析不同策略下相对初始排序的变化程度及不同策略间的变动对排序结果的影响,从而为评价者制定激励型分层策略提供理论依据.For the dynamic incentive evaluation problem, this paper proposes an evaluation method that in- duces the evaluation object's behavior convergence to the evaluator's expectation. First, an overall incentive coefficient is derived which rewards excellent indexes and punishes worse indexes by classifying the incentive layer of the overall observed value and variation of the overall evaluation object. Then an example is used to illustrate the feasibility and validity of this method. In addition, through a simulation of the incentive strategy, the effects of different strategies on the initial sorting and effects of the change of each strategy on sorting are analyzed. Evaluators can develop incentive layered strategies according to this studies.
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