直觉模糊集的新相似性测度

相似性测度是度量两个直觉模糊集相似程度的重要方法.文章给出一个新的直觉模糊集相似性测度,讨论该相似性测度的一些性质及得到利用该相似测度对直觉模糊集进行聚类的一般步骤,最后通过实例验证了该方法的有效性。     

关于L-直觉模糊集截集性质的进一步研究

在L是完全分配格时,利用极大集与极小集所引入的L-直觉模糊集的截集,本文定义了L-直觉模糊凸集的概念,给出其与L-直觉模糊集截集的凸性之间的等价刻画.进一步研究了L-直觉模糊集的二元运算及其相关性质.     

求解区间数AHP判断矩阵的权重的一种新方法

将区间数判断矩阵权重向量的求解转化为两个约束优化问题的求解,并利用改进的粒子群优化(PSO)算法来求解此约束优化问题.最后利用朱建军等的两个数值例子来检验改进的PSO算法,并将求解结果与参考文献[1]利用遗传算法所得结果进行分析比较,说明本文结果更具一般性和代表性.     

有模糊目标的可靠性设计一个混合遗传算法

给出了求解带有模糊目标的可靠性设计问题的一个混合遗传算法．该方法利用模糊集隶属函数的特性将各子目标函数模糊化处理为能够反映各子目标相对重要程度、具有加权指数的协调满意度函数形式；通过加权函数再将各子目标的协调满意度函数综合成统一的单目标优化模型，然后用遗传算法求解模型，用Hooke-Jeeves方法改进遗传算法的群体，得到一个混合遗传算法，最后给出实例验证该方法的有效性．     

区间直觉模糊集的新相似性测度

相似性测度是度量两个集合相似性程度的重要方法.本文针对Liang和Shi提出的直觉模糊集的相似性测度存在的问题进行改进,并将改进后的直觉模糊集的相似性测度推广到区间直觉模糊环境.同时,归纳了一种计算区间相似性测度的一般步骤,最后通过实例验证了该方法的有效性.     

区间直觉模糊集的截集

首先定义了区间直觉模糊集的截集及区间直觉集合套,其次讨论了区间直觉模糊集的截集的性质,最后给出了区间直觉模糊集的分解定理和表现定理.     

直觉模糊联盟合作对策的Banzhaf值

主要研究直觉模糊联盟合作对策的Banzhaf值。在模糊联盟合作对策和直觉模糊集的基础上建立直觉模糊联盟合作对策模型,并给出相应的定义;将经典合作对策的Banzhaf函数满足的四条公理进行拓展,并构造具有权重形式的直觉模糊Banzhaf值;通过算例来验证该方法的可行性。     

基于组合权重的犹豫直觉模糊语言灰关联决策方法

为了处理多准则决策中的不确定信息,基于犹豫直觉模糊集和犹豫直觉模糊语言集,提出新的犹豫直觉模糊元素的欧氏距离和犹豫直觉模糊语言元素的欧式距离.利用灰关联方法,并结合组合权重的思想,提出了一种基于组合权重的犹豫直觉模糊语言灰关联决策模型.实例说明该决策方法的合理性和有效性.     

带有二次约束非凸二次规划问题的一种全局优化方法

对带有二次约束非凸二次规划问题进行研究,利用二次函数的结构和性质,对目标函数和约束函数进行线性下界逼近,建立原规划问题的一个新的线性规划松弛,以便确定它在超矩形上全局最优值的一个下界;利用超矩形上的最长边的对分策略,以及超矩形的缩减和删除技术,提高算法的收敛速度;通过对松弛线性规划可行域的细分以及一系列的松弛线性规划的求解过程得到原问题的全局最优解,从理论上证明了算法能收敛到原问题的全局最优解,最后数值例子也说明了算法是有效的.     

带有二次约束非凸二次规划问题的一种全局优化方法

对带有二次约束非凸二次规划问题进行研究,利用二次函数的结构和性质,对目标函数和约束函数进行线性下界逼近,建立原规划问题的一个新的线性规划松弛,以便确定它在超矩形上全局最优值的一个下界;利用超矩形上的最长边的对分策略,以及超矩形的缩减和删除技术,提高算法的收敛速度;通过对松弛线性规划可行域的细分以及一系列的松弛线性规划的求解过程得到原问题的全局最优解,从理论上证明了算法能收敛到原问题的全局最优解,最后数值例子也说明了算法是有效的.     

基于动态罚函数的PSO-CO算法

本文分析了协同优化算法中所存在的问题,采用动态罚函数的解决思路,对系统级中的一致性等式约束问题进行改造,使其成为一无约束问题.另外,提出不同学科分配不同的惩罚权重的方法,大大提高了计算精度.同时,以粒子群算法替代了原有的求解算法,消除了初始解对优化结果的影响,也改善了算法的整体求解速度.在Matlab软件中实现该算法的运行,同时通过两个典型算例对该算法进行验证,表明其具有较好的优化性能.     

基于MILP模型和QPSO算法的绿色物流调度方法

针对物流网络中绿色且经济的物流调度问题,提出一种基于混合整数线性规划(MILP)模型和量子粒子群优化(QPSO)算法的物流调度方法 .首先,根据实际情况设定物流网络中的各种元素属性,如制造商、分销商和经销商的能力以及运输方式.然后,构建一个综合考虑交付时间最小化和碳排放量最小化的目标函数,并根据网络属性约束构建一个物流调度的MILP模型.最后,通过一种QPSO算法来求解该MILP模型.在一个汽车销售物流网络上的实验结果表明,提出的方法能够很好地均衡交付时间和碳排放量.     

基于模糊转化的2种毕达哥拉斯模糊熵构造方法

为了精确刻画毕达哥拉斯模糊集不确定性和未知性程度，给出毕达哥拉斯模糊熵的定义，借助模糊转化公式，将直觉模糊熵转化为毕达哥拉斯模糊熵．探讨现有转化公式的不足，提出一种新的毕达哥拉斯模糊集与直觉模糊集的转化方法，新构造的熵不仅满足毕达哥拉斯模糊熵公理化定义，而且也适用于直觉模糊集．     

一种适用于云计算环境的粒子群优化算法

提出了一种能够利用云计算分布式计算特点以提高性能的粒子群优化算法.仿真实验表明,该算法不仅能利用云计算特征,而且算法在3种常见Benchmark函数测试中所找到的最小值平均比同等粒子群规模的标准粒子群算法低71%以上.     

求目标控制型线性三级规划的罚函数法

利用对偶理论将目标控制型线性三级规划问题转化成目标控制型线性二级规划问题,通过引入对偶间隙,给出了罚函数的概念,并获得了几个相关的性质,并由此建立了一个求解目标控制型的线性三级规划问题的算法.     

新型2T2R并联机构及其位置求解

基于五自由度4-UPU并联机构演绎出一种新型四自由度4-UPU/PPS并联机构. 通过螺旋理论分析可得,该机构具有两个移动和两个转动（two-translational and two-rotational, 2T2R）自由度,在此基础上建立了该模型的位置关系方程. 由于位置正解复杂,以机构各驱动支链长度为约束对象,建立了无约束非线性优化适应度函数. 提出一种动态变权重的多目标粒子群优化算法来搜索此函数的全局极小点,从而将位置正解问题转化为一个多目标优化问题. 随机选取20 组并联机构实际输入进行位置正解计算,计算结果与动平台实际位置和姿态吻合,解决了该机构位置正解的求解问题.     

三参数直觉模糊集上的距离测度

距离测度是直觉模糊集理论的重要研究内容之一。本文基于三参数区间值模糊集,提出了三参数直觉模糊数与三参数直觉模糊集的概念,给出了三种含隶属度重心点的距离测度,并针对不同决策背景对三参数权重的距离测度进行分析,最后结合实例说明它的有效性。     

飞机环控/发动机系统多目标优化

提出一种改进的多目标粒子群优化算法,应用于飞机环控/发动机系统的综合优化. 将不同飞行阶段系统总熵产最小视为不同的目标函数,建立了多目标优化模型. 进而在基本多目标粒子群优化算法基础上,引入跳转操作、族群概念和一种全局最优位置分配方法,提出了一种改进算法,测试结果表明该算法性能良好. 采用该算法对多目标优化模型进行计算,得到收敛且分布均匀的非劣最优解集,为飞机系统综合优化提供一种新思路.     

基于改进PSO的汽车路径优化

车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)是物流中的重要环节,主要研究物流配送中车辆线路优化以降低运输成本.本文利用粒子群优化算法求解VRP,为了提高求解效率,通过构造自学习算子、微粒的重新编码及运算规则的重新定义,使PSO算法能够处理离散问题,把微粒群算法应用于VRP问题的求解中,通过仿真证明了提出方法求解VRP问题的有效性和优越性.     

一种新型自适应粒子群优化粒子滤波算法及应用

基于粒子群优化的粒子滤波算法精度不高,运算复杂度大,难以在实际工程中应用. 为此,文中提出一种新型邻域自适应调整的动态粒子群优化粒子滤波算法. 该算法考虑了粒子的邻域信息,利用多样性因子、邻域扩展因子和邻域限制因子共同对粒子的邻域粒子数量进行自适应调整,控制粒子对邻域的影响,减轻局部最优现象,达到收敛速度和寻优能力的最佳平衡. 利用UNGM模型、目标跟踪模型以及故障检测模型对算法的性能进行仿真测试,结果表明：该算法与PSO-PF相比提高了精度和运算速度,具有实际工程应用价值.