基于创建解动态控制和局部搜索合并的蚁群算法

为了加快蚁群算法的收敛性和改善解的合理性,提出了一种改进的蚁群算法。该算法提出一种基于动态控制的策略,其目的是确保蚂蚁在搜索前期采用最大概率探索解,而在搜索后期,每只蚂蚁都在当前最优解附近搜索解,这在一定程度上提高了算法的收敛性能;其次,为得到更合理的解,对每只蚂蚁的局部搜索解中加入合并机制,这样集成了多个蚂蚁对最优解的搜索性能。实验结果表明:该方法性能优于传统的蚁群算法。     

函数优化的量子蚂蚁算法

借鉴蚁群算法的进化思想,提出一种求解连续空间优化问题的量子蚂蚁算法.该算法主要包括全局搜索、局部搜索和信息素强度更新规则.在全局搜索过程中,利用信息素强度和启发式函数确定蚂蚁移动方向.在局部搜索过程中,提出了基于Delta势阱的量子搜索,以改善寻优性能,加快收敛速率.通过实例验证表明了该算法的有效性.     

基于相位编码的量子蚁群算法

针对蚁群算法只适用于离散优化问题的局限性和收敛速度慢的问题, 提出一种适合连续优化的量子蚁群算法. 该方法直接采用量子位的相位对蚂蚁编码. 首先基于信息素强度和可见度构造的选择概率, 选择蚂蚁的前进目标; 然后采用量子旋转门更新描述蚂蚁位置的量子比特, 完成蚂蚁移动; 采用Pauli-Z 门实现蚂蚁的变异增加位置的多样性; 最后根据移动后的新位置完成蚁群信息素强度和可见度的更新. 由于优化过程统一在空间[0,2π]ⁿ 进行, 而与具体问题无关, 因此, 对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性. 以函数极值优化和聚类优化为例, 仿真结果表明该方法的搜索能力和优化效率明显优于普通蚁群算法和标准遗传算法.     

求解模糊机会约束规划模型的微粒群算法

针对现在不确定规划领域中存在的模糊机会约束规划模型和群智能优化方法-微粒群算法,提出了一种求解模糊机会约束规划模型的新混合智能算法.该算法利用微粒群算法并运用模糊模拟技术对模糊机会约束规划模型的规划问题进行分析和数值求解,因而无需像传统的基于遗传算法的混合智能算法那样需要很长时间并经过复杂的计算才能得到结果.通过对实际模型的分析和数值求解,给出了应用该方法的具体步骤,说明了该混合智能算法的合理性和有效性.     

带时间窗车辆路径问题的量子蚁群算法

带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)是VRP的一种重要扩展类型, 是组合优化中的一个NP难题, 针对蚁群算法在求解VRPTW问题时易陷入局部最优和收敛速度慢的问题, 本文结合量子计算提出一种求解VRPTW的量子蚁群算法(QACA). 通过定义人工蚂蚁的转移概率, 增加量子比特启发式因子, 以及用量子旋转门实现信息素更新, 从而提高算法的全局搜索能力, 有效避免了算法陷入局部最优. 经一系列VRPTW的仿真实验表明, 量子蚁群算法较蚁群算法在求解VRPTW问题上具有更好的性能, 通过与其他算法的比较, 进一步说明量子蚁群算法是可行有效的.     

基于蚁群优化的物流网络多约束路径规划

面向大范围、大规模的军用物资调度,为保障任务规划满足多个约束的可行路径,是NP-C问题.本文在详细分析物流保障网络传输属性的基础上,给出了约束参数的完整描述,建立了多约束路径规划数学模型,设计了一种带综合启发因子的蚁群优化算法.仿真实验表明,该算法搜索效率高,具有全局收敛性,经过有限次迭代能够获得可行解,对网络规模和约束参数选择具有较好的灵活性和扩展性.     

多反舰导弹攻击多目标协同航路规划

为解决多反舰导弹的协同航路规划问题,建立了基于空间和时间协同的航路规划模型,并设计了航路可行节点动态开辟算法和协进化多子群蚁群算法。节点开辟算法在任务空间建立搜索树的同时滤除不可行节点,缩小了航路优化搜索范围;多子群蚁群算法结合协进化的基本思想,通过引入蚂蚁子群间的协同进化策略,并对蚁群算法状态转移规则、信息素更新机制进行设计,进而并行搜索多导弹最优协同航路集合。仿真结果表明,本文方法能够为多反舰导弹构建优化的协同飞行航路,不但适用于导弹发射前的预先规划,而且适用于航路分段的局部实时重规划。     

基于信息素异步更新的蚁群算法

针对基本蚁群算法中蚂蚁速度无限且信息素同步更新的假定前提,提出一种基于信息素异步更新的改进蚁群算法。该算法以蚂蚁的速度有限为前提,采用异步更新规则来调整各个蚂蚁的信息素浓度,从而间接改变蚂蚁间合作方式。该算法更忠实于实际蚁群的寻路过程,算法具有更好的全局搜索能力。基于旅行商问题的实验验证了算法的有效性、鲁棒性及解的多样性。     

基于量子空间的蚁群算法及应用

针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部极值的缺点,提出将量子进化算法与蚁群算法相融合的新算法。在该算法中,蚂蚁当前位置用量子比特的两个概率幅表示,与普通蚁群算法相比,个体数量相等时,新算法的搜索空间将加倍,同时用量子非门来实现变异操作,相比传统算法,在寻优过程中具有更好的种群多样性并有效克服了蚁群算法的早熟及停滞现象。将此算法用于图像分割,实验结果表明,该方法有效解决了蚁群算法收敛速度慢和容易陷入局部极值的问题,而且在分割速度和精度上得到了较大提高。     

求解子集问题的鲶鱼效应蝙蝠蚁群优化

为求解子集问题,提出一种新的基于图的蚂蚁系统--鲶鱼效应蝙蝠蚁群优化(catfish bat algorithm ant colony optimization,CBA-ACO)。基于子集问题的构造图,利用路径概率转移公式进行路径搜索,采用等效路径信息素增强进行信息素更新;动态维护一定数量较好路径作为档案信息;使用混沌映射并结合鲶鱼效应对蝙蝠算法(bat algorithm,BA)进行改进,在全局最优解多次未更新时,利用档案信息初始化鲶鱼效应增强搜索,返回较好路径解;采用本轮迭代最优更新和增强搜索更新两种方式更新信息素,兼顾算法的收敛速度和搜索能力。对算法进行了描述并分析算法复杂度。结果表明,CBA-ACO具有更好的稳定性和获取较好解的能力。     

模糊系统研究

模糊系统是模拟人类思维、执行智能信息处理的有效工具。本文概要讨论模糊系统的若干问题,包括模糊识别、模糊学习、模糊检索以及模糊决策等.     

一种新的模糊线性规划方法

本文详细研究了约束带有模糊系数型线性规划的模糊约束集的定义方法，给出了其隶属函数的规定原则和应满足的条件，并建议了两种具体的定义形式，从而得到了求解这种规划的新方法。     

一种基于约束满意度的模糊线性规划解法

在模糊规划的基础上重新定义了两个模糊数之间的模糊序关系,建立了模糊约束度与模糊目标函数的隶属度函数之间的关系,并由此提出了一种求解模糊线性规划的新方法．     

模糊合作对策上的Banzhaf函数

通过对经典合作对策上Banzhaf函数的描述,给出了模糊合作对策上Banzhaf函数的定义.讨论了两类模糊合作对策上Banzhaf函数的存在性和唯一性,并给出了它们的具体表达形式.探讨了所给Banzhaf函数的模糊零元,个人理性,单调性,非负性.研究了模糊联盟与其模糊支撑关于Banzhaf函数之间的关系,最后通过算例来说明所给模糊合作对策上的Banzhaf指标.     

关于Saaty对模糊逻辑不适用于AHP观点的评述

目前模糊AHP方法在国内外应用很广泛,但是AHP理论创始人Thomas L. Saaty近几年连出3篇论文质疑模糊AHP方法的科学性. 在介绍模糊AHP方法的基础上,从模糊AHP缺乏数理逻辑性、AHP判断本身就来自模糊语义再次模糊意义不大和模糊AHP对不一致性的改进不一 定能确保改进结果的有效性等角度对Saaty教授批判模糊AHP方法的观点进行系统阐述,并就经典AHP和模糊AHP两方观点进行了深入的分析,希望对国内决策科学领域的研究学者有一定的启发帮助.     

直觉模糊关系及其合成运算

系统研究了作为Zadeh模糊集理论重要扩展的Atanassov直觉模糊关系及其合成运算.在考察Atanassov直觉模糊集与Zadeh模糊集之间关系的基础上,首先引入直觉模糊集及范数的概念、定义和性质,对直觉模糊集之间的一般关系、逆关系、零关系、全关系、恒等关系及其合成运算等进行了定义,研究了它们进行关系运算的基本规则、特殊性质及相关定理,且给出了必要的证明过程.揭示了直觉模糊关系的自反性、对称性及传递性,证明了直觉模糊关系合成运算的结合律定理.把Atanassov算子对于直觉模糊关系性质的影响,即对于自反性、对称性、逆对称性、完全逆对称性及传递性等性质的影响,归纳为该算子的效用性质和等价性质两个定理.     

Transformation and entropy for fuzzy rough sets

A new method for translating a fuzzy rough set to a fuzzy set is introduced and the fuzzy approximation of a fuzzy rough set is given. The properties of the fuzzy approximation of a fuzzy rough set are studied and a fuzzy entropy measure for fuzzy rough sets is proposed. This measure is consistent with similar considerations for ordinary fuzzy sets and is the result of the fuzzy approximation of fuzzy rough sets.     

复杂系统的模糊可靠性分析

应用普通可靠性和模糊可靠性的基本理论，建立了复杂系统的模型可靠性数学模型，并以实例具体说明了计算方法.     

混联系统(Ⅰ)的模糊可靠性

在模糊可靠性的基本概念和原理的基础上，建立了一套计算混联系统（Ⅰ）模糊可靠性的公式。并对一个实例进行了计算。     

基于模糊区间分和模糊重心的决策方法

首先分析了传统的模糊决策理论的不足，提出了一种基于模糊重心的多目标方案决策方法，该方法能利用评测专家所给的模糊区间分，从而既方便了评测专家表达其评测意见，又充分利用了专家的评测意见，因而有利于提高决策的准确性.