基于模糊Markov博弈控制求解伙伴选择问题

针对不确定条件下的伙伴选择决策问题,引入基于ANFIS和神经网络的模糊神经网络,实现了一种全新的进行值函数逼近的梯度下降Q学习的算法,对多影响因素进行FNN学习,将输出量作为标准Markov博弈模型的输入量,得到影响的策略,最后研究了一个应用实例,利用具体历史数据对建模方法和模型进行了验证和分析。     

基于蚁群算法的敏捷供应链伙伴选择

伙伴选择是在组建敏捷供应链过程中的关键问题。引入蚁群优化来解决这一问题,提出了一种基于蚁群算法的敏捷供应链伙伴选择优化算法。在求解过程中蚂蚁倾向于选择曾经合作过并且合作效果比较好的企业作为伙伴并组成供应链,体现了熟人机制;“自适应扰动机制”可以避免算法的早熟。最后以一个典型算例说明了该算法的有效性。     

不同盐度下奥尼罗非鱼幼鱼生长的研究

在盐度分别为0、1%、2%和3%的水体中进行奥尼罗非鱼幼鱼的对比养殖.实验结果表明,盐度对奥尼罗非鱼幼鱼的生长具有高度显著的影响(P<0.01);对奥尼罗非鱼幼鱼的成活率和肥满系数无显著的影响(P>0.05);对奥尼罗非鱼幼鱼的总摄食量、饵料系数及粪便中总氮量有显著影响(P<0.01).此外,奥尼罗非鱼幼鱼生长的最适水体盐度为1%.     

空调冷热源系统选择的模糊综合评判方法

本文将模糊综合评判的思想和方法运用到空调冷热源系统的选择中,建立了空调冷热源系统选择的评价指标体系和综合评判模型。通过该方法可以将定性因素、模糊因素进行量化,解决了传统选择方法中的不足和困难,使得空调冷热源系统的选择变得更加科学化。     

区域中心城市区位选择的模型研究--以嘉兴市为例

借鉴图论的有关做法,结合威尔逊空间相互作用模型,构建区域中心城市区位选择的模型,从而试图定量分析封闭和开放两种条件下区域中心城市的适宜区位.从模型中可以看出,在封闭条件下区域中心城市适宜区位趋于区域的地理中心,而在开放条件下区域中心城市适宜区位趋于主导联系方向.作者选取浙江省嘉兴市对模型进行实证分析,分别考察了封闭和开放两种条件下嘉兴区域中心城市适宜区位的变化趋势.     

MIMO系统中一种新的接收天线选择算法

在瑞利衰落信道条件下，通过天线选择可以提高多输入多输出（MIMO）系统的容量，并能有效地降低MIMO系统的复杂度和射频成本，天线选择算法也成为问题的关键。对接收天线选择算法进行了研究，通过连续选择使MIMO系统容量增加最大的天线的方法，用矩阵及行列式运算导出了一种新的接收天线选择算法，并通过仿真和分析与其它算法进行了比较。仿真结果表明，新算法在信噪比较小时，有最大的遍历性容量（ergodic capacity）、中断容量（outage capacity）；在信噪比较大时，同其它算法结果十分接近。新算法更适合于在信噪比较小（信号弱或信遭受噪声恶化严重）时使用。将新算法同Alkhansari算法结合起来，结果更好。     

多光谱遥感数据最佳波段选择的研究

分析了最佳波段选择的最佳指数方法,并指出该方法的不足之处.在实践过程中,根据多光谱遥感数据各波段用途、研究区地物的光谱特征及最佳指数来考虑最佳波段的选择,取得了比较好的效果.     

含隐变量和选择偏差的图模型中的因果推断

Bayes网络常用于多变量间的因果推断,但当存在未观测的隐变量和选择变量时,这种图模型往往无法正确描述观测变量间的因果关系。作者利用在观测变量上构造的最大祖先图模型刻画观测变量间的独立性关系和因果结构,并提出了具体的实现算法,从而可由观测数据来推断这类不完全观测下的部分因果关系。     

不悔步方式在微型足球机器人系统中的应用

研究了不悔步方式搜索策略在微型机器人足球系统中的应用．微型足球机器人通过积极地辨识当前所处的状态和实时地利用当前的有效信息，采用神经网络对机器人的一般特性和有限的记忆进行不悔步方式搜索策略的执行。     

Fried参数r0的季节变化与东亚副热带急流活动

在塔塔尔斯基理论模式框架下,计算得到的Fired参数r0在我国的地理分布存在明显的季节变化.这一变化与东亚副热带急流的活动相吻合.在副热带急流轴下方哈德来环流的下沉区域内,可能找到兼有云量覆盖少和视宁度好的优良(光学/红外)天文台址.