求解分布式并行机调度的新型帝国竞争算法

提出一种求解异构工厂分布式并行机调度问题(DPMSP)的新型帝国竞争算法(ICA),以最小化最大完成时间作为优化目标.首先,将DPMSP的优化简化为对工厂分配子问题的求解,提出相应的编码方案并采用最大处理时间规则解码;然后,采用基于加工速度的概率分配方法构建初始种群,引入殖民国家同化以加强对优秀个体的搜索并在革命中运用基于工件-工速积的新型插入算子以改善解的质量;最后进行大量数值实验.计算结果表明该新型ICA在分布式并行机调度问题求解方面具有较强的搜索优势和较好的稳定性.     

我国股票市场行业间波动溢出效应研究——基于改进的EMD去噪方法

针对我国股市噪声交易能量较大、行业指数同步性较高的特点,提出改进的EMD(empirical mode decomposition,经验模态分解)去噪方法对行业数据进行处理,进而采用BEKK-GARCH模型分析金融危机前、金融危机期间、金融危机后三个阶段行业间波动溢出效应.研究表明,在降低股价同步性方面,改进的EMD去噪方法效果更佳;行业间波动溢出效应在金融危机期间显著上升,金融危机后回落;较之金融危机前,金融危机后传统制造业受产业链上游的波动溢出效应有所降低、受科研的波动溢出效应有增强的趋势.     

基于改进突变理论的公路工程建设风险评价研究

“一带一路”背景下海外公路工程建设面临的风险众多且复杂，参与方涉及多个国家，管理风险能力差异大，风险偏好不同通过分析常规突变评价法存在的不足，建立基于熵权法、数值转换法的改进突变评价体系，并进一步提出基于改进突变理论的公路工程建设风险评价模型将此评价模型运用在“一带一路”沿线公路工程项目建设风险总体评价，选取“一带一路”沿线国家公路工程技术、经济、管理、政治法律、自然环境、社会文化6个评价要素和相应15个评价指标，运用熵权法对该15种风险按重要程度排序，运用数值转换法将常规集中接近1的突变评价值映射到0~1的10个区间基于计算结果建设风险从大到小的排序为阿富汗、柬埔寨、巴基斯坦、缅甸、哈萨克斯坦、越南、泰国、印度，前3个国家风险等级为重要风险，后5个国家为一般风险     

制造服务中服务协作链构建与优化研究

制造服务是制造与服务的融合,是面向制造的服务,并且可进行分解和重构;根据制造服务的特征,以制造企业外协加工制造服务为例,构建了制造服务服务协作链,定义了多元组的服务协作链,利用Petri网建立了五元组服务协作链模型,针对服务协作链优化这一N-P Hard问题,运用贪婪算法选取服务时间作为贪婪因子进行了优化,并进行了实例验证;通过算例验证了服务协作链优化的可行性,结果表明:构建制造服务中的服务协作链以及对服务协作链进行优化可实现制造服务中业务协作优化决策,为实现智能化制造系统奠定坚实基础。     

基于优化BP神经网络的高准确度软件缺陷预测应用研究

针对软件缺陷测试任务中的准确度问题,提出一种基于优化BP神经网路的软件缺陷预测方法 .该方法首先采用4层BP神经网络构建多层感知模型,并结合模糊控制原理实现任意复杂非线性关系逼近.然后通过灰狼优化算法克服BP神经网络的局部搜索陷入,从而解决其参数设置依赖性问题.实验结果表明,相比于PSO-BP算法和SA-BP算法,该算法的仿真拟合效果最优,表现出了更高的软件缺陷预测准确度.     

可折叠集装箱接驳运输问题的建模与优化

对一类带时间窗的可折叠箱接驳运输问题进行了研究,其中使用可折叠箱在堆场与客户之间集散货物,一辆集卡可装载一个满箱或多个空箱,目标为集卡总工作时间的最小化.借鉴确定的活动在顶点上的图的思想,将该问题分解为满箱子问题和空箱子问题,其中满箱子问题类似于带时间窗的多旅行商问题,空箱子问题因客户的货物量可为负值而显著区别于车辆路径问题,且两个子问题之间存在访问时间耦合等关联.进而建立了问题的数学描述,设计了问题的主动禁忌搜索(reactive tabu search,RTS)求解算法,并基于随机生成的大量算例验证了算法的有效性.结果表明,相比于使用CPLEX等优化软件,RTS算法可以在更短的时间内求得问题的更优解;相比于使用标准箱的情形,使用可折叠箱可节省约13%的接驳成本.     

QBSO算法在PID参数优化的应用

为解决PID控制参数求解过程中所存在的求解精度不高的问题,提出一种量子天牛群算法.通过结合PSO算法的全局搜索能力、BAS算法的局部搜索能力以及量子策略的随机能力,使得算法的全局搜索能力以及搜索精度得到有效提高,并通过两类经典函数对其寻优能力进行验证.进一步,将QBSO算法应用于PID参数优化中,并对一阶与二阶延时和非延时系统进行PID控制参数求解.通过仿真实验以及计算结果表明,基于QBSO的PID控制的控制系统具有更加优良的动态性能与抗扰动能力.     

基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

航班运行风险网络的传播与控制改进

为探究航班运行风险的产生、传播与控制过程, 首先统计华北区域航班运行数据共计76个风险节点。然后，采用偏秩相关系数构建风险网络, 再使用社团模块探测算法与三角最大滤波法验证网络适用性。并且, 提出一种适用于航班运行风险分析的SEIR(susceptible-infected-exposed-recovered)模型。根据动力学传播结果, 聚类定位网络传播中关键节点。最后, 采用前置预防与战术处置两类控制方案。计算结果表明，仅控制5个节点后, 感染峰值可降低18.44%, 峰值时间推后两个周期, 起降等重要操纵节点被感染次数平均下降11.74%。该方案在感染峰值、感染周期、重要节点感染3个方面的抑制效果均占优。以上结果证实, 所提方案可有效用于航班运行风险问题分析。     

模糊大脑情感学习的自适应噪声抵消方法

提出一种以模糊大脑情感学习(fuzzy brain emotional learning, FBEL)模型作为自适应噪声抵消器的噪声抵消方法，应用于信号处理问题。该方法通过FBEL模拟经非线性通道传输后的噪声信号，将噪声信号从含噪信号中过滤掉，达到消噪的目的；根据自适应学习算法，利用奖励信号和梯度下降法对FBEL模型的权重及参数进行在线更新，以适应噪声的变化。选取均方根误差和计算时间2个性能指标，采用自适应噪声抵消方法在不同网络中进行仿真比较，结果表明，应用该方法可以获得更好的滤波性能。