基于GA和Bootstrap的最小二乘支持向量机参数优选

支持向量机是一种新型的学习方法,该方法以结构风险最小化原则取代传统机器学习中的经验风险最小化原则,在小样本的机器学习中显示出了优异的性能.传统的支持向量机是解凸二次规划问题,而最小二乘支持向量机是解等式线性方程,显得尤为方便.针对最小二乘支持向量机的特点,通过Bootstrap建立适当的性能指标,用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机的有关参数,并在非线性经济系统中应用.用最小二乘支持向量机对非线性经济系统进行预测的结果与神经网络预测的结果比较证明,该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

基于主从结构的遗传算法研究

提出一种主-从结构的遗传算法。算法中,主级为全局搜索染色体;从级为局部邻域搜索染色体。通过主-从协调机制和从级转换函数设计,使算法不依赖复杂的编码方式和复杂的遗传算子进行全局精确搜索。通过仿真和比较实验,验证了算法的有效性。     

应用小波理论进行股市预测

应用小波理论提出一种股票市场建模及其预测的方法,以上证综指为例进行了实证研究,并从吸引子结构的观点进一步分析了预测精度提高的原因。采用此方法进行股市预测,首先要应用小波理论对股指收益率序列进行分解,得到低频和高频部分;然后在此基础上作进一步分析,以确定各部分存在混沌特性;再应用混沌理论分别建立低频和高频部分的预测模型,对低频和高频部分进行预测;最后应用小波理论对混沌模型预测的结果予以重构,实现对原始收益率序列的预测。研究结果表明,该方法具有较高的精度,并具有极大的应用前景。     

分散控制系统稳定化的新方法

本文从实际考虑提出了一种使分散控制系统稳定的新方法。这是一种最优的稳定方法。它不仅使反馈控制器的结构具有站间的通讯费用最低的特点，而且也使控制结构有最少的通道数。数值计算的例子表明了本文所提方法的正确性和可操作性。     

Banach空间上标量型谱系统

本文研究Ｂａｎａｃｈ空间上标量型谱系统的双侧能控、能观性，给出了判别条件；并研究了标量型谱系统的同构问题。     

基金经理人相对业绩激励契约

阐述了基金经理人激励契约模型的假设,分析了基金经理人的投资决策和委托人设计激励契约的机制.在较宽松的假设基础上,建立证券投资基金的委托 代理关系的激励契约模型,给出激励契约最优解的一阶条件,将模型推广到投资人为风险回避型的情况;并揭示在一定条件下,相对业绩报酬结构是对基金经理人的最优激励契约.     

基于遗传算法求解Job Shop调度优化的新方法

针对Job Shop调度问题,提出了一种遗传算法编码新方法和矩阵解码方法.该方法根据问题的特点,采用一种按工序进行总体排序染色体编码方案,并采用矩阵解码,解码时体现了编码与调度方案一一对应,并且该编码方案有多种交叉操作算子可用,不需要专门设计算子.算例计算结果表明,基于该编码方案的遗传算法是有效的,能适用解决Job Shop调度问题,通过比较,用该编码方案的遗传算法优化Job Shop调度操作简单并且收敛速度快.     

模糊系统的递阶遗传算法设计新方法

针对模糊系统的特点和根据输入-输出数据,应用递阶遗传算法设计模糊系统。现有的模糊系统设计方法大多只能训练模糊系统的模糊集的中心参数、高斯隶属度函数的系数、中心参数和扩展参数,系统的模糊规则得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把模糊系统的模糊规则数目和参数同时通过训练确定。通过对混沌时间序列进行预测仿真,结果证明用该方法设计的模糊系统预测的精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的。     

基于递阶遗传算法的最小加权完工时间并行机调度

针对最小化加权完工时间的等同和非等同并行多机调度一类问题,提出了一种递阶遗传算法.该算法根据问题的特点,采用一种染色体递阶编码方案,此编码与调度方案一一对应.计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于大规模等同和非等同并行多机调度问题,通过与Cheng所作编码的遗传算法比较,用递阶遗传算法优化并行机调度操作简单并且收敛速度快.