求解0-1动态优化问题的双概率原对偶遗传算法

在原对偶遗传算法(PDGA)的基础上,提出一种双概率原对偶遗传算法(DPPDGA).引入弱势基因位值与强势基因位值的概念,对二者赋予不同的对偶映射概率,并对两个对偶概率进行适应性调整.比较原始算法,改进算法使种群具有更理想的多样性,并利于种群较快地收敛到满意解.仿真结果表明,该算法在0-1动态优化问题的求解中具有更好的性能.     

单向S-粗集对偶与数据筛选-过滤的扩展应用

S-粗集(singular rough sets)是对Z.Pawlak粗集的改进,单向S-粗集对偶(dual of one direction sin-gular rough sets)是S-粗集的基本形式之一。利用单向S-粗集对偶,给出数据属性,数据筛选-过滤概念,数据筛选-过滤序定理,合成数据筛选-过滤定理,及数据筛选-过滤准则。利用这些结果,给出应用。单向S-粗集对偶是动态数据筛选-过滤研究的一个新工具。     

多目标主从向量集值优化Benson真有效解的最优性条件

借助 Aubin的 Contingent切导数建立了可微多目标主从向量集值优化弱 Benson真有效元的Fritz-John型最优性条件.     

具有多值映射的两级优化问题的广义算法研究

两级优化问题是一种非凸非光滑问题，绝大多数问题的求解都是建立在下层有唯一解的基础之上的。而本文针对多值映射，即下层非唯一解的情形，利用隐函数理论，将两级优化问题转化为带有隐函数的非光滑问题，提出求解这类问题的广义算法框架，并证明其收敛性，最后通过实例验证该方法的实用性．     

求解DRS多目标优化问题的新颖ε-支配进化算法

首先分析ORS(dominance resistant solutions)多目标优化问题的特点,证明基于Pareto-支配关系的多目标优化问题算法求解该类问题很难收敛.然后,提出一种新的基于ε-支配关系的进化算法-ε-支配进化算法(EDMOEA),给出该算法框架和详细流程.最后,将ε-支配进化算法和NSGA-Ⅱ算法应用于求解一组典型的DRS多目标优化问题和常用的多目标优化测试问题,基于算法的收敛性和Pareto最优解集分布性进行评价和比较分析,表明ε-支配进化算法的有效性.