运用ADE算法进行Wiener模型辨识

DE算法是一类基于种群的启发式全局搜索技术,该算法原理简单,控制参数少,鲁棒性强,具有良好的优化性能.首先利用DE算法对Wiener模型参数进行辨识,分析了算法中变异率F对辨识过程中的全局并行搜索能力和收敛速度的影响;其次运用一种自适应变异差分进化算法(ADE)进行Wiener模型参数辨识,该算法在初期变异率较高,种群具有多样性,避免过早收敛于局部最优解;在进化过程中,变异率逐渐变小,优良个体得以保留,避免最优解遭到破坏.运用ADE算法对Wiener模型的数值仿真结果表明了ADE算法在参数辨识问题中的有效性,以及较PSO算法更强的非线性系统辨识能力.与一般的DE算法相比较,ADE算法辨识到全局最优解的精度和概率有较大提高,对算法参数的敏感性降低.     

具有恶化效应的新工件到达生产调度干扰管理

在工件加工时间具有恶化效应的单机环境下,研究初始计划执行中计划外多个新工件到达的干扰管理问题.将加工成本作为初始目标,将工件相对于初始完工时间的延迟作为扰动目标,构建多目标干扰管理模型.结合归档式多目标模拟退火算法在全局寻优方面的优势,与非支配排序遗传算法在快速收敛到Pareto有效前沿的局部搜索优势,设计了混合元启发式算法在全局搜索和局部搜索之间进行平衡.通过分析问题Pareto最优解特性,可以进一步有效降低混合元启发式算法的搜索空间,提高收敛速度和输出有效前沿的质量.最后,通过随机生成算例进行数值实验,验证混合算法对求解干扰管理问题的有效性和Pareto最优解特性对于算法性能的改进.     

求解约束优化问题的内外交叉遗传算法

针对很多约束优化问题的最优解位于可行域的边界上或其附近的特点,提出了一种新的遗传算法.算法将种群中的可行解和不可行解分别存贮在两个容器中,新设计的交叉算子(内外交叉法)尽量让可行域内的可行解与可行域外的不可行解交叉,并顺着有利的方向一维搜索到可行域边界,此举既增大了个体接近全局最优解的几率, 又增强了算法的收敛速度;粒子群变异法则吸取粒子群 (PSO)算法的优点,让粒子沿粒子自身历史最优和全局最优的方向变异, 而选择算子则采取了保留固定比例不可行解的方法. 仿真结果证明了算法能够在种群规模小,迭代次数少的情况下迅速接近或找到全局最优解.     

用于多峰函数优化的小生境人工蜂群算法

针对人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm, ABC)在多峰优化时只能找到一个最优解,难以找到所有全局和局部最优解的问题,提出一种小生境ABC算法。利用小生境技术维持种群的多样性,使算法不再单单收敛于全局最优解;借助ABC算法具有较高寻优精度的特点精确寻找各个峰值点。对标准测试函数进行仿真,结果表明,小生境ABC算法能够准确、有效地找到多峰问题的全局和局部最优解,具有良好的多峰优化性能。     

基于改进模拟退火算法的机器人全局路径规划

针对全局静态移动机器人路径规划问题,给出了一种简单易行的改进模拟退火算法.算法通过引入脱障算子和一致寻优算子,提出了一种新的状态产生方法.前者采用维值定向扰动策略,使碰撞路段的两个端点以一定步长跳离障碍物,这既保证了路径的无碰性,又加快了寻优效率；后者对随机选取的若干个路径点进行变步长地调整,使产生的候选解可以遍布整个解空间,提高了算法的全局寻优能力.最后,通过对一般环境和“陷阱”环境路径规划问题的仿真,验证了该方法的有效性.     

非线性盲源分离的多目标进化算法

针对在非线性混叠盲源分离中代价函数往往具有许多局部最优解,求解其全局最优解非常困难的问题。设计了多目标进化算法来求解代价函数的全局最优解,提出了非线性盲源分离的多目标进化算法。该多目标进化算法根据带权极小极大策略构造了一个同进化代数有关的变适应值函数,使种群中的容许解逐渐增多和保持个体的多样性,避免算法陷于局部最优。数值仿真表明算法是有效的。     

训练前向神经网络的全局优化新算法及其应用

把填充函数法与BP算法相结合，提出一种训练前向神经网络的混合型全局优化新算法。该算法首先由BP算法得到一个局部极小点，然后利用充函数使BP算法跳出局部最优，得到一个更低的极小点。重复此过程最终求得全局最优解。最后给出一个应用实例。     

基于多交换邻域搜索的多维0/1背包问题竞争决策算法

提出了一种求解多维0/1背包问题的竞争决策算法,算法采用一种新的资源交换规则——多交换的资源交换规则,使问题具有更大的邻域搜索空间,从而避免问题陷入局部最优解,同时通过对可行解的随机部分扰动进一步扩大问题的搜索空间.经过测试表明:算法具有计算时间短,求解效果好的特点.     

双尺度变异离散粒子群算法求解背包问题

针对传统离散粒子群算法求解背包问题早熟收敛、精度低等缺点提出一种解决背包问题的双尺度变异离散粒子群算法.利用对当前最优解进行双尺度速度变异,可以实现提高算法局部最优解搜索能力的同时,保持算法的全局搜索能力和逃出局部极值的能力.在算法初期利用粗尺度速度变异可使粒子快速定位到最优解区域,算法后期则通过逐渐减小的细尺度变异可提高算法最优解的精度.粒子位置初始化过程中,把采用贫心策略所得的结果作为一个粒子的初始位置.将改进算法与其他算法比较证明该算法不仅能够有效解决其他算法搜索能力差的问题,同时还提高了最优解的精度和收敛速度.     

一种求解最优控制问题的混合WNN-PSO算法

针对最优控制问题的数值求解,提出了一种混合小波神经网络粒子群(WNN-PSO)算法,算法首先利用小波神经网络的非线性逼近能力参数化最优控制轨迹,将最优控制问题转化为非线性规划(NLP)问题,其决策变量为小波神经网络的参数,然后采用粒子群(PSO)算法优化小波神经网络参数,获得NLP问题的全局最优解.针对Bang-Bang最优控制问题和一个经典的化工过程最优控制问题进行仿真研究,验证了所提出算法的可行性和有效性.     

基于混合遗传的粗集理论在工期目标实现中的应用

提出了一种基于混合遗传算法的相对约简算法,把模拟退火融入到遗传算法中形成混合遗传算法,提高了遗传算法的优化效率,并用这种混合遗传算法寻求最小条件属性集及最小属性值约简.并把该算法引入到工程管理中,提出若干条决策规则,工程管理人员按照这种决策规则进行施工过程的管理,确保在预定时间内完成工程任务.如果对整个施工过程的每道工序都提出决策规则,就可以实现施工过程的智能化管理.     

从复杂性哲学看规律的复杂性

以往人们常常将所有认识问题化归为规律问题，而对规律的理解又过于简单化，而从复杂性哲学的角度看，结论可能完全不同。     

铁路运输网络资源配置与组织模式研究

通过对铁路运输资源配置模式和组织模式对系统中的扰动因素传递过程影响的定量研究,建立确定的组织模式下的运输系统附加费用模型,提出对组织模式和系统资源配置的优化模型。     

论大实践视野的信息理性与科学发展的系统思路

哲学的实践转向,根本上,就是实践观的时代性转轨.只有确立诸因素多维度、大时空、全方位的互为目的、手段、中介的大实践观,发掘实践信息的综合现实意义和多维交叉促动的超循环现实意蕴,才能超越形而上学的逻格斯思辨,摆脱资本与符号联盟的抽象发展黑洞.以信息的超循环实践特性、综合现实性取代资本的盲目扩张和分化、异化的抽象逻辑,已经成为时代发展的现实趋势.党的十七大,洞见这种时代趋势,对科学发展观做了深刻阐述,提倡经济社会又好又快全面发展,重视社会发展的全面、协调、可持续等综合特性,重视统筹兼顾的综合方法等,为我们的理论与实践创新提供了一种新的系统科学的思路.     

论现代企业文化结构之功能

社会经济系统在结构变革过程中，催生了“现代企业文化”，这一崭新的序参量，在企业的经济活动中，充分展现了参量系统三大要素的特殊功能，即科学文化的动力功能；道德文化的尽善功能；艺术文化的尽美功能。“真、善、美”的统一，是企业从“经济人”向“伦理人”提升的必经途径。     

预测沪深股市市场波动性

研究目的在于:首先,检验和对比三种GARCH模型对于我国上海、深圳股市波动性的预测能力.其次,使用非对称的预测指标以体现对于预测误差高低的不同个体需求.在对于4个对称型的预测常规指标中,TGARCH对于2个市场波动的预测结果都是最佳的,而EGARCH的预测结果也要好于GARCH(1,1).这表明我国上海与深圳市场受坏消息的负面影响大于同等程度好消息的正面影响,而运用单边非对称的GARCH模型将更利于提高波动性预测的准确性.在非对称预测指标方面,研究认为EGARCH模型对于那些更愿意低估市场波动性的投资者而言较为有利,而GARCH(1,1)模型则相应满足了希望高估市场波动性的投资者的需求.这也表明投资者应根据自己的需要来选择相应的波动性预测模型.     

基于DEA方法的供应链效能评估

针对目前对供应链的投入产出效能只能进行定性分析和简单定量计算的情况,把供应链看作一个具有输入输出的系统,以供应链不同阶段的投入为输入指标,以客户对供应链的满意度为输出指标,利用数据包络分析(DEA)方法,建立了供应链投入产出效能评估的数学模型.以企业内部供应链为例,通过MATLAB进行了仿真计算,根据计算结果给出了改进供应链效能的相关建议.     

超越启蒙时代精神

17—18世纪欧洲启蒙运动把人类从宗教迷信中解放出来,使理性大放光华,但也坠入理性崇拜之中兼有成就和缺失。片面的理性忽略人类的人性存在和用简单性思维方式看待事物,这造成近现代史上新的社会问题。所以我们现在需要超越启蒙时代精神,把理性与人类的人文精神价值结合起来,并建立起适应复杂世界的复杂性思维方式。     

从整体与部分的辩证关系看系统论与还原论的适用范围

无论是系统论还是还原论,都是以整体与部分的关系作为客观基础的,都是整体与部分的辩证关系在方法论上的反映。还原论反映的是整体与部分的统一性,系统论反映的是整体与部分的对立性,还原论和系统论都只有局部真理性,应该将二者整合在一起,创立现代系统论,使其更好地为科学认识服务。     

测度产业结构和土地利用关系的方法探讨

产业结构的演变是经济和非经济的因素综合作用的结果,区域产业结构和土地利用变化之间存在着内在的联系。采用灰色关联分析方法,以德州市产业结构与土地利用之间的互动关系为例,对产业结构与土地利用关系的方法进行了探索。结果表明,产业结构与土地利用之间的关系在一定经济发展阶段可以定量测度。德州市工业化进入了中期阶段,第一产业对未利用地和耕地影响最显著,第二产业对交通用地影响最强烈,第三产业对交通用地和居民用地及工矿用地面积影响最明显;土地总体利用对产业结构的影响程度排序为第三产业、第二产业、第一产业。并相应地提出了土地合理利用建议。