储层含油性识别中ANN和GA融合的模糊规则提取

提出一种基于ANN和GA融合的自学习自适应的模糊规则提取算法,用来对油层进行识别.其方法是:首先运用人工神经网络(ANN)对训练样本进行有导师学习,网络的输入是测井属性,输出表达为网络权值和输入的函数Ψk=f(xi(WG1)ij,(WG2)jk)(其中:Ψk代表含油性类别Ck的判别函数;C1为干层;C2为水层;C3为差油层;C4为油层).然后,以Ψk作为遗传算法(GA)中的适应度函数提取对应于类别Ck的模糊规则.最后,通过某油田oilsk81和oilsk83油井的实证研究表明,该方法能够有效地识别储层的含油性.     

水面舰艇编队反舰作战中作战网络结构的优化

合理的作战网络结构是将信息优势转化为决策优势并最终建立火力优势的基础, 对于促进"战场透明"的实现, 充分发挥信息"兵力倍增器"的作用至关重要. 首先采用复杂网络方法建立了水面舰艇编队反舰作战的网络模型; 从网络的边和节点两方面分析了网络结构对信息质量的影响, 并论述了信息质量对反舰作战过程及效果的影响; 在此基础上, 采用遗传算法对反舰作战网络结构进行了优化研究. 优化结果表明: 对于质量较高的信息, 需缩小其传递路径, 使其快速地到达武器节点, 建立火力优势; 而对于质量相对较低的信息, 则可以适当增加其传递途径, 腾出网络带宽以及指控节点以便高质量信息的快速传递、处理. 研究结果对于提高基于信息系统的水面舰艇编队体系作战能力具有一定的军事价值.     

动态联盟中多方案伙伴挑选问题的软计算算法

描述了虚拟企业动态联盟中，含有多个子项目的活动网络伙伴问题，以满足伙伴方案满意度下的最小化竞标花费与拖期惩罚之和为目标，并为之建立0－1整数规划模型，同时进行了方案有效性过滤，减小了解空间，量化了模糊决策，设计了嵌入模糊决策规则的遗传算法（软计算方法），使得算法具有比普通遗传算法更好好的寻优能力，在大规模问题求解上，该算法具有比分枝定界法更快的速度，结果表明了模型和算法的有效性和应用潜力。     

Research on the Method of Nonlinear Combining Forecasts based on Fuzzy System

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＯｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｕｎｃｔｉｏｎｓｏｆｍａｎａｇｅｍｅｎｔａｔａｌｌｌｅｖｅｌｓｉｎａｎｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｉｓｐｌａｎｎｉｎｇ ,ａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｓｐｌａｙａｋｅｙｒｏｌｅｉｎｔｈｅｐｌａｎｎｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ .Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔｎｅｅｄｓｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｒｉｓｋｓａｓ ｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｉｎｇ ,ａｎｄｏｎｅｏｆｔｈｅｗａｙｉｎｗｈｉｃｈｔｈｉｓｃａｎｂｅｄｏｎｅｉｓｂｙａｎｔｉｃｉｐａｔｉｎｇ…     

单路口信号灯模糊-遗传算法优化配时研究

介绍了一种单路口信号灯模糊-遗传算法优化配时方法,把路口一个周期内车辆平均延误作为目标函数,用线性预估方法,根据上一周期和本周期的车流量预估下一个周期的车流量,把预估车流量和前两个周期的车流变化作为输入量,用模糊控制器推算出下一个周期的时间长度,然后用遗传算法优化目标函数,从而得到最优配时方案。计算机仿真结果表明,模糊-遗传算法优化性能良好。     

高新技术创业企业可持续发展能力评价研究

作为高新技术产业早期发展的微观体现，高新技术创业企业的可持续发展决定着高新技术产业的可持续发展，故而需要对高新技术创业企业的可持续发展能力进行评价，但其评价具有高度不确定性和困难性。软计算理论能够允许不精确性、不确定性、部分真值以及近似表达，故而能够使得问题变得易于处理，从而获得鲁棒性和求解费用的降低，以及与现实的更加相符。利用软计算的核心方法之一－模糊逻辑给出的可持续发展能力评价模型包括语言变量以及模糊化过程、模糊规则库与模糊推理、逆模糊化与模糊结论等三个步骤。利用该评价模型，对上海意兆电脑公司的实证研究表明该创业企业可持续发展能力的评价值偏低，其需要引进创业酱，以改善其企业管理、财务营、产品连销等。     

基于遗传算法的轮廓模糊匹配问题研究

在由序列的二维轮廓线重构出面模型来表示三维形体的面绘制方式中,首先要解决相邻两层切片上的轮廓线之间的匹配连接关系。针对目前的轮廓线匹配算法容易导致错误匹配的问题,提出一种基于遗传算法的轮廓模糊匹配算法。模糊性为轮廓匹配问题本身所具有,借鉴遗传算法这一种全局优化自适应概率搜索算法,可以准确表达轮廓匹配中的约束,有效地减少错误匹配的发生。在肝脏的CT数据三维重建中应用该算法取得了比较理想的效果。     

敏捷供应链质量兼容生产计划模型与算法

描述了敏捷供应链质量兼容生产计划问题,建立了有限企业资源约束条件下的极大化模糊交货期满意度数学模型,设计了一种求解模型的导引变异遗传算法,从而利用信息查询引导变异个体进行可行化随机变异,同时应用惩罚技术和精华选择策略来引导遗传搜索达到可行解空间的最好区域.大量计算结果表明了模型和所提算法的有效性.     

产品装配精度优化模型研究

针对目前装配精度优化中存在的准确性和效率问题,提出了一种新的产品装配精度优化模型.该模型针对软硬约束下的组成环公差,采用蒙特卡罗法模拟组成环实测尺寸值计算各组精度设计方案的装配精度及装配成功率,与加工成本一起作为各组精度设计方案的评价指标,并通过模糊综合评价方法确定优化目标.利用遗传模拟退火优化方法,可以在产品设计阶段的装配精度分配和装配精度优化方面,获得接近最优解的装配精度设计结果.应用一个实例验证了该优化模型可以在少量提高加工成本的前提下,大幅度提高产品装配精度.     

不确定信息QoS路由的概率遗传算法的研究

QoS路由是保证网络服务质量的重要组件。但网络状态信息具有固有的不确定性,因此有必要研究不确定信息对QoS路由的影响。通过假设网络带宽和时延的分布符合某种随机变量的特点,分别用概率方法表示出带宽和时延的不确定性,然后求出路径满足给定QoS约束的概率,最后在遗传算法的计算过程中,选择合理的适应度函数,找出满足QoS约束的最大概率解。仿真结果表明该方法能够保证得到满意解的同时缩短搜索时间。