基于化工过程预报的最优化模糊系统

本文主要以化工过程预报为研究目标,提出了最优模糊聚类神经网络系统模型（FCNNS）.该模型有下列突出优点：数据首先利用模糊聚类算法对原始数据进行提取优化,然后将优化数据送入模糊系统进行学习产生模糊规则;优化规则数和优化隶属函数的参数,最终达到模糊聚类神经网络系统模型的最优化.该模型不但可以缩短规则生成的时间,有效的防止了规则数爆炸,而且在化工过程预报的应用中获得理想的结果.     

具有关系不等式约束的规划问题

给出了一种新的优化模型，这种模型的目标函数为线性的，约束为模糊关系不等式，给出了这种模型的解法，并用例子进行了说明。     

基于模糊数的证券投资组合最优化模型

利用模糊数处理不确定性信息,建立了以总风险最小为目标函数的证券投资组合优化模型.在给定的截集下,借助模糊数大小的概率比较,将模糊优化模型转化为不等式约束下的线性规划模型.利用Matlab编程解得了其最优投资方案,并阐述了该方法的可行性.     

微格课程成绩评定与模糊关系方程的解

首先定义了模糊关系方程的e极小解,然后给出了利用模糊神经网络寻找max-min合成有限模糊关系方程的一个e极小解的算法,证明了算法的收敛性.最后把模糊关系方程的解应用于大学微格课程成绩的评定,并用算例进行了说明.     

基于模糊的端铣加工参数多目标优化模型

分析了端铣加工参数传统优化模型的缺陷,引入模糊数学方法描述具有模糊性的经验参数、经验约束以及目标函数,建立了端铣加工参数的多目标模糊优化模型。根据模糊集合原理将模糊模型转化为一个传统的单目标非模糊优化问题,从而可采用任一非线性规划求解器进行求解,由于考虑了实际加工中多种模糊因素的影响,模糊优化模型更符合生产实际。算例表明,模糊优化解具有优越性。     

模糊多目标可靠性优化设计的遗传算法

给出模糊多目标可靠性优化设计的一个遗传算法.该方法利用模糊集隶属函数的特性将各子目标函数模糊化处理为能够反映各子目标相对重要程度,具有加权指数的协调满意度函数形式;通过加权函数将各子目标的协调满意度函数综合成统一的单目标优化模型,用遗传算法求解模型.通过实例验证该方法的有效性.     

相对效益最大准则与多目标水库随机模糊优化调度模型

提出了相对效益函数的概念及其分析计算方法；应用多阶段多目标模糊优选理论与模型，建立以相对效益最大准则的多目标水库随机模糊优化调度模型．实例计算的结果表明，该模型能够较好地处理水库调度中的经济性与可靠性的关系．     

基于递阶遗传算法的模糊系统优化设计

给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法, 在该算法中对每个染色体都采用递阶编码, 并提出一种改进的交叉算子, 可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数. 算法中采用双目标函数作为适应度函数对模糊神经网络模型的精确度和复杂性进行估价, 且对应一个实际问题, 可以通过调整适应度函数的参数值确定所需模糊神经网络模型的精确度和复杂性之间的比例, 从而生成一个适当的模糊神经网络模型. 模拟实验结果验证了该算法的有效性.     

一种模糊数序关系下的线性规划方法

基于目标函数系数为模糊数的多目标线性规划问题,通过引入模糊数序关系"(＜)",比较了两个模糊多目标向量之间的关系,从而定义了模糊多目标线性规划问题的解和模糊评价函数,最后给出了一种求解这类问题的方法.     

基于遗传算法的刨煤机系统多目标模糊可靠性优化

 针对刨煤机系统常规优化方法难以处理具有相互矛盾属性的系统可靠性多目标优化设计问题,提出一种基于遗传算法非概率分布信息的多目标模糊可靠性优化决策方法。该方法利用模糊集隶属函数的特性将各个单一目标函数模糊优化处理为能够反映各子目标相对重要程度,对不完全概率信息采用随机摄动法和Edgeworth级数方法转化为标准正态分布函数,将各个目标的协调满意度函数综合统一的单目标优化模型,再用常规优化方法即可求出多目标优化模型的满意解,最后给出刨煤机实例以验证该方法的有效性。     

锅炉汽包水位的模糊预测控制

针对锅炉汽包水位的强非线性及虚假水位现象,研究了基于模糊模型的预测控制方案.在模糊建模中,采用模糊聚类法求取规则前提部分模糊集合的隶属函数,采用相似性算法清除冗余模糊集合,以获得规则简化、具有良好逼近能力的模糊模型.为了解决非凸优化问题,采用遗传算法进行目标函数优化;结合预测控制的特点,设计了适合于预测控制的遗传算法.试验结果证明了该方案是有效的.     

一种元胞自动机与类电磁法相结合的行人流模型

针对室内空间的行人流疏散过程,在元胞自动机的基础上,利用类电磁法和模糊神经网络建立了一种新的行人流优化模型.该模型首先基于静态影响因素和动态影响因素给出了行人移动概率的计算公式,以及行人流演化过程.同时,结合疏散时间、系统平均速度、出口处流率给出了目标优化函数,并通过类电磁法和模糊神经网络对上述目标函数进行求解.最后,利用仿真平台进行实验,深入分析了疏散时间、出口宽度和初始行人密度之间的关系.结果表明,疏散时间与出口宽度呈现负相关,并且适当提高系统平均速度有利于降低疏散时间.     

支持向量机中核参数选择的Max-Min方法

通过核函数技巧,定义了高维空间中两样本点之间的距离.引入异类距离平方阵,提出了一种新的选择SVM核参数准则,并给出算法,即max-min方法.该方法利用不同类的训练样本之间的距离,而不通过SVM标准样本训练寻求最优的(或有效的)核参数,避免了传统SVM在模型选择上经验性强和计算量大的不足.同时又分别以径向基核函数(RBF)和多项式函数为例进行试验,显示采用该方法的算法步骤.结合试验结果,得出关于核参数的选择问题一般在一个开集内只有有效值,不存在最优值,即是一个多目标优化问题的结论.并引用已有的实验结果充分支持我们的结论.max-min方法不仅在理论上提供了一种选择最优核参数的方法,而且对试验性选择具有指导作用.     

多目标模糊优化方法及其在工程设计中应用

应用多目标模糊优化方法,以工程设计中桥式起重机箱形主梁设计为实例,建立了桥式起重机箱形主梁多目标模糊优化设计的数学模型,构造了模糊目标集,确定了多目标函数的模糊性和约束的模糊性,并应用最优水平截集法实现了模糊约束到实数论域上的集合转换,从而用遗传算法寻求到子目标函数在可行域空间的最优解和约束最优值.优化结果表明,在工程设计中应用多目标模糊优化方法是可行和有效的.     

模糊需求下批量生产优化模型

研究了供应链环境下的批量生产计划问题.在确定需求的基础上,建立了模糊需求下批量生产优化模型,并将其转化为模糊机会约束规划模型.用清晰等价类对其进行清晰化处理,目标函数是单位时间供应链总成本最优.并将模糊模拟技术引入遗传算法对模型进行求解.数值实例验证了其有效性.     

多目标产业结构优化最优控制模型的改进及求解

充分考虑投人产出平衡约束中的随机变量和模糊变量,结合投人产出最优控制模型建立多目标产业结构优化最优控制模型.考虑能源消耗和污染物排放均为随机变量,并针对不同随机变量所代表的实际意义假设其满足不同的分布函数,运用随机规划和模糊规划方法将模型转化为确定性规划问题,采用评价函数和惩罚函数法将模型转化为无约束最优化问题.根据黄岛区数据利用粒子群算法对模型进行求解,给出最优控制和最优轨线.研究结果可以用来确定行业发展速度和规模,为制定产业结构优化政策提供决策帮助.     

基于确定可能性均值法求解模糊随机双层规划问题

针对目标函数和约束函数中系数均为模糊随机变量的双层规划问题,基于模糊随机变量的期望值概念,将原模糊随机双层规划问题变形为一个模糊双层规划问题.采用模糊数的确定可能性均值对上下层目标函数进行去模糊化,利用基于可能性测度的模糊机会约束方法处理模糊约束函数,提出模糊随机双层确定可能性均值-机会约束规划模型,并给出其确定等价模型,再运用K次最好算法求解最终确定模型.最后通过数值例子验证了所提方法的可行性.     

频率步进信号宽带模糊函数及其应用

为了有效解决基于窄带回波模型的窄带模糊函数已无法有效分析运动目标回波信号处理中的问题这一矛盾,在宽带回波模型的基础上提出了频率步进信号宽带模糊函数,分析了宽带模糊函数的性质,证明了窄带模糊函数只是宽带模糊函数在低速情况下的近似.基于宽带模糊函数匹配点的特性,提出了基于匹配点幅值的目标检测方法.仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于GA-FUZZY的投资组合满意度优化研究

在Markowitz均值-方差模型的基础上,利用隶属度函数转化了投资组合预期收益与风险方差的函数关系表达式,构建了在不同模糊目标、模糊约束权重系数下的模糊投资组合集成模型,引入遗传算法有效地解决了投资组合模糊最优满意度决策问题.并以我国资本市场三种最基本的金融资产开展实证分析,取得了较好的效果.     

基于QFD的产品多目标规划模型

基于带有模糊系数的模糊回归及模糊优化理论,提出了一种确定关联函数及自相关函数的数学方法,进而建立了基于质量功能展开的产品多目标规划模型·仿真研究表明,该模型适合于各种工程设计问题,尤其是在不确定的、模糊的条件下,能够有效地确定关联函数及自相关函数,帮助开发人员优化顾客需求的满意水平,优化工程特性目标值,在资源约束下使产品的顾客满意度最大·