规则约束型数学规划方法及其工程应用

从历史数据中挖掘模糊规则,建立模糊规则库,从而构造了含模糊规则约束的数学规划模型。采用Sugeno推理方法得到模糊系统,建立变量之间的映射关系,将模糊系统作为数学规划问题的等式约束,并给出一类含有模糊推理的遗传算法进行求解。将规则约束型数学规划模型应用于精馏塔稳态操作优化中,验证了方法的有效性。     

船舶主尺度技术经济分析的模糊数学规划方法

本文运用模糊数学的理论和方法建立了运输船舶主尺度技术经济分析的模糊优化模型，对经典数学规划中分明的约束边界作了模糊化处理，以便反映客观世界普遍存在的模糊性。通过秦皇岛港－温州电厂船线煤运船舶主尺度模糊优化的实例计算结果表明，该方法是进一步提高运输船舶主尺度优化设计质量的新途径。     

考虑源荷不确定性的综合能源系统日前经济调度

针对可再生能源出力及负荷不确定性对综合能源系统日前经济调度的影响,基于由热电联产系统、储热、蓄电装置以及电锅炉等组成的电热综合能源系统,研究了考虑源荷不确定因素的日前经济调度问题.将系统中可再生能源出力以及电热负荷均用梯形模糊参数表示,构建了基于可信性理论的模糊机会约束规划优化调度模型;采用模糊机会约束的清晰等价类将含模糊参数的机会约束规划模型转化为确定性的混合整数规划模型,在Python环境中建模,利用Gurobi求解器求解.最后,通过算例分析了储能装置对于提高系统经济性的作用以及源荷不确定性程度、不同置信水平对系统运行成本的影响,验证了所提模型的有效性.     

需求依赖价格且模糊的订购定价模型

在需求对价格敏感且模糊的假设下,将确定环境下的订购定价模型扩展到模糊情形.文章首先建立了基于传统逆模糊化方法的库存模型;然后,通过把模糊需求看成模糊约束条件,建立了一个带有模糊约束的模糊非线性规划模型,进而根据最大隶属原则,将模型转化为确定型非线性规划问题,寻求最优解.最后,通过应用实例将2种建模方法进行比较.     

绿洲农业水资源模糊规划及其模拟解法

根据绿洲农业水资源规划中人们对问题模糊认识的特点，采用模糊资源约束线性规划建立了绿洲农业水资源优化利用的模糊模型．针对模糊资源约束规划求解工作量太大这一缺点，用计算机模拟求出带参数的模拟解，为绿洲地区农业水资源在不同管理背景下的优化利用决策提供依据，使决策过程更具柔性和可操作性．最后还给出了模型应用的一个实例，并进行了分析．     

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.     

基于柔性约束的EAF配料模型研究

基于现代EAF炼钢流程的工艺特点,通过引入模糊数的概念,将配料成分约束模糊化,建立了基于柔性约束的配料模型,来提高配料的灵活性和适应性。采用模糊区间和模糊机会约束规划技术实现柔性约束的清晰化,合理解决了传统线性规划中由于约束条件过多、过于严格而导致的成本增加,甚至模型无解的问题,并通过仿真试验验证了方法的有效性。     

带交易费用的证券组合投资的模糊多目标优化模型

利用在约束条件中加入证券多样化选择约束的方法来抵减非系统风险,建立了带交易费用的综合考虑收益和风险的模糊多目标规划模型.在此模型中,考虑到证券投资的预期收益和风险的模糊性,把目标函数和约束系数均作为模糊数处理,并给出了模型的求解方法和问题的一个算例.     

一个模糊关联规则挖掘系统的设计与实现

将模糊技术和概念分层应用到关联规则挖掘中，给出了多层次模糊关联规则挖掘系统的设计和实现的具体方案．并以Fnodmark2000数据库为基础，建立了客户信息主题数据库．建立起系统基本框架，实现了模糊关联规则挖掘算法，使用该算法成功挖掘出客户消费—特征之间的关联规则，并对得到的模糊关联规则作了分析。     

一种基于模糊优化的Ad hoc网络QoS路由算法

借助于模糊数学的知识，把Ad hoc网络中的链路参数的权值用一个模糊数来表示，QoS参数(如时延、丢失率、电池寿命等)将取得模糊数值，从而建立含有模糊数的整数规则模型。该数学模型能很好地反映网络的动态特性。运用模糊优化知识，将模糊数学规划转换成具有确定数值的整数规划。给出了一种改进的理想点算法来求解整数规划，可根据需要调整规划中的参数，得到比较符合要求的满意解。给出的仿真实例说明了模型和算法是有效可行的。     

PICASSO——一个用于模糊决策系统的基于规则的程序设计语言

本论文介绍一种新的基于规则的程序设计语言,其名为 PICASSO,它为具体执行模糊决策支持系统(Fuzzy Decision SupportSystem)而设计。PICASSO 已在美国休斯顿大学计算中心的 AT&T 公司的3B2OS 小型计算机上部分运行。整个系统用 Franz Lisp 书写。PICASSO 具有以下特征。它使用正向链接(Forward chaining)推理手段。该语言有三种控制策略:面向宽度优先的系统控制模式,用户控制模式和元规则(meta-rule)~(*2)控制模式。PICASSO 支持匹配变量以及其他类型的变量,以便于使用以模式匹配为主的调用方式。在该语言中,不同规则之间的信息能够用信息传送和数据共享两种方法来进行通讯、交换。PICASSO 的规则工作在可永久保存的知识库上,这个知识库必须预先用称为符号图形(S—diagram)的一种强有力的数据模式来定义。PICASSO 的推理器(inference engine)实施知识库的一致性。知识库中可以保存模糊信息(fuzzy information),这些信息用区间模式的二值法来表示。区间模式允许分配一个概率给一个事实(断言),同时还要表示我们相信这种概率估计的程度,这一点对于模糊决策支持系统来说是重要的,因为这种系统常牵涉到不同程度的经验知识的判定规则。有了对某些事实(断言)的概率估计,又有专家对此概率的相信程度(凭经验),就可较全面地选择某种决策。对于区间模式来说,我们已经提供了一些特定的运算公式,用于对不确定性(uncertainty)知识进行自动推理。PICASSO 支持基于规则的程序设计语言和函数型的程序设计语言两者的组合并支持多个基于规则的程序设计语言和函数型的程序设计语言两者的组合,并支持多个基于规则的程序之间的协同操作:可以容易地把 PICASSO 程序综合成象一般的 LISP 函数那样的 LISP 程序,而且 PICASSO程序本身也可以任意地调用 LISP 函数。     

基于模糊推理和关联规则分析的河道洪水预报模型

河道洪水预报过程是一项复杂的非线性计算过程.为及时准确地预报下游河道特征值,针对传统模糊推理中存在的规则数过多和模型参数难以确定的问题,提出了一种新的模糊推理河道洪水预报模型.该模型以T-S模糊推理法为基础,通过对历史数据的关联规则分析和建立非线性优化模型确定模糊规则数目和模型参数,最后预报未来出现的流量数值.实例分析表明,基于模糊推理和关联规则分析的河道洪水预报模型易于理解,特别对防洪比较重要的高流量的预报结果较好.     

STATCOM的变结构神经网络模糊控制研究

提出了STATCOM用于维持接入点母线电压稳定的控制策略,根据控制策略设计了STATCOM的变结构神经网络模糊控制器.在设计控制器时,通过专家经验法和模糊规则自生成法对模糊规则知识库进行了初始化;通过变结构神经网络对模糊规则进行在线调整,增强了控制器的自学习、自适应能力;采用了基于语言变量优化匹配的原则对模糊逻辑推理进行优化,减少模糊推理的计算量,提高运算速度.数字仿真结果验证了该控制方法的有效性和正确性.     

基于单一输入规则的半主动悬架模糊控制方法研究

经典模糊推理过程中随输入变量个数增加,规则制定难度加大、规则数量以指数方式增加,且输入变量对系统性能影响是同级的.基于单一输入规则的模糊推理模型是将多维模糊控制转化为一维模糊控制,同时引入输入变量重要度因子.为此,根据单一输入规则的模糊推理理论设计了半主动悬架新型模糊控制算法,并由此构成了基于悬架阻尼独立控制的四通道整...     

基于遗传编程的分等级规则挖掘模型

根据分等级规则挖掘的具体要求,结合遗传编程的特点建立了一种新型的规则挖掘模型。对规则的编码方式和遗传算子进行了详细的设计,构造了满足遗传编程挖掘的树型染色体规则结构,并综合考虑支持度、可信度和相关度3个指标和等级系数等约束因素来设计适应度函数。最后通过实例对基于遗传编程的分等级规则挖掘模型的可靠性进行了验证。     

Fuzzy Modeling, Tracking Control and Synchronization of the Rossler''''s Chaotic System

IntroductionInrecentyears,therehasbeenincreasinginterestinthestudyofchaoticsysteminthefieldofnonlinearscience[12].Chaosisastochasticlikeprocessoccurringinacertainsystem.Ononehand,allthetheoryofautomaticcontrolisbasedonthemathematicalmodeloftheobjectundercontrol.Aswellknown,withrespecttoasimplesystem,thesystemmodelingapproachmainlyincludesmechanismmodelingandsystemidentification,andthesemethodsareeffectivewithahighprecisionandreliability.However,withrespecttocomplexsystem,itisnouseofthetraditi…     

烧结过程异常状况诊断专家系统SPADES(Ⅱ) --关键技术

知识库构造和推理机设计是实现专家系统的关键技术.烧结过程异常诊断的知识具有模糊性、不确定性与因果性强,定性知识与定量知识并存的特点.采用模糊逻辑表达烧结过程信息的模糊特性,研究了表达烧结过程异常诊断知识的综合型知识表达方式.知识库的组织包括数据库、事实库、模型库和规则库.规则库中的规则根据用途不同分组存放,同组规则按优先级别排序,这样的知识组织方式为实现高效快速推理奠定了基础;SPADES系统的知识库具有管理与维护功能,知识学习采用专家指导学习方式;烧结过程异常诊断专家系统的推理机采用多级目标推理的混合推理机总体目标推理采用过程化推理,按异常类型判断、异常原因分析、操作决策顺序进行;烧结过程异常状况的诊断采用模糊诊断确定假定异常集合,再通过反向推理验证假定异常集合中的元素,确定出现的异常类型;异常原因分析和操作决策采用正向推理.对于本系统中模糊规则的模糊性传递问题,采用基于确定因子法的不精确推理策略,以及基于模糊规则的模糊匹配方法.SPADES系统在生产现场的应用结果证明了本系统知识表达方式和推理机可以实现模糊知识的表达和高效推理.     

进化规划在挖掘最优语言模糊规则基中的应用

针对非线性系统模型难以建立问题，提出了一种新型的辨识方法，利用进化规划强大的数据挖掘功能，建立系统的语言模糊模型，克服传统算法过分依赖假设前提条件的弱点，简化了计算。在对传统进化算法加以改进的基础上，分别对单入单出系统和多入单出系统进行仿真，结果表明这一方法是非常有效的。     

基于灵敏度分析的大规格床身结构模糊优化设计方法

提出了采用模糊数学理论和有限元法相结合建立具有静、动态模糊约束的大规格数控车床床身结构优化数学模型新方法.该方法将模糊逻辑推理理论运用于床身结构灵敏度分析中,构建了灵敏度模糊集.实现了最佳模糊设计变量的选取,并应用一种改进的最优向量水平截集法评估模糊约束的重要性,避免了最优解的丢失.优化结果表明,采用所提模糊有限元优化...     

基于多维ANFIS的T-S模糊控制规则聚类获取方法

T-S模糊模型与自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的结合便于描述多输入系统模糊控制规则.为解决规则前件过多时传统ANFIS结构导致的维数灾难问题,同时进一步提高ANFIS对于复杂系统T-S规则在线获取速度,首先采用多维输入向量对ANFIS网络进行修正,在此基础上提出了T-S模糊控制规则聚类获取方法;其次,利用所提出的方法分别对倒立摆和二阶滞后系统进行了控制仿真,该方法同Mamdani规则自组织模糊控制的控制效果比较表明两者的最大超调量、振荡次数、过渡时间基本一致,上升时间要较Mamdani模糊控制器缩短3个采样周期,控制规则较Mamdani控制器减少了45条.