基于遗传算法的模糊优化研究

针对约束条件、系数和优化变量均为模糊数形式的线性和非线性全模糊优化问题 ,利用模糊数积分排序方法 ,提出了基于遗传算法的模糊优化问题求解方法 ,在该方法中对优化变量采用模糊数编码(每个变量用三个实数编码 ,对应三角模糊数中的 a,b,c) ,最后通过全模糊线性和非线性优化算例 ,验证了方法的有效性.     

军机视景仿真的模糊优化及建模

在“某型军机飞行仿真系统”视景研制成功的基础上，本文针对军机视景仿真建模进行了三个方面的研究：分析和归纳了视景仿真中的各类景物要达到的分辨率；提出了一种利用模糊数学相似性原理进行优化的预处理方法；论述了视景仿真的建模方法和过程。     

基于混沌优化的模糊聚类分析方法

提出了基于混沌优化的模糊聚类方法(COFCM).COFCM将混沌优化策略与传统的模糊C-均值算法(FCM)相结合,用混沌变量搜索对模糊聚类目标函数进行全局寻优,同时结合梯度算子,使方法能有效收敛到极值点.以六组人工数据集和真实数据集作为实验数据,对聚类目标函数值、聚类有效性函数指标值进行对比实验,其结果表明COFCM能得到比FCM更好的目标函数值,从而有更好的聚类效果.最后将该方法应用于Lena图像进行图像分割,验证了方法的有效性.     

基于遗传算法优化模糊对模型参数的算法设计及仿真

改进了Takagi-Sugeno型模糊树模型的反向传播学习参数的方法，提出基于GA的一套完整，系统的优化模糊对模型参数的算法，其关键是选择确定祖先节点a的方式和选择哪些变量作为染色体基因，对国际标准例题的仿真表明，该方法对算法初始值的选择不敏感，能显著提高模糊树模型的建模精度，在相同模型精度条件下，则可简化样本空间的划分，降低模型的计算量。     

基于粒子群优化模糊神经网络的高技术知识创新评价

针对高技术知识创新非线性、不确定性、时变性的特点,建立了评价指标体系|结合粒子群优化算法,提出了一种改进的模糊神经网络评价模型。该模型能够进行多个并行时变模糊神经网络组合算法,这些算法通过进化预置网络的连接权值、阈值和补偿参数,实现网络的学习和精确推理。通过仿真应用,证明了此种模型结构与算法适用性好,便于计算机实现,且全局收敛能力、收敛速度和泛化精度等性能均优于原先的学习算法。     

模糊粗糙神经网络的结构与参数优化

基于模糊粗糙隶属函数,建立了一种五层结构的模糊粗糙神经网络（fuzzy rough neural network, FRNN）,对神经元之间的连接,引入一个开关函数,从而把结构优化和参数学习问题转化为单纯的函数优化问题。提出一种混合智能优化算法（hybrid intelligent optimization algorithm, HIOA）用于FRNN的结构和参数优化,适应度函数同时考虑模型的精确性和网络的节俭性。典型的实验结果表明,FRNN适用非线性系统建模,相对于普通神经网络及其优化方法能获得更高的精度和泛化能力。     

模糊动态AHP及其在水资源系统模糊优化中的应用

常规AHP方法通常存在如下两种缺陷首先,它的判断矩阵没有考虑人的判断的Fuzzy性;其次,它不能求解重要性随时间改变而变化的因素的权重.另外模糊动态AHP实现的关键是动态判断矩阵一致性条件的满足,因为动态判断矩阵往往在某个或某些时间点上满足一致性条件,但很难在整个时间段上对所有的时间点满足一致性条件.针对上述问题,本文应用一种新的方法来改进判断矩阵的一致性,并将模糊动态AHP方法应用到水资源系统的模糊优化调度中,收到了较好的效果.     

基于模糊优选的多目标优化遗传算法

综述了多目标优化的传统方法,介绍了多目标优化的遗传算法解决策略,建立了基于模糊优选技术的多目标优化遗传算法模型．对用模糊优选理论解决多目标优化问题的有效性进行了证明．通过算例证明了理论体系的正确性和工程应用的实用性．     

铁路线路方案模糊优化模型的改进研究

针对铁路线路方案优选的传统方法在各方案经济指标出现交叉时不易确定最优方案 ,实用化模型中存在对含多个低级定量指标的定性指标的算法不完善、定性指标的取舍方法不严谨等缺陷 ,改进了原模型和相应软件 ,并给出方案模糊优化客观评判分值表以提供更客观全面的评判结论 .     

基于多级改进模糊积分模型的桥梁结构选型优化

为了在桥梁结构选型这类多目标决策问题中全面考虑各种主客观因素的影响,根据模糊积分的有关理论,对基于模糊测度的模糊积分加以改进,推导有限集合上的多级改进模糊积分多元决策模型。在分析影响桥梁结构选型的各种因素的基础上,给出基于多级改进模糊积分的桥梁结构选型优化模型,并归纳出用该模型进行桥梁结构选型优化的一般步骤,研制相应的桥梁结构选型优化计算程序,并成功应用该模型进行某工程桥梁结构的选型优化分析。分析结果表明,在充分考虑影响桥梁结构选型的各种因素的基础上,基于多级改进模糊积分决策模型的桥梁结构选型优化,可以全面合理地刻画影响桥梁结构选型的各种定性与定量指标,按影响桥梁结构选型的整体指标优劣进行取舍是合理的。同时应用该模型可以开展其它复杂系统的综合决策研究。     

随机均匀网格优化法在橡胶配方优化中的应用研究

对随机均匀网格优化法求解橡胶配方优化问题的原理进行了较详细的分析,给出了优化变量域的一种收缩方法和计算收敛准则．丁基橡胶配方优化实例表明,该算法既有较快的收敛性, 又能以较大概率求得全局（一致收敛）极值点．     

水资源系统模糊优化调度中的动态AHP及应用

在水资源的优化调度过程中，由于水资源系统内部以及系统与外界环境这间存在着大量的模糊性与随机性，应用模糊优化调度模型可以充分发考虑这些模糊因素，从而比常规的优化模型具有更大的灵活性与可靠性，为了反映模糊优化调度模型中目标函数的效益系数随时间变化而变化的规律，应用动态AHP确定效益系数，并提出一种新的方法来改进动态判断矩阵的一致性，最后应用该模型确定哈尔滨市水资源的最优调度方案，收到了较好的结果。     

模糊动态AHP及其在水资源系统模型优化中的应用

常规AHP方法通常存在如下两种缺陷,首先,它的判断矩阵没有考虑人的判断的Fuzzy性,其次,它不能求解重要性随时间改变而变化的因素的权重,另外模糊动态AHP实现的关键是动态判断矩阵一致性条件的满足,因为动态判断矩阵往往在某个或某些时间上满足一致性条件,但很难在整个时间段上对所有的时间点满足一致性条件,针对上述问题,本文应用一种新的方法来改进断送矩阵的一致性,并将模糊动态AHP方法应用到水资源系统的模糊优化调度中,收到了较好的效果。     

天线结构多目标模糊序列级优化方法

本文基于模糊集理论,提出了一个结构重量、结构变形、结构费用、结构固有频率特性等有效满意优化设计法——多目标模糊序列级优化法。此方法粗略构造了产品自设计至使用过程的费用函数,并在考虑破坏准则模糊性的条件下,通过合理确定结构拓扑描述,构造单目标满意隶属度函数为扩展二次型函数,以线性加权和积幂加权法作为综合评价准则,目标分级处理,将多目标模糊优化问题转化为序列级优化问题。进而,针对不同情况分别用线性扩展内点罚函数序列级优化法和次约束序列级优化法求取有效满意设计方案。本文将方法编程,并对一般桁架及天线结构进行了优化计算。算例结果表明,此方法具有简明、灵巧、有效、实用的特点。     

基于双重遗传算法的动态模糊系统设计与优化

设计了一种动态模糊系统模型,该模型能够动态地进行规则自学习,从而减少了规则学习的计算量。提出优化该模型的双重遗传算法:外层采用整数编码,用来训练系统的结构,内层采用实数编码,用来训练系统的参数;内层GA得到的最佳染色体适应值用来评价外层GA相应染色体。该模型结构简单,便于实现,并可离线优化,在线预测。通过应用于实际股市行情的预测和效率分析,不论从预测的结果还是从运行效率看,都收到了满意的效果。     

伪模糊度的公理化定义及余弦函数伪模糊度

利用对偶方法提出了伪模糊度的公理化定义,构造并证明了一个余弦函数伪模糊度．给出了模糊度与伪模糊度之间的关系,并利用模糊度、伪模糊度与贴近度之间的关系构造了一个贴近度,进而用贴近度建立了一类优化问题的数学模型     

峰谷分时电价优化模型及其模糊求解方法

制定合理的峰谷分时电价,能有效的削峰填谷,优化社会资源.对实行峰谷分时电价和用电量的历史数据进行分析,构建用户反应曲线;并在此基础上,建立需求侧峰谷分时电价优化模型.由于模型存在最大最小值和多目标优化问题,因此先将目标函数中最大最小值问题转化为约束条件,构造新多目标非线性优化模型;然后采用模糊数学中的最满意方法求解多目标模型.最后,算例分析表明此方法对峰谷分时电价的定价机制具有一定参考作用,有利于此项措施的推行.     

多目标模糊优化理论及其在水电系统中的应用

基于单目标最优解模糊化基础上的多目标模糊优化方法能够反映各处单目标最优解与多目标满意解之间的相互关系,较好地解决多目标优化问题。本文根据多目标模糊优化的基本原理,结合目标相对优属度概念,提出了了具有相互矛盾目标的多目标模糊优化方法,并通过示例说明了该方法在水电优化中的应用。