基于改进遗传算法的多维函数的优化计算

针对标准ＧＡｓ在多维优化中存在的弊端,提出了一种改进ＧＡｓ,在染色体基因解码方式,交换与变异算子、适应函数设计等方面做了改进。通过对极难优化函数的优化计算,说明该算法有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度。     

C2组织的有效测度与设计

介绍了A2C2系列实验,结合实验结论与传统组织描述方法建立了C2组织分层描述,基于分层描述提出了有效测度C2组织概念:使命环境的复杂性、组织过程的有效性和组织结构的适应性,在分层描述与测度的基础上对C2组织的设计提出了设计流程和方法.     

基于DFS的并行粒度计算模型及其应用

针对粒度计算在并行计算中的工作机理,基于动态模糊集理论给出并行粒度计算模型和算法,并进行范例系统分析,结果表明该算法是有效的,从而进一步丰富了粒度计算的内容。     

基于互信息粒度的相对约简的矩阵计算方法

提出了一种基于互信息粒度的相对约简模型,该模型利用互信息度量决策系统中的条件属性,将互信息对属性的度量映射到布尔矩阵,并能得到完备的相对约简结果;同时给出了基于布尔矩阵属性重要度的度量方法,在此基础上,设计了一种相对约简启发式计算方法,最后通过实验验证了方法的有效性.     

粒度计算的理论、模型与方法

粒度计算(Granular Computing,GrC)是信息处理的一种新的概念和计算范式,覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究．它是词计算理论、粗糙集理论、商空间理论、区间计算等的超集,也是软计算科学的一个分支．它已成为模糊的、不完整的、不精确的及海量的信息处理的重要工具和人工智能研究领域的热点之一．另着重介绍了粒度计算的研究现状、基本问题、主要模型与方法,并提出了进一步的研究方向．     

有人/无人机协同作战系统C2结构和行动计划适应性设计方法

针对有人/无人机协同作战系统指挥控制（C2）结构和行动计划设计问题,基于粒度计算思想,提出分层适应性设计方法。将C2结构和行动计划适应性设计问题分解为平台编组方案生成、任务调度方案生成、平台编组方案调整和任务调度方案调整4个子问题,从而有效降低问题求解规模。首先,建立适应性设计框架;其次,对关键元素属性进行形式化描述;然后,详细分析子问题耦合关系;最后,给出了4个子问题的适应性设计方法。     

基于遗传算法的技术成熟困难度计算方法

为避免基于表单的技术成熟困难度评价方法的主观性和片面性,提出了一种基于遗传算法的技术成熟困难度计算方法.该方法以技术成熟度评价结果为基础,对待评价技术的现有成熟状态作可视化处理,以二维坐标图的形式显示,再由预先建立的积分公式得出技术成熟困难度的计算结果,积分公式中的权重系数通过遗传算法的种群初始化、选择、交叉和变异等操作进行选择.实验证明,该方法能够客观准确地得出待评价技术从某一等级成熟度发展为另一等级成熟度的困难程度.     

基于角色的作战资源组织粒度结构建模及编码

为探索信息化条件下作战资源柔性组织模式,引入角色相关概念以规范化作战资源信息管理。通过提取作战资源组织的分层粒度结构模型,分析作战资源的自身关联属性,并以此为基础,提出面向作战实体元数据的作战角色编码过程。通过案例验证表明:该方法可有效实现物理实体的信息规范化和表达方式的柔性统一,且有利于信息对象的动态扩展和上下层标准兼容,为网络中心环境下作战资源柔性组织设计与建模提供基础支撑。     

基于遗传算法的水泥生料配比计算

提出一种用遗传算法求解水泥生料配比的新方法。仿真结果表明,此方法收敛速度快、计算精度高,克服了原配比计算方法的缺陷,可以推广应用于其它原料的配比计算中。     

超声粒度检测建模及其粒度分布反演计算

提出了在矿砂粒径尺寸级配情况下,不同粒径的筛下累积含量公式. 在分析超声衰减基本理论模型的基础上,将不同粒径的筛下累积含量集成到超声波衰减模型中,推导出超声波衰减与矿浆浓度、粒度之间的关系模型. 将所推导的模型结合实验和数据分析以确定超声波衰减与粒度分布的关系,且采用遗传算法反演计算获得矿浆中粒的粒度分布. 结果表明,反演的计算结果精度较高.     

粒度计算之谜

“对于那此被要求做决策的人，实际上是包括政治家在内的整个人类，在面临必要的粒度信息时，我们不预期人们获得最佳决策，但我们要求他们做出合理的选择”。本书作者在写作本书前定下了这样一段有针对性的话，计算机时代是以如下变化为特征的，即在解决问题时从对一个合适的解决步骤的搜寻转移到小心地采用数据信息。     

粒度计算在人工神经网络中的应用

介绍了粒度计算的基本思想和理论基础,详细论证了基于词计算理论的一种粒向量空间,研究了基于这种粒向量空间的人工神经网络模型.该模型可以在一定程度上提高人工神经网络的时效性、知识表达的可理解性,并能增强人工神经网络的功能.     

一种基于遗传算法的车载边缘计算卸载方案

延迟敏感型和计算密集型车辆应用的出现,给计算资源有限的车联网带来了巨大的挑战。移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)是云计算的一种补充,可以有效解决车辆计算资源有限等问题,但是车辆的高机动性以及中心云距离较远导致数据卸载延迟较大,对卸载效率产生较大影响。现有方案大多对车辆的高机动性以及空闲资源的利用方面考虑不足,因此,文中提出一种基于遗传算法的车载边缘计算卸载方案(Genetic Algorithm-based Vehicle Edge Computing Offloading Scheme, GAVECOS)。在该方案中,考虑了任务车辆周围的本地车辆、路边基站上的边缘服务器和空闲车辆的计算资源来卸载任务,然后提出一个以系统总成本最小为目标的优化问题,并利用遗传算法求解该优化问题。最后通过搭建仿真平台对方案进行了验证。仿真结果显示,在综合考虑系统的时延和能耗这两个因素的情况下,该方案与其他4种方案相比总成本有明显的降低。     

结构设计和结构计算模型浅谈

本文针对结构设计的概念、阶段、基本方法进行了简单的阐述,并浅显的讨论了结构设计中经常出现的问题和需要注意的事项。     

用EXCEL计算沉积物粒度分布参数

介绍了用ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｘｃｅｌ软件对平均值、标准差、偏度和尖度等沉积物粒度分布参数进行统计计算（矩法计算）的方法,包括函数的调用和具体操作过程。该方法操作简单、快捷,使过去完全无法对大量样品进行的粒度参数统计计算变得极其容易。在计算速度、可靠性、适用性以及绘图功能等方面,用Ｅｘｃｅｌ对沉积物进行粒度分布参数的统计计算都显著优于图解法粒度计算和各种用于粒度分析的图像分析系统。此外,该方法也可用于油层物理研究中的孔隙和喉道分布参数的计算。     

基于软计算下的结构可靠度的分析与计算

提出了一种求解结构可靠度的软计算方法，该算法综合了人工神经网络的柔软性和遗传算法的全局性及并行性，并用遗传算法计算了可靠度指标，为应用现有的结构分析程序计算结构可靠指标提供了一种新的思路和实现路径。     

结构动力反演计算的重分析灵敏度遗传算法

针对灵敏度遗传算法计算效率问题,引入重分析技术。采用组合近似法进行结构振动模态重分析,实现结构动力反演分析,在保证计算精度的前提下有效提高灵敏度遗传算法的计算效率。通过数值算例研究所得结论如下:①引入重分析技术能有效提高灵敏度遗传算法的计算性能;②由于动力反演分析结果对模态数据的误差较敏感,近似分析不能完全替代精确分析,实际应用中应通过合理设置近似重分析的比例以获得理想效果。③对进行灵敏度修正的个体采用精确分析并更新重分析的参考结构,能有效提高计算精度。     

粉末粒度对Ti（C,N）基金属陶瓷组织与性能的影响

采用细碳化物粉末来提高金属陶瓷的抗弯强度，达到细化增韧的目的，研究表明，细粉表面能大，对烧结过程提供的驱动力大，并由于硬质相ＴｉＣ粉末的粒度分布范围窄，且较均等，颗粒之间容易接近热力学上的平衡，可获得细小而较均匀的显微组织，其线收缩率比粗粉的高，烧结体的密度也高于粗粉的，使金属陶瓷的抗弯强度明显地得到提高。     

粒度计算在数据仓库挖掘中的应用

粒度计算是人工智能领域中的一种新理念和新方法.它主要用于解决海量数据的挖掘和复杂问题的求解.商空间粒度计算方法是结合商空间理论描述问题,并分析求解问题.本文将商空间粒度计算方法应用于对数据仓库中的数据进行粒度分析及相关数据挖掘.     

基于信息论和遗传算法的Bayesian网络弧定向方法研究

Bayesian网弧定向问题是Bayesian网学习的一个重要方面．提出了一种基于信息论和遗传算法的Bayesian网弧定向算法．将信息论中鉴别信息这一概念引入Bayesian网学习中来,以鉴别信息定向后的网络为基础网,并设计相应的适应度函数和遗传算子,使该算法能够收敛到全局最优的Bayesian网结构．从而极大地减弱了单纯利用遗传算法学习对初始群体的依赖性,提高了算法的收敛速度．实验结果表明：该算法能够有效地解决Bayesian网弧定向问题．