PSO高斯诱导核模糊c均值聚类算法*

为了避免陷入梯度法局部极值以提升模糊聚类算法聚类性能,提出PSO高斯诱导核模糊c均值聚类算法(PSO Gauss-induced kernel fuzzy c-means clustering algorithm, PSO-GIKFCM)。首先将高斯核函数应用于模糊c聚类算法(FCM)目标函数,得到高斯核模糊聚类目标函数。然后在高斯核特征空间和输入空间利用梯度法得到两空间聚类中心,将特征空间聚类中心与样本的内积核矩阵代入输入空间聚类中心,从而得到高斯诱导核的聚类中心。最后在解空间利用粒子群算法(PSO)对模糊隶属度进行寻优估计,并结合目标函数和聚类中心构成PSO-GIKFCM参数估计迭代流程。PSO-GIKFCM算法基于粒子群算法保证其收敛性,聚类中心仅为模糊隶属度的函数,PSO生物进化算法在解空间全局寻找优解,且将模糊指标扩展为大于0的情况。通过仿真实验验证了所提出算法的有效性。     

带传动多目标优化设计的贴近度解法

拟订了带传动多目标优化设计的数学模型。采用正态模糊分布，将理想解和非劣解转化为目标函数值空间上的模糊子集，藉助于贴近度方法，从非劣解中找出了最贴近理想的最优解。     

模糊动态罚函数遗传算法及其在钢筋混凝土梁优化设计中的应用

在遗传算法中,约束的处理一般采用罚函数法.罚函数有多种形式,通过对其进行分析研究,本文提出一种新的罚函数,即模糊动态罚函数;用模糊动态罚函数遗传算法对钢筋混凝土梁进行了离散变量优化设计.数值实验表明:由于模糊动态罚函数综合考虑了横向放宽约束和纵向加强约束,该方法能从纵向和横向,即时间和空间的组合领域进行搜索,从而有很好的全局搜索能力,并且搜索速度快,能够迅速收敛到约束最优解.     

磨削力不确定性的模糊及分明测度研究

为了定量地测度磨削力的不确定性,本文首先运用模糊集合论中的对称模糊数和线性规划优化理论建立了磨削力的模糊测度模型,然后介绍了编码修正分明测度方法,为验证所述测度模型或方法,建立了一个磨削力检测系统以便获取建设和评价数据。研究结果表明：对于给定的磨削条件,模糊测度模糊可输出磨削力的一个范围,而分明测度模型输出的却是一个确定点;实测力落在模糊测度范围内或者分明测度确定点的附近,不过这些测度模型具有不同的有效性、稳定性、可靠性和工程适应性。本文的工作可作为工程实践参考。     

一个新的最优模糊生产存储模型的解法

针对最优模糊生产存储模型,利用模糊最优化问题转化为双目标最优化问题求解方法,把模糊生产存储模型变为双目标最优化模型求解.实例验证,获得了较好的结果.     

供应链二级分销网络生产计划双层模糊机会约束规划模型

从供应链的集成和协作角度出发,提出了在模糊环境下二级分销网络生产计划制定的双层模糊机会约束规划模型,并根据可能性理论将之清晰化.然后采用模糊交互式决策方法将二层规划问题化为一层来求解,并给出了一个数值算例.     

基于遗传算法的双闭环系统模糊优化设计

提出一种基于遗传算法的直流双闭环调速系统参数优化设计方法,根据工程技术的要求,选用速度超调量和过渡时间作为参数优化性能指标,将该指标用模糊隶属度函数归一化,再加权平均形成系统优化模型的目标函数。采用计算机数值计算方法,通过仿真获得系统对应参数的动力响应曲线及其性能指标。最后以工程设计的参数为搜索范围,以速度调节器和电流调节器的参数为染色体中的基因,通过遗传算法在搜索范围中优化这些基因,获得优化解,     

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。     

基于多目标优化的救援机械臂结构参数设计

为了综合优化双臂救援机器人双臂协同工作空间、机械臂负载能力以及机械臂末端运动速度,研究了基于多目标函数综合优化的救援机器人双臂结构参数设计方法. 由于双机械臂的协同工作空间难以进行数学描述,提出了一种基于三重积分的描述方法. 针对所建立的双臂协同工作空间、机械臂末端运动速度以及机械臂负载能力三个目标函数的综合优化问题,通过模糊层次分析法,计算每个目标函数的权重从而进行线性加权以得到综合的多目标优化函数. 基于该综合优化函数,通过粒子群算法进行多目标函数最优值求解,得到一组机械臂结构优化参数,使双臂救援机器人的综合性能达到最优. 实验结果表明所提出的双臂救援机器人性能指标的优化方法是可行的.      

Integrated optimal method for cell formation and layout problems based on hybrid SA algorithm with fuzzy simulation

To adapt to the complex and changeable market environment,the cell formation problems (CFPs) and the cell layout problems (CLPs) with fuzzy demands were optimized simultaneously.Firstly,CFPs and CLPs were described formally.To deal with the uncertainty fuzzy parameters brought,a chance constraint was introduced.A mathematical model was established with an objective function of minimizing intra-cell and inter-cell material handling cost.As the chance constraint of this problem could not be converted into its crisp equivalent,a hybrid simulated annealing(HSA) based on fuzzy simulation was put forward.Finally,simulation experiments were conducted under different confidence levels.Results indicated that the proposed hybrid algorithm was feasible and effective.     

Fuzzy资源约束非线性规划的一个有效解法

重新定义了Ｆｕｚｚｙ约束与Ｆｕｚｚｙ目标的隶属函数,通过构造一致逼近函数将一复杂的Ｆｕｚｚｙ非线性规划问题转化为只含非负约束的优化问题,得到了一个简单有效的解法,并在相当弱的条件下证明了算法的收敛性。     

模糊线性微分系统的近似解析解

文章研究了由对称模糊结构元线性生成的模糊线性微分系统,利用模糊结构元方法,将模糊微分系统转换成2个分明的线性微分系统;采用变分迭代法给出了分明线性微分系统的近似解析解,进而构造原模糊微分系统的模糊近似解析解,并给出了具体算例。     

证券组合投资选择模型的模糊优化

以证券组合的期望收益率及风险损失率为目标函数，研究了在这两个目标下证券投资组合的模糊模型及其优化问题，并利用S型隶属函数将模型转化为普通线性规划模型进行求解，最后给出了一个具体的例子来阐述方法的有效性．     

基于模糊粗糙集理论的模具数控切削参数优化

在分析模具数控切削加工特点的基础上,提出了切削参数的优化模型．根据实际加工中积累的数据,构造了切削参数与其影响因素的决策表,并对决策表中的属性值进行分析和处理,将语义型属性值转化为离散值,区间属性值转化为模糊区间数．提出了基于模糊相似关系的粗糙集理论规则学习算法,并将其用于优化变量约束范围的规则提取,给出了在一定表面粗糙度范围内切削参数的约束范围．最后,应用遗传算法求解切削参数的最优值．     

船舶设计中的多目标模糊优化方法

分析了船舶设计中所包含的模糊因素,运用模糊数学方法给出各类模糊因素和模糊主观信息的解析化方法,在此基础上建立了船舶设计的多目标模糊优化模型,并根据工程需要给出了相应的求解方法,最后用算例给予说明.     

基于模糊逻辑的多目标优化问题遗传算法求解探讨

基于群体搜索的遗传算法求解多目标优化问题具有独特的优势,鉴于决策者事先对于各目标的重要性一般只有模糊的认识,文中对各目标进行了模糊化处理,构造了适应值函数,提出了基于模糊逻辑的多目标优化问题遗传算法求解方案.     

线性规划问题的F解决方案

最优化思想支配人类生存和改造世界的活动,使人类社会得以不断发展与进步。解决规划问题的经典数学方法是线性规划,在此方法中目标函数和约束条件都是明确的,但在实际问题中,目标函数和约束往往都是模糊的,这就需要用F集的方法来解决最优化问题,该方法不仅具有经典线性规划所具有的优点,还在不同程度上突出目标函数和约束条件的不同重要性。     

电网规划的多目标模糊优化方法

建立了一个用于电网规划的多目标优化模型。模型中同时计及了规划方案的经济性和可靠性双重目标。通过对各目标实现程度的隶属函数进行定义,将多目标优化问题转变成模糊规划问题进行求解。最后,本文还给出了我国某城市电网规划的计算结果,证明了所提模型及算法的可行性。     

基于非对称模糊优化模型的多学科协同满意优化

协同优化(CO)作为一种多学科设计优化(MDO)方法,包括两级优化:系统级和若干个学科级.然而工程设计实践中往往存在很多不确定因素,而且互相冲突的多个优化目标的存在,进一步增加了CO建模的求解复杂性.采用模糊截集水平法为各个学科设计了非对称CO模型,扩展了学科分析模块,使学科级能独立获取本学科最优的截集水平,以构造相应决策空间.利用满意度原理设计了学科级优化的目标函数,并将其作为一致性方程的组成部分传递到系统级.系统级在满足一致性约束的同时,最大化综合满意度方程,使所有学科同时获得最满意的优化解.电子封装问题的多学科协同满意优化实例表明该方法是行之有效的.     

含电压稳定裕度约束的模型预测电压控制器设计

本文提出一种基于模型预测控制的新型电压控制器设计方案,当系统发生扰动导致电压下降时,该控制器通过调节发电机参考电压设定值和无功补偿点的电容器投切量,使故障后系统电压恢复并满足给定的电压稳定裕度。该滚动优化模型中,目标函数综合考虑了电压偏移和控制成本,其等式约束为系统微分代数方程式,并将电压稳定裕度约束引入到不等式约束条件中。为了提高求解效率,采用直接动态优化方法将该动态优化模型转化为非线性规划问题,并采用AMPL优化建模软件提供的内点算法求解。以新英格兰39节点系统为基础构造的算例表明了所提方法的有效性。