模糊系统的一种结构设计方法及经济系统应用

针对模糊系统的特点,根据输入-输出数据,应用递阶遗传算法设计.现有的模糊系统设计方法大多只能训练系统的模糊集的中心参数、高斯隶属度函数的系数、中心参数和扩展参数,系统的模糊规则得预先用某种方法确定.利用很好设计的递阶遗传算法能够把模糊系统的模糊规则数目和参数同时通过训练确定.利用该方法在非线性经济系统进行仿真,并与BP神经网络的预测结果进行比较,证明该模型的预测精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的.     

连续参数小波神经网络的递阶遗传训练方法

提出递阶遗传训练方法用于训练连续参数小波神经网络的参数及其结构.现有的连续参数小波网络训练方法大多只能训练网络的参数,包括平移参数、伸缩参数和权值,而网络的结构得预先用某种方法确定.应用递阶遗传算法能够把网络的结构和参数同时通过训练确定.利用混沌时间序列数据进行仿真,结果证明该模型具有较高的预测精度,提出的方法是可行的.     

四层BP网络的一种结构设计方法及应用

针对BP神经网络的特点提出一种基于递阶遗传算法的四层BP神经网络的结构设计模型及应用。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重和阈值,网络的结构得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把网络的结构、权重和阈值同时通过训练确定。以经济系统中的人口时间序列数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明该模型的预测精确度是令人满意的,提出的方法是可行的。     

基于递阶遗传算法和BP网络的时间序列预测

提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的时间序列预测模型。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定。以铁路客运市场数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明该模型的预测精确度是令人满意的,所提出的方法是可行的。     

基于递阶遗传算法和BP网络的模式分类方法

提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的模式分类模型.现有的BP网络模式分类训练方法大都只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定.利用巧妙设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定.以模式分类数据库中的数据进行训练和测试,并与其它模式分类模型相比较,结果证明该模型更优,分类精确度更令人满意的,所提出的方法是可行的.     

基于递阶遗传算法和BP网络的财务预警

提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的财务预警模型.现有的BP网络模式分类训练方法大都只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定.利用巧妙设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定.以模式分类数据库中的数据进行训练和测试,并与其他模式分类模型相比较.结果表明,该模型更优,分类精确度更令人满意.根据上市公司的财务数据用所提出的方法进行财务预警是可行的.     

基于奇异值分解的混合递阶遗传算法训练径向基神经网络

提出了一种将递阶遗传算法和奇异值分解的优点相结合的新型径向基神经网络学习算法--混合递阶遗传算法。它具有较高的学习效率,并能同时确定径向基神经网络的结构和参数。利用所提出的混合递阶遗传算法对混沌时间序列学习和预测,取得了较好的效果。     

基于递阶遗传算法的一类多旅行商问题优化

针对最小化单个旅行商路程的多旅行商问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题不需设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化多旅行商问题。     

采用共生遗传算法的模糊控制器设计方法

为解决模糊控制器自动优化设计中对结构和参数的学习和寻优搜索缓慢 ,以及模糊规则基维数爆炸问题 ,采用共生进化遗传算法结合分级模糊建模的思想进行模糊控制器自动设计。提出了模糊规则分类形成子种群 ,多种群并行进化的遗传算法。用这种方法可以同时设计模糊控制器的结构和参数 ,极大地减小编码规模 ,提高搜索速度。对车 杆平衡系统的控制仿真实验表明 ,该方法寻优搜索速度快 ,设计出的控制器控制效果很好。     

一种交通流状态智能推理系统

设计一种基于模糊聚类及模式识别的交通流状态自适应神经模糊推理系统，用来研究交通流状态的分类、识别及预测。首先，对大量交通流历史特征数据采用模糊聚类的方法进行状态分类并进行模式识别，得到系统的原始输入输出数据集。然后，建立交通流状态预测的自适应神经模糊系统，以交通流特征数据及其识别结果为训练数据集进行系统参数及模糊规则的训练与确定，直到误差在控制范围内。最后，进行系统检测和复核。仿真及其检测和复核结果表明了系统良好的应用性能。     

单交叉口多策略模糊控制算法与优化

大量研究表明,模糊交通信号控制算法在性能上明显优于传统方法,但现有研究大多采用单策略控制,在复杂多变的城市交通流条件下,难以充分发挥交叉口的通行能力.为此,在深入分析交通需求的基础上,提出了基于模糊理论的多策略模糊控制算法.同时,为克服用经验法确定多套模糊策略的困难与不足,还设计了基于遗传算法的模糊规则和隶属度函数优化方法.仿真结果表明,多策略模型优于单策略模型,更优于传统交通控制方法.     

基于模糊约束的军事物资配送多目标路径优化

针对带模糊时间窗口、模糊运输费用以及模糊运输风险的多目标军事物资运输问题,利用模糊期望理论,建立了带模糊约束问题的多目标运输路径优化模型,并利用改进的多目标量子遗传算法求解该模型,算法中采用量子比特编码,引入非支配排序和精英保留策略,防止算法陷入局部最优。仿真实验结果表明,建立的模型合理、算法有效,在军事物资配送问题中具有一定的实用价值,与传统的多目标遗传算法相比较,利用改进的多目标量子遗传算法求解该问题,收敛速度更快。     

一种短期电力负荷预测新方法的研究与应用

通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析,提出了一种新的短期电力负荷预测模型。首先,鉴于模糊聚类方法易陷入局部最优解及运算速度慢的缺点,采用蚁群算法中pij(t)改进模糊聚类分析;然后以每天的24点负荷数据、天气数据以及天类别数据为指标,将历史数据聚分成若干簇团,并采用动量BP神经网络针对每一簇团建立相应的预测模型。对山东地区1年的实际数据进行预测分析的结果表明,该模型不仅对普通工作日有较高的预测精度,对双休日、节假日和一些特殊情况(夏季典型日负荷)也有较好的预测精度。     

飞机操纵前轮转向模糊控制仿真研究

研究了基于改进免疫遗传算法优化的飞机操纵前轮转向模糊控制方法.针对三点式起落架布局飞机,建立了操纵前轮转向系统的非线性数学模型.采用免疫算法、小生境技术与遗传算法相结合,克服了简单遗传算法的缺陷.将该算法得到的控制器应用于前轮转向系统中,实现了模糊控制器参数的寻优,仿真结果令人满意.     

B2C电子商务中多商品配送中心优化设计的模糊规划模型

针对经营多类商品的B2C电子商务企业顾客需求总量小，品种多，位置分散等特点，提出用分级聚类法将顾客进行分类，并模糊估计每类顾客单位重量商品配送运输费用，建立了B2C电子商务中多商品配送中心优化设计的模糊规划模型。模型考虑了配送中心建设投资和流通加工的规模经济效应，因而目标函数中具有非线性项，难以用常规的方法求解。为此，首先将模型进行清晰化转换，然后设计了嵌入单纯形法的遗传算法对之进行求解。仿真实例表明了模型和算法的有效性和可行性。     

考虑发射失败的多中心多卫星发射任务协同规划方法

在中国未来卫星发射需求急剧增加和卫星发射中心发射能力有限的情况下,为多颗卫星协调发射中心和发射时间变得日趋困难。为解决大量卫星发射任务的协同规划问题,以发射成本最少、发射失败概率最低为优化目标,建立了多中心多卫星发射任务协同优化的多目标混合整数规划模型。基于非支配排序的多目标优化算法(non-dominated sorting genetic algorithm II, NSGA II)框架,设计了求解模型的多目标进化算法,提出了发射中心选择的整数编码方案,给出了基于启发式搜索的发射时间规划解码算法,并设计了染色体质量检查与修正算法。基于中国现有的4个卫星发射中心和可能面临的6类发射任务,设计了包含10颗卫星发射任务的小规模案例和30颗卫星发射任务的大规模案例,对模型和算法进行了仿真验证。实验结果表明该方法能有效解决多中心多发射任务协同规划问题。     

基于改进的模糊C-均值的分级递减聚类算法

提出了基于改进的模糊C-均值的分级递减聚类算法,利用改进的模糊C-均值聚类算法寻找类中心,再自适应确定该类中心的隶属度阈值,将聚类进行分级处理,实现未知类数数据集的聚类。实验结果表明,本算法对未知类数、具有高斯分布的数据集具有聚类效果好、收敛快的特点,且对于类数较多的数据集,本算法也是一种快速聚类算法。     

基于不确定规划的供应链网络设计模型与算法

利用不确定规划,根据决策者的要求,对供应链网络设计问题进行建模.并采用由随机模拟、模糊模拟以及遗传算法相结合的混合智能算法来求解,最后给出了生活中的实际例子来说明模型和算法的正确性和高效性.     

基于分层遗传算法的模糊控制器在线优化设计

针对模糊控制器的优化问题,提出了一种基于改进的分层遗传算法在线优化设计方法。该算法在分层遗传算法的基础上修改了信息交换方式,采用自适应交叉算子和变异算子,并改进了变异算子的变异方式,使其能在现有最优解基础上进行更精确的局部搜索,提高了搜索速度和精度;同时,使用了具有约束的时间与绝对误差乘积积分(ITAE)型性能指标函数,能够对系统的稳态误差、超调量和上升时间进行有侧重的优化;并结合最小二乘参数在线辨识技术,实现了时滞时变系统模糊控制器的参数和结构在线同步快速优化。仿真实验证明了该方法的有效性。     

求解模糊机会约束规划模型的微粒群算法

针对现在不确定规划领域中存在的模糊机会约束规划模型和群智能优化方法-微粒群算法,提出了一种求解模糊机会约束规划模型的新混合智能算法.该算法利用微粒群算法并运用模糊模拟技术对模糊机会约束规划模型的规划问题进行分析和数值求解,因而无需像传统的基于遗传算法的混合智能算法那样需要很长时间并经过复杂的计算才能得到结果.通过对实际模型的分析和数值求解,给出了应用该方法的具体步骤,说明了该混合智能算法的合理性和有效性.