一种动态环境下带有记忆的三岛粒子群算法

近些年来,求解动态环境下的优化问题已经引起越来越多的关注.借鉴并行进化计算中的孤岛模型思想,提出了一种特殊的粒子群算法,将整个粒子群分成三个不同的岛屿(子粒子群),分别具有探索、开发和记忆的功能,子粒子群间每经过一段时间进行一次交流.通过对一类标准的动态测试函数--移动峰问题的实验,能够证明该算法有效地解决某些动态优化问题.     

基于互联网的元搜索引擎中领域搜索模型的设计

网络信息庞大而繁杂,给用户查询带来了很多困难,领域相关的信息检索能有效地减少这些困难。基于互联网的元搜索引擎技术,提出了一种领域搜索模型。首先,采用"几率比"方法选择领域词,利用基于领域词的"判定树"构造能够反映领域文献特征的领域查询式。再将用户查询词与领域查询式相结合,作为通用搜索引擎的输入。最后,采用"扩展布尔模型"方法对返回文献进行排序,筛选出领域相关性强的检索文献。实验证明,该模型在检索领域文献时取得了很好的效果,可以用于互联网环境下各种领域相关信息的检索。     

基于多个混沌BP网的案例匹配技术研究

描述了混沌BP网的拓扑结构与实现步骤，引入了模拟退火的控制策略，以便在训练后期有效地控制混沌运动．提出一种基于改进的德尔菲法的算法来确定输出样本集，以提高训练质量，得到了预期效果．给出了基于多个混沌BP网的案例匹配技术框架，提高了案例匹配的效率．与最邻近法相比，结果表明该技术对于类似钢铁生产动态调度这样的复杂系统，能够提高案例匹配的精确性，更适于解决案例属性权重难以确定或存在着耦合和复杂的非线性关系的问题．     

求解动态背包问题的多智能体进化算法

针对动态背包问题,提出了一种基于多智能体的进化算法(MAEA).通过智能体相互合作地模拟生物机制特征来寻求最优解.智能体生存于网格环境中,为了增加自身能量,智能体可以与其邻域展开竞争,并依据统计信息来获得知识进行学习.为了保持种群的多样性,在算法中引入了随机移民机制.通过对一系列动态背包问题的仿真实验可以看出,在离线性能指标下,这种引入了随机移民机制的基于多智能体的动态进化算法相比几类遗传算法可以获得更好的性能.     

基于BPR的电子中介业务流程

基于BPR的指导原则,设计了电子中介基本业务流程.该流程的特点是:模块化设计,分为信息核查、注册与提交请求、中介匹配、双方谈判、提货与付款五个模块;以顾客为中心,简化了交易流程,方便了顾客交易,确保了信息的准确可靠,确保了交易的有效性;由中介参与的付款与交货流程,提高了双方的互相信任程度;交易双方的直接讨价还价,提高了效率;智能agent在属性树中的搜索、基于CBR的推荐列表修改、Gale-Shapley算法的匹配计算,提高了中介匹配的自动化水平,实现了双方的稳定匹配.     

关键词拍卖中的投标价格决策

在关键词拍卖中,由于广告商对关键词的估价不能保证是最优的,导致其在竞拍过程蒙受相当的损失.针对这一问题,建立了关键词广告位置的胜标概率模型.在广义第二价格拍卖机制下,在投标者和拍卖者之间的博弈中,基于一个广告商的角度,构建了关键词最优投标价格决策模型.模型检验及仿真结果表明,关键词投标价格决策模型可以使广告商在关键词拍卖中选择最优投标价格并获得最大期望收益.     

集约生产计划的机会约束规划方法

对具有模糊需求量、模糊加工能力约束以及资本水平约束的多品种类集约生产计划的机会约束规划描述和求解方法进行了研究．应用机会约束规划构造满足需求的可能性水平函数，讨论了可能性分布函数的性质，建立了具有模糊需求量集约生产计划问题的机会约束规划模型，并提出了求解模型的总体步骤，使其在模糊环境下的决策过程更具柔性．     

企业选择新技术改造的一种战略决策模型

面对不断涌现的各种新技术 ,如 JIT,TQM,ABCS,BPR,PI等 ,根据控制、进化、协同等不同观点的启发 ,提出了企业如何选择适当的新技术进行改造的一种战略决策模型 ,着重强调实现这一战略决策的主要步骤 ,指出了应用这些新技术的特点和关键所在 .为企业针对不同的实际情况 ,进行科学的战略决策 ,提供了有益的借鉴 .     

产品优化设计的资源分配模型

研究产品优化设计中设定设计属性值的资源分配方法．考虑产品设计过程中多种资源的优化分配，在设计预算和资源约束下，设定产品设计属性值，使用户对产品的总体满意水平达到最大．这种方法使产品优化设计的品质功能展开方法从策略计划层扩展到运作计划层，把品质优化设计和资源分配结合起来，使得品质设计计划在部件展开(part deployment)层和运作层的工艺计划(operational process planning)更可行，更易实现．     

新产品开发的资源二维指派问题

研究了大型企业在新产品开发过程中研究中心和研究人员的二维指派问题,建立了以最小开发成本为目标的决策优化模型·在分析问题的基础上,提出了基于遗传算法的优化方法,并给出了具体的计算步骤·最后,给出了一个计算例子,计算结果证明了算法的有效性和模型的实用性·该问题的研究具有很强的实用性,对于具有分布在不同地域的多个研究中心的企业,在进行多产品开发计划制定过程中,具有很好的辅助决策作用