基于免疫网络理论的动态超变异免疫算法

基于免疫网络理论,提出了一种动态超变异免疫算法,该算法通过采用新的超变异方法增强了算法在解域的搜索能力。同时根据抗体的激励水平进行免疫调节操作,保持了抗体群的多样性。最后根据随机过程的理论知识,证明了该算法的收敛性。仿真结果表明:该算法采用格雷编码时的性能优于用二进制编码实现的算法,与遗传算法和克隆选择算法相比,不仅收敛速度快,而且全局搜索能力强。     

一种基于粒子群优化算法的神经网络训练方法

介绍了粒子群优化(PSO)算法的原理,研究了将PSO算法应用于神经网络训练的方法,给出了算法软件实现的基本流程,并对Iris分类问题做了仿真实验,通过与BP算法的比较,结果表明基于PSO的神经网络训练算法操作简单,易于实现,而且训练精度较高,有良好的收敛性.     

面向农产品安全的关键质量链分析

针对农产品质量安全控制问题,在传统过程能力分析的基础上,将农产品食品链视为一个过程网络,应用PERT/CPM的基本思想,提出了基于质量损失的关键质量链分析评价方法。最后以菠菜产品的种植加工进行了实例分析。     

基于多约束条件遗传算法的雷达网优化部署

为深入研究实际阵地环境对雷达网优化部署的影响和制约,并探讨一种实用高效的优化部署方法,对实际阵地环境下的雷达网优化部署问题进行了深入分析,讨论了部署的简要约束条件及雷达网实际探测能力评估方法,并在此基础上进行了雷达网优化部署的多约束遗传算法设计。通过实例进行了仿真验证,结果表明,所述方法实用高效,对于实际阵地环境下的雷达网优化部署有较大应用价值。     

一类径向基神经网络干扰观测器轨迹线性化控制

利用径向基神经网络(RBFNN)的逼近能力,研究了基于径向基神经网络干扰观测器(RDO)的鲁棒自适应轨迹线性化控制(TLC)策略,以解决空天飞行器复杂飞行条件下系统不确定及干扰的控制问题。分析了系统存在不确定性时轨迹线性化控制方法性能降低甚至失效的原因,设计了自适应调节律,并采用Lyapunov方法严格证明了在该自适应调节律作用下闭环系统所有误差信号最终有界。仿真结果表明,较当前TLC方法的控制性能,新方案在空天飞行器系统上具有更优异的控制性能和鲁棒性。     

构造极小广播网络的新方法

广播是指从网络中某一成员开始 ,将消息传递给网络中其余成员的过程 .极小广播网络就是指能在最短时间内广播一条消息的通讯网络 .本文主要讨论一种构造极小广播网络的新方法 ,这种方法在大多数情况下改进了极小广播网络的最少边数的上界.     

不确定性网络直接优化规划模型建立(Ⅰ)

分析了不确定性网络直接优化的现状、优化的困难、目前存在的问题 ;给出了不确定网络直接优化的原则以及一般方法 ,同时建立了 PERT网络工期压缩、最优工期的线性规划模型、灰色线性规划模型 ,改进了传统的资源优化法.     

DSS结构的联接主义观点

在总结了联接主义方法,特别是ANN对决策过程的各阶段和决策活动各方面的广泛应用的基础上,提出了DSS结构的联接主义观点.阐明可以利用以人工神经网络为代表的联接机制作为统一DSS各部件的基本框架,作为构造决策模型的基本元素.以此达到既简化DSS结构又完善DSS功能的目的.     

面向过程再造的企业战略模拟系统研究

依据博弈论的思路并借助于人工神经网络的机理设计并实现了一个面向过程再造的企业战略模拟系统,该系统既为企业的战略制定与实施初步提供了一种无代价的实验手段,又验证了有关企业过程再造的主要理论假设,弥补了其实证研究的不足.并在一家企业得到了应用.     

公交网络车费设定问题的Stackelberg博弈模型

对城市公交网络系统车费的合理设定问题进行了研究分析,考虑到乘客对公交收费变动会作出相应的反应,从而改变网络上乘客的流量分布,运用Ｓａｃｋｅｌｂｅｒｇ博弈理论,将这一问题描述为一个两级数学规则问题,在一定的公交网络收费结构下,乘客在网络上的流量分布可由随机用户平衡分配模型进行估计,鉴于两级规划问题的非凸性,提出了基于灵敏度分析的启发式算法,最后,给出一个仿真算例说明本文提出的模型和算法的合理性。