基于依赖型算子的不确定语言多属性群决策法

研究了属性权重以实数形式给出、属性值以不确定语言变量形式给出的多属性群决策问题。基于不确定语言变量的运算法则,给出了一种基于不确定语言变量及其运算法则的新算子：依赖型不确定语言有序加权几何 (dependent uncertain linguistic ordered weighted geometric, DULOWG) 算子。与该类算子相关联的加权向量依赖于被集结的不确定语言变量,并且对错误或有偏见的不确定语言变量赋予较低的权重来减轻不公平性对评价结果的影响。提出了一种基于ULWGM算子和DULOWG算子的不确定语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。     

基于有限感知的决策理性模型

通过分析和比较完全感知和有限感知下决策的理性差别,将有限感知定义为一种偏好关系具有非一致性特点的有限理性;讨论了内在偏好、显示偏好、局部偏好和有限感知关系系统等概念,以及有限感知决策的一些理性条件和模型;并论证了诸如Proto序、偏序、弱序等一类偏好序下相应决策函数或规则的性质、特点及其存在性.研究结果诠释了具有有限感知偏好关系系统的决策主体的决策行为的内在机理和规律,可作为不确定性决策研究的一个理论基础.     

基于多元共生遗传神经网络的藻类预测仿真

提出一种多元共生遗传神经网络(PGANN),从遗传算法和神经网络——进化和学习两方面及其相互关系着手完善进化过程,以提高优化效果和泛化能力。该算法包括一个共生平衡交叉算子,一种多元选择策略和一种神经网络的分级优化策略,其中共生平衡算子能够兼顾进化过程中的方向性、多样性和自适应性;多元选择策略能够适应进化过程不同时段对选择压力不同的需求;而分级优化使运算规模和运算速度之间的矛盾得到缓解。将该改进的遗传神经网络PGANN应用于水库和湖泊有毒的优势蓝绿藻爆发预测,取得了满意的效果。     

基于随机最优反应均衡的认知层级模型

随机最优反应均衡与认知层级理论是在有限理性框架下对纳什均衡的修正方法,在解释实验结果时,2个模型存在参数范围变化过大的缺陷.将二者结合起来,并在表述参与者判断认知层级概率分布时引入噪声干扰,修正了各认识层级参与者选择策略的行为方式,从而建立了认知层级模型框架下,参与者依据反应函数决定策略选择概率的模型.通过算例进行比较,结果表明,该模型的精度更高、解释能力更强.     

不同理性预期下Stackelberg模型的动态复杂性

构建双寡头参与人分别采取有限理性和天真理性预期的Stackelberg博弈模型,研究市场均衡的稳定性条件及动态复杂性特征.通过理论求解和数值模拟得出结论:参与人在不完全信息和不同理性情况下,Stackelberg模型的参数取值范围决定了动态系统的稳定性、产量分岔、利润分岔、奇怪吸引子、吸引子维数和混沌等;如果参数取值满足一定条件,静态Stackelberg推测变差均衡能够实现;否则,Stackelberg推测变差均衡不稳定,非线性动态经济系统可能会出现周期变化或混沌的现象.     

有序分位加权集结算子及在激励评价中的应用

为在信息集结过程中体现指标值的相对发展水平,提出了一种新的集结方法,即有序分位加权集结算子.该算子尤其适用于激励评价问题,其主要特征是用分位数表示指标值的相对发展水平,并且在信息集结过程中融入了决策者不同程度的激励偏好.通过性质分析,发现该算子具有置换不变性、界值性和条件单调性等特征.进一步,以算例的方式分析了该算子在激励评价中的应用问题,发现该算子在信息集结中通过权重加和不等于1的方式能够放大或缩小集结值,从而凸显被评价对象之间的差异,实现激励的目的.     

基于ET-WG和ET-OWG算子的二元语义群决策法

针对一类属性值和权重值均为语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种群决策分析方法.首先,为了便于语言评价信息的集结运算,提出了一些新的集结算子:扩展的二元语义加权几何(ET-WG)算子和扩展的二元语义有序加权几何(ET-OWG)算子,并分析了这些算子的性质.然后提出了一种基于ET-WG算子和ET-OWG算子的群决策方法,其核心是通过语言信息的集结运算,得到各方案的群体综合评价信息,从而根据二元语义信息的比较原则,得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,说明了本文提出方法的可行性和实用性.     

解特殊工艺约束双目标调度问题的新遗传算法

针对特殊工艺约束下非一致并行多机双目标调度问题,设计了一个双目标调度模型(BOSP).进而基于遗传算法和免疫理论的思想,提出了新的遗传算法(IGA).算法的编码采用了向量组编码方法,能有效地反映实际调度方案;免疫算子的引入,保证了种群的多样性和种群的质量,加快了算法收敛速度.仿真结果表明,算法是有效的,免疫算法的引入,使算法能较好地收敛到最优解,优于没有引入免疫算子的遗传算法,并能适用于解实际的此类调度问题.     

基于@-合成算子的模糊控制器设计

用@-合成算子对模糊控制器进行设计,得到三种新的设计方案,并应用于工业锅炉锅筒水位模糊控制器的设计. 通过MATLAB编程,实现了常用的$ \odot$-合成算子所设计的锅炉锅筒水位模糊控制器和基于@-合成算子得到的三种新的控制器.对实验结果进行分析,发现用@-合成算子设计的一种方案比人们常用的$\odot $-合成算子所设计出来的方案更好,是四种方案中最好的.     

一种求解数值优化问题的快速进化规划算法

步长变量(自适应参数)是影响进化规划算法性能的一个重要参数，但该参数往往减小较快导致搜索速度下降或早熟收敛。针对这一问题，对变异算子进行了改进，对成功的变异进行适当延伸，当个体变异失败时，对变异量实施Gauss或Cauchy扰动，从而使精细化搜索和大范围搜索有机结合起来。对若干经典算例的仿真实验表明该算法的有效性。