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。     

基于最小方差的动态综合评价方法及应用

利用时序加权平均(time order weight averaging operator, TOWA)算子和时序几何平均(time order weighted geometric averaging operator, TOWGA)算子对时序立体数据进行降维处理,并给出了确定时间权重的最小方差法。在事先给定的时间度的情况下,尽可能地寻找一组最稳定的时间权重系数来集结样本值,即寻找一组时间权重系数使其波动最小。最后,运用该方法进行了算例分析,并且将算例结果与熵值规划法进行了比较分析,验证了方法的有效性,总结了最小方差法的特点。     

基于强“奖优罚劣”算子的多指标灰靶决策模型

对多指标灰靶决策模型进行了研究。提出了对三种类型指标进行标准化处理的强“奖优罚劣”算子,相较于原有的线性的“奖优罚劣”算子,这种非线性算子进一步加大标准化后同指标各方案的数据的区分度,从而可以提高决策质量。以各方案靶心距平方和最小为目标建立了优化模型,并使用拉格朗日函数求解来得到各指标权重,并以此为基础构建了灰靶决策模型。最后,以实例说明了基于强“奖优罚劣”算子灰靶决策模型的合理性及算法的有效性。     

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.     

基于自适应相位旋转的Grover量子搜索算法

在使用Grover量子搜索算法对给定规模的无序数据库搜索时,随着搜索目标数的增加,获得正确结果的概率大幅度下降.分析了出现这种现象的原因,研究了算法中的Grover叠代过程,提出了一种新的自适应相位旋转策略.应用这一策略,当搜索目标数超过目标总数的(3-√5)/8时,只需两步搜索;当搜索目标数超过目标总数的1/4时,只需一步搜索,即可获得恒等于1的成功概率.实验表明新相位旋转策略是有效的.     

基于多策略搜索的出租车服务仿真模型

为更细致、精确地描述出租车服务规律,提出一种依据历史信息和路网供求信息模拟出租车空车搜索行为的动态仿真模型,出租车根据以往的驾驶经验和对路网供求信息的掌握程度决定空车时如何寻找新乘客.仿真结果表明,向出租车提供路网供求信息不能有效提高出租车的空车效率,但有助于缩短乘客平均等待时间;依据平均历史信息的搜索策略能够有效提高空车效率.模型有助于城市交通管理部门更有效地规划和管理出租车运营系统,为其决策提供参考依据.     

对潜的吊放声纳应召搜索技术仿真研究

通过建立反潜机的方形、扇形和螺旋线形应召搜索模型,分析讨论了潜艇航速和航向的变化对吊放声纳搜索概率的影响,并进行了仿真比较.结果表明,随着潜艇航速、航向角度的增加,吊放声纳搜索概率不断下降,且航速、航向变化对螺旋线形搜索的搜潜概率影响要小于方形搜索和扇形搜索.同时也表明潜艇以远离当前吊放点为规避航向且全速规避时会明显降低吊放声纳的搜索概率,这对潜艇规避对抗吊放声纳搜索具有实际的指导意义.     

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.