基于分层赋权的导弹防御效能模糊评估方法

针对弹道导弹攻防对抗过程, 分析了影响导弹防御系统作战效能的主要因素, 构建了多层次导弹防御系统作战效能评估指标体系. 提出了评估指标的分层次赋权模式, 推导出了一种基于不同规范化矩阵确定指标权重的模糊优化迭代算法, 并以此构建了基于分层赋权的导弹防御作战效能模糊评估模型. 给出了导弹防御效能评估实例, 并验证了方法的可行性.     

模糊动态AHP及其在水资源系统模型优化中的应用

常规AHP方法通常存在如下两种缺陷,首先,它的判断矩阵没有考虑人的判断的Fuzzy性,其次,它不能求解重要性随时间改变而变化的因素的权重,另外模糊动态AHP实现的关键是动态判断矩阵一致性条件的满足,因为动态判断矩阵往往在某个或某些时间上满足一致性条件,但很难在整个时间段上对所有的时间点满足一致性条件,针对上述问题,本文应用一种新的方法来改进断送矩阵的一致性,并将模糊动态AHP方法应用到水资源系统的模糊优化调度中,收到了较好的效果。     

设计优化可视化研究综述

现代设计优化技术日益复杂,可视化技术的引入对促进优化技术在工程中的普及与应用,提高设计质量与优化效率具有重要意义.首先分析了设计优化中存在的未知因素多、求解不透明,优化效率低、结果分析不直观等问题,阐述了设计优化可视化概念,综述了国内外研究现状及发展趋势,建立了设计优化可视化功能框架,分析了设计优化可视化系统实现的技术难点,论述了综合应用多种可视化方法,多角度解决问题的技术策略.     

一种基于Rough集的时间序列数据挖掘策略

阐述了基于 Rough集的时间序列数据的挖掘策略 ,重点讨论了时间序列数据中的时序与非时序信息的获取问题 .实践证明 ,Rough集理论作为一种处理模糊和不确定性问题的有效工具 ,对于时间序列数据的挖掘同样也是有效的 .文章强调了时间序列数据中的多方面信息 ,包括原始数据及其变化量、变化率所提供的信息.     

基于混合神经网络的序列推荐算法

为了提高推荐算法的推荐性能,在序列建模过程中,针对循环神经网络(recurrent neural network,RNN)无法并行运算导致建模速度与准确度较低,以及在偏好预测过程中对用户不同阶段偏好没有动态融合的问题,提出了一种基于混合神经网络的序列推荐算法.在算法模型的用户交互序列建模阶段,考虑到用户近期偏好变化频繁...     

基于Simulink的三相桥式全控整流电路仿真研究

三相整流最适用于要求负载容量比较大或要求输出电压脉动比较小的整流电路.以研究三相桥式全控整流电路工作情况为目标,利用MATLAB中Simulink工具箱绘制电路图进行整流仿真.分析电路接入电阻负载以及接入阻感负载的仿真结果与理论的一致性.通过实验仿真可得到更加直观的波形,更容易显示系统的性能情况,为三相桥式全控整流电路...     

基于动态时间弯曲的区间值时间序列匹配算法

结合vague集的优点,将区间值的思想应用于时间序列研究,定义了基于区间值的时间序列.同时,在综合分析了不同的vague值(区间值)的相似度量的缺点后,提出了一种新的基于vague值的相似度量,并结合动态时间弯曲的思想,给出了一个基于动态时间弯曲的区间值时间序列的相似性匹配算法.     

短生命周期产品运营的系统动力学仿真优化

应用系统动力学对短生命周期产品的生产运作进行建模与仿真,并在此基础上实现优化。此类问题分析的复杂性源于系统各要素之间存在复杂的相互作用,并在较短的产品生命周期内作用更加明显。而传统的数学建模方法因难以清晰、简洁地描述出这些非线性关系而不能被应用于此类问题的研究。因此,建立了短生命周期产品生产运作的系统动力学模型,通过仿真来实现系统运行绩效的优化。模型中不仅模拟了产品有限生命周期内的需求变化,还考虑了劳动力资源对产品生产、顾客满意度对产品需求的影响等诸多现实问题。最后,通过对一个具有代表性的短生命周期产品的运作仿真,演示了在仿真数据的分析基础上对系统参数实现了优化。     

Margin optimization algorithm for digital subscriber lines based on particle swarm optimization*

The margin maximization problem in digital subscriber line (DSL) systems is investigated. The particle swarm optimization (PSO) theory is applied to the nonconvex margin optimization problem with the target power and rate constraints. PSO is a new evolution algorithm based on the social behavior of swarms, which can solve discontinuous, nonconvex and nonlinear problems efficiently. The proposed algorithm can converge to the global optimal solution, and numerical example demonstrates that the proposed algorithm can guarantee the fast convergence within a few iterations.     

模拟细菌菌落进化过程的群体智能算法

针对常规群体智能算法缺乏进化能力,存在易于陷入早熟收敛的不足,将问题的解空间视为细菌培养液,在其中放置单个或少量细菌个体,模拟细菌菌落的生长进化过程,提出一种新的群体智能算法.该算法本身具有进化机制,并且能够自然结束,从而为优化算法提出了一种新的结束准则.通过仿真实验验证了算法的有效性,同时仿真实验结果还表明通过简单改进,算法可以达到全局最优.