基于项目集格及位图索引的频繁项目集发现算法

以格论及位图索引技术为基础给出了一个新的频繁项目集发现算法.1)该算法利用有向图进行一次性数据预处理,在预处理过程中将数据库预先存贮为每个结点都用一个域来记录其支持度的项目集格,从而把复杂的频繁项目集的发现问题转化为图搜索问题,提高了频繁项目集发现过程的效率.2) 支持度计算是关联规则发现中I/O及计算开销都非常大,算法引入了位图索引技术,提高了项目集支持度的计算速度.存储完整位图需要较大空间,针对该问题算法对位图进行了分块管理并对其进行了有效的编码压缩;不仅可以有效地对原始位图进行有效压缩,另外也可以在较大程度上提高支持度的计算效率.最后,对算法进行了计算实验与分析.     

基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略

为了处理具有连续属性的决策系统,利用模糊理论与粗糙理论在处理不确定性问题方面的差异性,提出一种基于模糊-粗糙模型的逼近精度分类规则提取策略.首先利用模糊π函数对决策系统中的连续属性构造三个模糊参数进行模糊化,从而确定条件属性的模糊区域;再根据模糊相似关系构造模糊相似矩阵,然后基于模糊等价类划分的概念,提出了利用逼近精度近似度量的数据挖掘方法进行属性约减,最后应用实例说明如何在决策表中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.     

序贯观察与选择问题截止阀策略的一个改进

截止阀策略是解决序贯观察与选择问题的有效方法.在多次应用的问题情境下,通过减少截止阀值来降低失败的概率,进而实现平均收益的最大化,代价是减少了观察选项的数量,增加了决策的不确定性.本研究围绕降低失败的概率进行,从降低标竿而非减少截止阀值入手,采用均值标杆改进了最大值标竿的截止阀策略.基于仿真实验的结果显示,改进后的策略具有更好的平均收益和更低的失败概率,同时,还证明了20%就是均值标竿的近似最优解.     

基于元胞自动机的车间天车调度仿真模型

为了解决NP难问题的车间天车调度问题,基于元胞自动机方法建立了车间天车调度仿真模型.用工位、天车、物料、作业调度规则描述天车调度系统,将工位作为模型网络的固定节点、天车为移动节点、吊运的物料为运动粒子;根据车间生产的特点设定工位、天车和物料的属性,抽象出该模型的自组织演化机制.以攀钢板坯连铸车间天车调度为对象的仿真实验表明:根据微观动力学局域作用机制和自组织演化思想建立的天车调度仿真模型方法是可行的,能有效模拟车间天车运行情况.     

最短路问题的闭环DNA算法

提出了不等长闭环DNA分子的概念,由此推广了闭环DNA计算模型。给出了固定端点的最短路问题闭环DNA算法,该算法首先对每条弧进行了三组DNA编码,再用有目的的终止技术合成固定端点的所有链,然后通过接入实验和电泳实验得到最短路,并通过检测实验输出所有最短路径。得出了算法的复杂性,为说明算法的有效性给出了一个算例。最后讨论了最短路问题闭环DNA算法在变权网络、自由终点或固定中间点的最短路问题中的应用,并给出了相应的解决方法。由此说明该算法具有广泛的适应性。     

资源受限多项目选择计划模型及其免疫优化决策方案

针对资源受限多项目选择计划问题探讨其数学模型,利用改进的克隆选择算法对其进行求解.算法设计中,利用启发式规则生成初始抗体群;利用变异算子改善进化群体的质量和增强进化群体的多样性;在群体更新中,基于启发式规则,插入新的成员微调进化群体的多样性.数值实验结果说明了模型设计的合理性,以及改进的克隆选择算法的有效性,获得了所建模型的较好决策方案.     

基于ACP方法的电子商务系统复杂性研究

运用复杂系统研究中的“人工系统＋计算实验＋平行执行（ACP）”方法,结合新兴电子商务的特点,提出了基于ACP方法的电子商务复杂性研究方法论。讨论了其中的代理建模、实验、决策和量化计算4个主要问题;设计了与真实电子商务系统平行执行的电子商务社会实验平台,为复杂性研究结果的评估、验证和修正提供了实验环境。该方法论与实验平台的研究,有助于加快新兴电子商务复杂性研究的步伐、提升企业的国际竞争能力。     

量子连续粒子群优化算法及其应用

提出了基于量子理论的连续粒子群优化(Continuous Particle Swarm Optimization based on Quantum Methodology, CPSO-QM)算法,主要是采用了量子理论中的叠加态特性和概率表达特性.其中,叠加态特性可以使单个粒子表达更多的状态,潜在地增加了种群的多样性;概率表达特性是将粒子的状态以一定的概率表达出来.在基准函数的实验测试中,对比其它常用算法,结果显示本文提出的算法性能较好.在实际应用中,以丙烯腈反应器作为建模研究对象,提出了三种进化策略,实验结果显示,这三种策略训练的神经网络软测量模型都可以较好地预测丙烯腈的收率.     

两类决策系统中规则获取的联合决策矩阵算法

提出了联合决策矩阵的概念以及基于联合决策矩阵的两类决策系统规则获取算法.将条件属性等价矩阵和决策属性等价矩阵合并到一个矩阵中,大大减少了矩阵生成过程的比较次数,能有效提高算法的效率.用一个实例说明了算法的执行过程,并通过算法复杂度分析与实验结果对比,进一步说明了该方法的有效性.     

Closed circle DNA algorithm of change positive-weighted Hamilton circuit problem

Chain length of closed circle DNA is equal. The same closed circle DNA's position corresponds to different recognition sequence, and the same recognition sequence corresponds to different foreign DNA segment, so closed circle DNA computing model is generalized. For change positive-weighted Hamilton circuit problem, closed circle DNA algorithm is put forward. First, three groups of DNA encoding are encoded for all arcs, and deck groups are designed for all vertices. All possible solutions axe composed. Then, the feasible solutions axe filtered out by using group detect experiment, and the optimization solutions are obtained by using group insert experiment and electrophoresis experiment. Finally, all optimization solutions are found by using detect experiment. Complexity of algorithm is concluded and validity of DNA algorithm is explained by an example. Three dominances of the closed circle DNA algorithm are analyzed, and characteristics and dominances of group delete experiment axe discussed.