基于综合赋权的风险型多属性决策方法

讨论了属性值是有限区间上的连续型随机变量的风险型多属性决策问题。首先,通过密度函数的变换,研究了风险决策矩阵的规范化问题。基于主客观赋权的思想,建立了一个确定综合权重的模型,并给出了求解此类问题的一种方法。最后,以属性值为区间数的多属性决策问题作为特殊情况,给出了实例。     

区间值语义下的Agent信念模型

从实际应用出发,在逻辑系统基础上,结合二维区间值语义,构建Agent模糊信念模型,并研究该模型语义的数理基础,分析系统可靠性、完备性以及重言式结构等特性,最后给出一些应用,这些研究不仅为Agent信念复杂性研究,而且也为Agent认知、决策等研究提供一定的逻辑理论基础.     

基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法

通过建立交通信号控制智能体BDI模型,提出了一种基于多智能体的分布式交通信号协调控制方法.通过相邻路口信号控制智能体的信息交互和协调,在确保路口绿灯时间利用率较高的前提下,尽量使相邻路口驶来的车队不停车地通过路口.编制交通控制微观仿真软件,在一个由8个路口组成的交通网络中对多种信号控制方式进行仿真实验,实验结果表明这种新控制方法的控制效果明显优于传统的定时控制和感应控制方式.     

基于SVM和EMD 包络谱的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷以及现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)包络谱的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对原始信号进行经验模态分解,将其分解为多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后求出包含主要故障信息的若干个IMF分量的包络谱,最后定义包络谱中各种故障特征频率处的幅值比为特征幅值比,将其作为故障特征向量,并以此作为SVM分类器的输入参数来区分滚动轴承的工作状态和故障类型.实验分析结果表明了该方法的有效性.     

BP 神经网络网络结构优化问题的研究

将灰色关联分析法应用到BP神经网络隐层结点数的确定中,实现了BP神经网络网络结构的优化,提高了网络的预测精度.仿真结果表明这种方法非常有效,同时也对BP神经网络的进一步研究提供了一种全新的思路.     

基于多目标遗传算法的高层建筑概念设计优化

在高层建筑方案概念设计阶段,同时考虑了建筑、结构、设备等多种因素,并运用多目标遗传算法及MATLAB编程,对高层建筑概念设计进行优化.算法中的随机变权重因子可以更好地体现不同决策的侧重倾向,从而更好地符合实际需要.以高层办公建筑为例,提出了具体的方法和实施步骤,所得结果可为工程设计人员提供有益的借鉴.     

考虑公交优先的城市交叉口遗传算法信号配时研究

对设置公交专用进口道的城市交叉口信号配时作了研究.考虑公交优先,并从我国城市交叉口的交通特征出发,构造了多目标规划函数:一是使公交总延误最小,二是使一般小汽车交通各相饱和度之间的均方差最小.对于多目标规划,采用功效系数法建立目标评价函数.并利用遗传算法对函数进行优化求解得到信号配时方案.通过仿真实例说明了函数构造及求解的过程.     

微观力学中的对应原理

在连续介质微观力学中,有两类基于微结构信息确定非匀质介质有效性能的基本理论:基于物理的平均场理论和基于数学的渐近均匀化理论.讨论了采用渐近均匀化理论求解具有孔洞的、具有周期性微结构的线弹性复合材料的有效弹性张量的提法、解法和步骤.以渐近均匀化方法为例,讨论了对应原理在求解微观力学线粘弹性问题中的应用     

一种有效的基于实数编码的多目标遗传算法

针对实数编码遗传算法提出了一种通用的基于决策变量的复合交叉算子,并将之用于多目标优化问题的求解,算法效果良好,一定程度上解决了高维多目标优化问题在用遗传算法求解时收敛性差这一难题.通过实验首次揭示了交叉点数对多目标遗传算法性能的影响.     

MRTD和高阶FDTD算法的数值色散特性的分析

时域多分辨分析（MRTD）算法和高阶时域有限差分法（HO-FDTD）是目前解决电大尺寸电磁结构仿真的有效手段。导出了基于Daubechies小波尺度函数的MRTD算法和HO-FDTD算法的通用差分公式和数值色散方程，并详细讨论了空间步长、时间步长以及电磁波传播方向对二者数值色散误差的影响。结果证明，MRTD算法与HO-FDTD算法非常相似，但HO-FDTD算法的数值色散特性优干具有相同展开项个数的MRTD算法。