微分进化微粒群算法及其控制

通过对微粒群优化算法的分析,提出了一种用微分方程组描述的微粒群优化算法——微分进化微粒群优化(DEPSO)算法,并利用传递函数对DEPSO算法的收敛性进行分析.在此基础上,通过引入PID控制器以控制DEPSO算法的动态进化行为,以增强微粒产生的多样性,从而改进微粒群优化算法的全局收敛性.仿真结果表明了此方法的有效性.     

粒子群算法在投资组合中的应用

投资组合面临现实证券市场中大量数据，求解组合模型是一个非线性整数规划问题，传统数学规划算法难以有效求解。为此，本文将粒子群算法应用到基于VaR的投资组合模型中，并通过上海证券交易所的实际数据进行计算机模拟，结果说明该算法所求最优投资组合是实用的和有效的。     

基于最小二乘的阵元位置误差校正及性能分析

针对独立校准信源波达角未知情况下的阵列位置误差校正问题,提出了一种对信号导向矢量的绝对相位进行最小二乘线性拟合,进而估计出阵元位置误差的算法。并对算法的性能进行了详细分析,推导出位置误差估计的显示表达。该算法在对阵元位置误差进行估计时无需迭代运算,甚至不需要一维搜索,具有较低的运算复杂度。理论分析和仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于递归小波网络的直升机动力学模型研究

提出一种基于递归小波网络建立直升机动力学模型的方法,给出了模型结构并利用粒子群优化算法对小波网络权参数进行调整。这种网络模型利用内部状态反馈来描述系统的非线性动力学特性,不必事先确定系统模型的类别和阶次,直接建立操纵量与加速度、角速度等变量之间的对应关系,从而避免了建立复杂的气动系数、气动导数模型的过程。与传统的机理模型相比,该模型具有结构简单、并行解算程度高、运算速度快的特点。在某型直升机飞行模拟器中取得了良好的应用效果。     

一种随机微粒群混合算法求解约束优化问题

将微粒群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）与随机优化方法-Alopex算法相结合,提出一种随机微粒群混合算法（APSO）求解约束优化问题。该算法使PSO算法中微粒的飞行速度无记忆性,结合Alopex算法重新生成停止进化微粒的位置;采用双群体搜索机制,一个群体保存具有可行解的微粒,用APSO算法使微粒逐步搜索到最优解,另一个群体保存具有不可行解的微粒,并且可行解群体以一定的概率接受性能较优的不可行解微粒,这种简单的群体多样性机制使微粒能够快速、准确地找到位于约束边界上或附近的最优解。结果表明该算法寻优性能优良且具有较好的稳定性。     

基于互反判断矩阵的专家群体判断一致性分析

针对群决策中基于互反判断矩阵形式偏好信息的专家群体判断一致性问题,提出了一种分析方法。首先,给出了有关互反判断矩阵及其相容性和一致性的若干定义;然后,通过定义各个方案的一致性指标及专家群体判断一致性指标,给出了基于互反判断矩阵的专家群体判断一致性的判别方法及专家群体判断不一致的调整方法。最后,通过算例说明了所提的分析方法。     

基于BPSO的元胞自动机准周期三行为研究

为研究一维二值元胞自动机的一类重要的群体演化行为--准周期三行为,提出了基于离散粒子群的元胞自动机演化算法,并通过使用活性元胞迭代图的平均面积为适值函数,发现了具有准周期三行为的元胞规则.与遗传算法相比,基于离散粒子群的元胞演化算法的搜索效率更高.实验还进一步表明,准周期三行为是某些元胞规则的特定行为,一定条件下与元胞自动机的初始构型关系不大.     

基于语言评价矩阵的评判专家水平研究

针对语言评价矩阵的评判专家水平问题,给出了一种分析方法。首先,给出有关语言评价矩阵及两个语言之间的一致性定义,然后通过定义有关专家对各个方案的一致性指标及专家对各个指标的一致性指标,给出了基于语言评价矩阵形式偏好信息的专家评判水平的判别方法及专家群体判断共识性的分析方法。最后,通过一个算例说明了所提出分析方法的有效性。     

基于最邻近聚类和向量模糊c-均值的混沌预测

针对混沌时间序列难预测的问题,提出一种新的基于最邻近聚类和向量模糊c-均值(FCMV)聚类算法的模糊建模方法。其前提参数辨识分两步,首先用最近邻聚类法初始划分输入空间,得到规则数及初始聚类中心,再用FCMV把具有相同收敛向量的聚类中心归到同一个区域来优化前一步得到的聚类中心,得到前提参数;采用递推最小二乘算法辨识模型的结论参数。最后通过对Mackey-Glass混沌时间序列的建模和预测验证了该方法的有效性与实用性。     

从经济学角度看收入分配不公问题

一、收入分配不公和通货膨胀 最近一段时期,收入分配不公和物价上涨现象是人们讨论的热点问题.网上流行的"晒工资"热贴引发了人们对垄断行业高收入的严重不满和声讨.如,广东电力系统的抄表工被曝年收入高达十五万元,其它垄断行业如石油、通讯、金融、煤炭等行业也是工资高的让人不可思议.而另一方面,这些行业之间、行业内部却仍在相互攀比,认为自己拿的工资并不算多,这更加引起了大众的不满.