基于二维密度加权算子的群体评价信息集结方法

群体评价中已有的信息集结算子都没有考虑到信息分布的疏密情况,且其评价信息又通常为二维数据,为此,提出了一种基于二维密度加权算子的群体评价信息集结方法.定义了二维密度加权算术平均(TDWA)算子和二维密度加权几何平均(TDWGA)算子2种新的集结算子.将新算子应用于群体评价的信息集结中,并分别给出了群体评价(二维)数据的分组与群体密度权向量的具体确定方法.最后,给出了一个具体的集结算例.     

空间轨迹问题的粒子群仿真研究

空间轨迹的搜索问题具有多个全局最优解,一种有效的解决方法是采用粒子群算法进行搜索.然而与一般的优化问题不同,轨迹问题要求算法中粒子适应值与粒子位置同时收敛.为此,针对已有的粒子群算法在轨迹搜索上的不足,提出了一种减速粒子群优化算法(Slowdown ParticleSwarm Optimization,简称SPSO),从位置角度改善粒子群的收敛性能.该算法利用独立子群技术保证粒子收敛于不同的位置,并根据粒子适应值情况减半更新粒子飞行速度,以达到位置收敛的目标.仿真实验的结果表明了减速粒子群算法在位置收敛效果上的优越性.     

基于社会势场的群体机器人聚集队形控制

将社会势场与基于行为控制相结合,使得群体机器人形成聚集队形,避开未知环境中的障碍物并到达目标区域.设置了两类阈值,以减少机器人在均衡位置的抖动,提高群体机器人向目标区域趋近的速度;提出了柔性社会势场机制,以提高机器人的避障效率.个体机器人根据局部感知自主产生队形控制向量,因此该队形控制策略具有良好的可扩展性.仿真实验表明了队形控制策略的可行性和有效性.     

研讨群体创新及其绩效的研究评述与展望

群体研讨和群体创新是现代企业组织解决复杂问题、保持竞争优势的重要保证.回顾了目前国内外在研讨群体创新及其绩效的影响因素方面的研究,从群体特征、技术特征、环境特征、研讨组织方式、任务特征及其要素组合方面进行了归纳和总结,并进行了具体评述和展望.     

An analytic hierarchy process model of group consensus

In group decision making, a certain degree of consensus is necessary to derive a meaningful and valid outcome. This paper proposes a consensus reaching model for a group by using the Analytic Hierarchy Process （AHP）. It supports people to improve their group consensus level through an updating of their judgments. In this model, a moderator suggests the most discoraant aeclslon manet to update his judgment in each step. The proposed consensus reaching model allows decision makers to accept or reject the suggestion from the moderator. This model ensures that the judgment updating is effective and the final solution will be of acceptable consistency. Finally, a numerical example is given to illustrate the validity of the proposed consensus reaching model.     

一种新的混合聚类算法

聚类是数据挖掘的主要技术之一,是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度,依据特定的准则将数据划分成不同子类。K-平均算法是经典的聚类算法。蚂蚁聚类算法是近来涌现的新的聚类算法,它通过模拟蚁群的智能行为进行聚类分析,已经在数据挖掘中得到应用。通过分析蚂蚁聚类算法和K-平均算法两种不同聚类算法的基本思想,将两种算法结合得到混合聚类算法,仿真实验证明混合聚类算法的算法性能优于蚂蚁算法和K-平均算法。     

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。     

自然计算——人工智能的有效实施模式

对自然计算理念给出统一的框架描述,并以反馈式神经网络和群体智能算法为例加以具体论述.在所定义模型框架下,自然计算领域内算法中的相关智能体群表现出一种相对统一的智能计算模式.     

不完全信息下的群体多属性决策方法

针对群体多属性决策问题,提出一种新的不完全信息下的群体多属性决策方法。该方法假设方案在主观评价属性下的评价值采用区间数的形式来表示专家评价值的不确定性和模糊性。针对每一主观评价属性设定一组与之对应的专家重要性权重值,反映决策者在不同评价属性中的重要性程度,同时考虑到专家评价值的相似度,将专家评价值进行集结得到专家群体关于方案集的决策矩阵。计算各方案与理想方案的相似度,并以此对方案进行优劣排序。通过实例说明所提方法的可行性。     

强和弱

<正>动物界的准则历来是弱肉强食,这似乎是颠扑不破的真理。然而,现实并非都如此。鲨鱼,被称为大海里的"杀戮机器",众多的海洋生物都葬身于鲨鱼腹中。然而,身形庞大的鲨鱼,它的天敌却是一条小小的盲鳗。盲鳗的口像个椭圆形的吸盘,里面镶着锐利的牙齿。它慢慢向一条鲨鱼靠近,并悄悄用吸盘似的嘴吸附在鲨鱼身上。起初,鲨