多策略集成的改进技能优化算法及应用

针对技能优化算法(Skill Optimization Algorithm,SOA)寻优精度不高、收敛速度慢等缺点,本研究提出一种多策略集成的改进技能优化算法(Multi Strategy integrated Skill Optimization Algorithm,MSSOA)。MSSOA采用佳点集策略初始化种群,提高初始种群在解空间内的分布质量;根据算法特点在全局搜索阶段采用自适应权重,改进个体行进的步长;根据不同个体采用不同的t-分布扰动方式,平衡全局搜索和局部搜寻的关系,增强算法后期局部搜寻能力。通过12个测试函数、2个工程应用问题对其性能进行测试,测试结果表明MSSOA有着理想的寻优精度和收敛速度,能够解决复杂的工程问题。     

基于常问问题集的中文问答系统研究

中文问答系统作为一种新答疑模式,依托于自然语言处理和人工智能等相关技术,具有高效、快速、准确等特征.而基于常问问题集的中文问答系统是一种检索效率较高的实现模式,可以在原有基础上,提高用户信息检索效率和精准性.基于此,本文概述常问问题(FAQ)和问答系统的基本内涵,分析候选关键词和类别关键词算法,对问句方法进行探索,研究...     

可拓集合的提升与物元信息模型

根据集值映射的思想,把可拓集及物元等概念向幂集上提升,给出了广义可拓集的定义,并提出了物元图和物元信息模型,指出了它们在计算机科学中的应用前景。     

关于物元可拓集的若干性质

推广了原有物元可拓集的定义,刻划了物元可拓集与事物集×特征集上的二元可拓关系之间的联系,给出了物元变换及其可拓域与稳定域的若干性质。     

递阶多目标非光滑优化问题的最优性条件

建立了递阶多目标非光滑优化问题的一个通用性结构化模型,利用参数规划、集值分析及非光滑非线性分析的理论和方法,研究了模型锥有效解存在的最优必要条件和充分条件．     

创业团队风险决策的参照点机制

考虑到创业团队风险决策过程中存在参照点效应,探讨了创业团队风险决策的参照点机制.基于创业团队风险决策参照点机制的特点,综合运用集对分析理论和博弈理论,建立了创业团队风险决策参照点机制的集对博弈模型,并探讨了集对博弈模型求解的三个条件.同时,就集对博弈模型进行实证研究,结果表明:集对博弈模型能充分利用研究问题所包含的不确定性信息,将辩证认识与定量描述有机结合起来,是研究群决策的一种有效方法.     

两阶段链形系统生产可能集与DEA评价模型

数据包络分析是一种评价决策单元之间相对效率的数学规划方法,已经被普遍接受并获得广泛应用.两阶段链形系统是一类典型的复杂生产系统,与其相关的效率评价研究是当前研究的热点内容,但对链形系统生产可能集的研究还有待完善.给出两阶段链形系统生产可能集三种定义,证明三者的等价性,并在此基础上给出链形系统的DEA效率评价模型.本文方法可为链形系统性能改善确定明确的标杆,并通过一个算例进行了演示.     

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.     

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.     

求解DRS多目标优化问题的新颖ε-支配进化算法

首先分析ORS(dominance resistant solutions)多目标优化问题的特点,证明基于Pareto-支配关系的多目标优化问题算法求解该类问题很难收敛.然后,提出一种新的基于ε-支配关系的进化算法-ε-支配进化算法(EDMOEA),给出该算法框架和详细流程.最后,将ε-支配进化算法和NSGA-Ⅱ算法应用于求解一组典型的DRS多目标优化问题和常用的多目标优化测试问题,基于算法的收敛性和Pareto最优解集分布性进行评价和比较分析,表明ε-支配进化算法的有效性.