灾变合作型协同进化遗传算法及其在Job Shop调度中的应用

合作型协同进化遗传算法是多个子种群通过协作而共同进化的新型算法,常应用于多目标、大规模的优化问题。本文在合作型协同进化遗传算法的基础上,进一步模拟自然界中的灾变现象,在原先的算法中加入灾变算子,提出灾变合作型协同进化遗传算法,以防止出现不成熟收敛现象,并用经典的函数优化问题和Job Shop车间调度问题进行仿真实验,其结果验证了改进算法的优良性能.     

基于SLIC和马氏距离混合核函数聚类的脑肿瘤图像分割算法

针对脑核磁共振图像边界不清晰、灰度不均匀和无法准确进行图像分割的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和马氏距离混合核函数聚类的脑肿瘤图像分割方法.首先,采用各向异性滤波去除脑肿瘤MRI图像中的噪声,并运用SLIC算法对图像进行预分割;其次,对预分割图像使用粒子群算法初始化聚类中心;最后,将传统核模糊C均值聚...     

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.     

不正常航班延误调度模型及算法

恶劣天气、航空管制、机械故障等原因常会使航班表无法正常运作,决策人员必须把飞机重新指派给航班,决定延误或取消哪些航班,尽快使航班恢复正常.本文构建了以延误成本最小或延误时间最短为目标函数的航班恢复模型,航空公司可以根据需要选择不同的目标函数;细分了延误成本并提出旅客失望溢出成本和失望溢出率概念;采用启发式方法并调用匈牙利算法对模型求解,给出了算法的运行步骤,并以实例说明了模型和算法的可行性.     

扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型

针对信用评估问题的特点,在推导混合数据极大似然函数的基础上,提出了扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型,用10层交叉验证在真实数据集上进行了测试并与神经网络分类模型进行了比较.测试结果表明扩展的树增强朴素贝叶斯网络信用评估模型具有较高的分类精度,在信用评估中具有优势.     

凸-凹生产函数条件下的动态投资策略

假定在完全竞争市场中,厂商的生产函数具有先凸后凹的性质,即：边际资本产出在前一阶段里递增,而在后一阶段里递减;厂商的成本是投资的凸函数, 厂商的目标是选择最优的投资策略,以使得动态约束下的总利润达到最大, 首先构造了在经济学上具有一定代表性并且在数学上易于处理的凸凹生产函数;然后证明了厂商在前后两个阶段均衡状态的存在性、唯一性、稳定性,并据此利用相平面勾勒出了满足最优性必要条件的轨线;最后对处于前后不同阶段中两个鞍点解的最优性进行了分析, 同时,将动态结果与已有的静态结果进行了比较,     

求解二层线性规划问题的混合粒子群算法

结合粒子群优化方法和单纯形法为二层线性规划构造了一个混合粒子群优化算法.算法具有两层结构,其中粒子群算法用以求解上层规划问题,单纯形法用以求解下层规划问题.设计的粒子群在上层决策变量的可行城内搜索最优解,同时通过单纯形法求解下层规划问题得到每个粒子相应的下层规划问题的解.算法通过初始种群可行化,以及步长控制、不可行粒子淘汰等技巧避免了使用罚函数处理约束带来的困难,提高了粒子群优化算法的计算性能.最后,我们给出算法的数值例子并对该算法的计算性能加以分析.     

基于进度优化的大型项目激励机制模型

在项目管理实践中,业主通常会设立激励机制以确保项目按期完成,而承包商则会根据业主设定的激励机制合理安排项目进度.本文讨论了大型项目的激励机制,研究了业主和承包商的决策问题,建立了以项目收益净现值最大化为目标函数的Stackelberg主从递阶决策模型.通过各子项目激励强度的设定对激励机制进行优化,协调业主和各承包商的利益关系,进而实现业主收益的最大化.     

股权结构、投资与公司绩效——基于国内IPO公司的实证分析

以我国2000～2001年度首次公开发行股票(IPO)公司为样本,对股权结构、投资与公司绩效三者之间关系进行了实证研究.结果显示,第一大股东持股比例与公司绩效之间存在三次函数曲线关系,公司绩效随第一大股东持股比例的增加呈下降--上升--下降的变化趋势.进一步的研究发现,第一大股东持股比例与投资之间也呈三次函数曲线关系,并且其变化趋势与前者相同;与此同时,投资与公司绩效显著正相关,这表明投资是股权结构影响公司绩效的重要途径.     

基于粒子群算法的资源均衡

提出了将粒子群算法运用到型号研制项目资源均衡优化问题中的构想,建立了适用于资源均衡优化问题的粒子群算法模型,设计了基于非关键活动动态时差的资源均衡优化粒子群,构建了基于资源强度和活动实际开始时间的评价函数,给出了算法流程,并通过算例的计算分析,应用该算法得到的资源强度比初始方案的降低了88.38%,比P3软件及Project2002的结果分别降低了58.42%、74.48%,验证了该算法的可行性与有效性,同时还获得了若干个次优方案.