组合式全局寻优算法研究

分析了当前用于连续变量全局优化的各种智能算法的特点，指出他们互相融合发展的趋势，提出了一种体现大融合思想的组合式全局寻优算法，将目前各种智能优化算法有机组合在一起，使它们能够共享优化信息，协同寻优，从而形成最丰富的寻优机制，达到最强的全局寻优能力。最后用一个算例验证了该算法的有效性。     

混合粒子群算法在高维复杂函数寻优中的应用

针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况,提出了一种改进的算法结构。通过构造单个粒子的最优序列代替单一的进化方向和类似于蚁群算法信息素表的选择机制,保留了粒子的多种进化可能方向,提高了粒子间的多样性差异,从而改善算法能力。算法同时设计了最优序列的加入规则和基于粒子群聚度的最优序列动态长度控制方法。改进后的混合粒子群算法保证了算法拥有更强的搜索能力,也保留了粒子群算法高效优化的特点。仿真实验证明,混合粒子群方法相对传统方法而言具有明显的精度优势。     

一种新的求解区间数判断矩阵权重的方法

研究区间数判断矩阵的一致性和权重求解新方法.基于权重可行域定义了区间数判断矩阵局部一致性和局部满意一致性,并建立了判别其是否具有局部满意一致性的数学模型.作为度量区间数判断矩阵一致性优劣的一种有效方法,给出了区间数判断矩阵一致性程度的概念,并对一致性程度较差的区间数判断矩阵提出一种改进方法.以在区间数判断矩阵内搜索一致性水平最好的确定性判断矩阵为目标建立一个新的权重模型,求解此确定性判断矩阵的权重,以此作为区间数判断矩阵的权重,模型由颗粒群算法求解.最后给出了一个例子说明本文方法的有效性.     

一种改进的连续变量全局优化模拟退火算法

在连续变量的全局优化问题求解中,提出了一种改进的模拟退火算法.该算法提出了一种自适应的函数变换方法,解决了模拟退火算法中较难处理的初始温度问题,使初始温度与具体应用问题无关;结合成功-失败法和变尺度方法,提出了有效偏移量的概念,改进了解的产生方式;提出了一种以相对精度为基础的结束准则,较好地解决了计算效率和计算精度的平衡,提高了算法的效率和通用性.数值测试算例验证了本文的改进模拟退火算法的可行性和高效性.     

广义支持向量机优化问题的极大熵方法

依据最优化理论中的KKT互补条件建立了广义支持向量机的无约束优化模型,并给出了一种有效的光滑化近似解法极大熵方法,为求解支持向量机优化问题提供了一种新途径.该方法特别易于计算机实现,理论分析和数值实验结果表明了模型和算法的可行性和有效性.     

一类带时间约束指派问题的分枝定界算法

通过对模型特征分析,提出了一种分枝定界算法,实例应用及算法复杂性分析证明了该算法的有效性.     

ATO型供应链生产规划与库存协调集成决策经济模型

结合供应链分析模型研究的现状和ATO(assembletoorder)型供应链企业的特点,建立了供应链联盟生产规划与库存协调集成决策经济模型,该模型包括战略层子模型和运作层子模型两部分.战略层子模型以供应链整体增值利润最大化为目标来确定各层企业的生产计划;运作层子模型,在战略层确定的生产合作计划的基础上,来实现协调多层供应链成员企业生产周期或批量的目标.此外,文章还从合作博弈的角度证实了模型博弈核心解的存在性这样模型确定的生产合作计划可保证联盟整体的稳定性.     

解旅行商问题的混沌蚁群算法

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出了一种求解旅行商问题的混沌蚁群(CACO)算法.该算法的思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.与模拟退火算法、标准遗传算法进行比较,仿真结果表明该方法是一种简单有效的算法.     

建筑工程设计过程规划研究

基于信息流的模糊设计结构矩阵,以矩阵形式建立建筑工程设计过程的动态模型并进一步提出了一种建筑产品开发过程优化重组的方法.对其模型进行研究,从而得出一个可控制的,更加有效的设计过程.     

一种基于GA的多目标模糊决策方法研究

针对多目标决策中目标非标准化对决策的影响，提出一种基于相对隶属度的改进遗传算法。在求解过程中，首先计算出群体中所有个体的目标特征值，然后计算目标非标准化对决策的影响度和影响度因子；通过影响度因子将目标非标准化对决策的影响计算到相对隶属度中，将目标特征值矩阵转化为相对隶属度矩阵，构造基于相对隶属度的相对适应度函数，以减小目标非标准化对决策的影响；最后给出了应用该算法处理复杂零件协同制造中制造资源优化配置的一个实例，证明算法的可行性与有效性。