用遗传算法求解多目标0/1背包问题

扼要介绍多目标优化的Pareto最优性概念 ,研究搜索多目标 0 1背包问题Pareto最优解集的快速遗传算法 (FPGA :fastParetogeneticalgorithms) .FPGA采用种群中非支配解的层次评价可行解的适应值 ,提出了一种快速非支配解层次辨识算法 ,辨识算法仅有O(n2 )数量级的计算复杂性 ;采用基于聚类概率排挤的小生态技术维持种群多样度和Pareto最优解集的分布均匀性。对多种多目标 0 1背包问题的仿真优化实验结果表明 ,FPGA能够以有效的计算成本搜索到精度高的、分布均匀的高质量Pareto非劣解集 ,其收敛速度和收敛准确性一致地优于代表性的强度Pareto进化算法 (SPEA) .     

BA模型的三种扩展

无标度网络的发现，使人类对于复杂网络的认识进入了一个新的天地．BA模型是对于这种新认识的第1个抽象模型．由于考虑了系统的成长性和连接的择优性，BA模型给人们带来了很多启发．但是BA模型的两个基本假定，对于解释许多现实中的现象来说过于简单，与现实的网络还有较大的距离．所以，作者试图对BA模型进行扩展，即根据现实中的网络，增添某些假定，并通过计算机模拟进行观察，以便进一步探索复杂网络系统的规律．对BA模型的扩充考虑了3个因素：择优选择的成本；边的重新连接；网络的初始状态．实验结果表明，在考虑了这些因素之后，BA模型的基本结论并没有变化，它们的影响在于演化过程的某些方面，例如在某些极端条件下的演变趋势等．     

多传感器信息融合ARMA信号Wiener滤波器

应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)新息模型和增广的状态空间模型,在线性最小方差按标量加权最优融合规则下,对带白色和有色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了多传感器最优分布式融合Wiener滤波器。给出了计算局部滤波器误差方差和互协方差的公式,它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高融合滤波器的精度。一个带三传感器的跟踪系统的仿真例子说明其有效性。     

线性流形上反对称次对称矩阵反问题的解

令S={A∈ASn｜AZ=Y,ZT1ZT+1YT2=YT2,Y1Z+2Z2=Y1,ZT1Y1=-YT2Z2,Y,Z∈Rn×m},这里(ZT1　ZT2)=ZTD,(YT1　YT2)=YTD.研究了如下问题:问题Ⅰ　已知X,B∈Rn×n,找A∈S使‖AX-B‖=min.问题Ⅱ　给定A ∈Rn×n,找^A∈SE使‖A -^A‖=min A∈SE‖A -A‖.这里SE是问题Ⅰ的解集合,给出问题Ⅰ的解集合表达式和问题Ⅱ的逼近解.     

BP 神经网络网络结构优化问题的研究

将灰色关联分析法应用到BP神经网络隐层结点数的确定中,实现了BP神经网络网络结构的优化,提高了网络的预测精度.仿真结果表明这种方法非常有效,同时也对BP神经网络的进一步研究提供了一种全新的思路.     

FORWARD-BACKWARD STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS, LINEAR QUADRATIC STOCHASTIC OPTIMAL CONTROL AND NONZERO SUM DIFFERENTIAL GAMES

In this paper, we use the solutions of forward-backward stochastic differential equations to get the explicit form of the optimal control for linear quadratic stochastic optimal control problem and the open-loop Nash equilibrium point for nonzero sum differential games problem. We also discuss the solvability of the generalized Riccati equation system and give the linear feedback regulator for the optimal control problem using the solution of this kind of Riccati equation system.     

广义多尺度决策系统的局部最优粒度选择

在实际应用中,人们常常选择比较合适的粒度层次来解决相应的问题。在经典的多尺度决策系统和粒度层次构造过程中,属性取值常由人工选择某些固定粒度层次。本文针对广义多尺度决策系统,由属性取值的尺度组合来构造粒度层次,进而研究局部最优粒度的选择问题。首先,介绍了广义多尺度决策系统的概念。然后,在协调的广义多尺度决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度,并给出了基于属性组合的最优粒度与局部最优粒度的选择算法。最后,在不协调的广义多尺度决策系统中引入了广义决策,定义了广义决策最优粒度和广义决策局部最优粒度,并给出了基于广义决策最优粒度与广义决策局部最优粒度选择算法。     

通胀环境下考虑红利支付和最低保障的确定缴费型养老金最优投资

主要研究了通胀环境下带有红利和最低收益保障的确定缴费(DC)型养老金计划的最优投资问题.首先,应用伊藤公式得到通胀折现后的真实财富过程;然后,在DC型养老金计划终端财富内部保障约束下,即终端财富始终超过最低收益保障,考虑通胀环境下的退休时刻终端财富期望效用最大化问题,应用HJB方程推导得到了退休前任意时刻DC型养老金计划最优投资策略的显式解;最后给出算例,分析了不同参数对最优投资策略的影响,为DC型养老金计划投资者提供更有效的策略.     

利用频谱分析进行平面连杆机构的轨迹综合

提出一种基于频谱分析和应用最优化方法进行平面连杆机构轨迹综合的新方法。此方法减少了迭代求解过程中变量的数目,并且变量初值的选定简易而规范; 在建立优化模型时运用了复矢法, 使整个求解过程无需推导繁杂的数学公式     

基于混合校正内点法的最优潮流

提出了一种混合校正的内点法.该方法有效结合了预测校正和中心校正方式,在预测校正过程中通过动态选择校正方向在总的牛顿方向中的比例来优化搜索方向,以改善中心校正的效果,进而加快了整个算法的收敛速度.通过IEEE 57、IEEE 118、IEEE 300和3个实际系统的仿真计算表明,与多中心 校正内点法相比,此算法能以更少的迭代次数和计算时间快速收敛.此外,计算结果还表明,该算法比传统的预测 校正内点法及其衍生的内点法更具有鲁棒性.