基于正交遗传算法和灵敏度分析的体系仿真优化方法

体系对抗已成为当今战争的主要形式,因而急需对体系优化问题进行深入细致地研究.鉴于此,提出了一种基于正交遗传算法和灵敏度分析的体系仿真优化方法.该方法采用正交遗传算法在可行域内快速地搜索一些较优方案(解);利用灵敏度分析方法从已评估方案中得到待研究体系输入、输出之间的灵敏度关系;应用这种灵敏度关系来指导正交遗传算法的后续搜索.最后采用一些数据实例来验证该方法,实验结果表明,该方法是可行的、正确的和有效的.该方法能在较少次数的仿真后,得到待研究体系的满意解或最优解;同时,该方法可推广到其它复杂优化问题的求解中.     

我国科技咨询业发展现状及特点分析

70年代末、80年代初,我国开始进行经济体制改革。随着决策权的下放,各级政府和各种组织的决策责任感增强,自然也就要求实现决策的科学化和民主化。由于决策内容复杂、多样,使得许多决策咨询不可能在政府部门或组织内部完成。这在客观上为科技咨询业开拓了发展空间。90年代以来。持别是1992年我国开始向社会主义市场经济体制转轨后．科技咨询业进入了更为迅速的发展时期。1992年我国咨询企业(不含事业单位)为1200余家,比1991年增加了一倍;咨询产值达39．7亿元,比1991年增加了77％(见表1)。1996年仅技术咨询额就达24．42亿元(见表2),显示了科技咨询业的勃勃生机。     

求解全局优化问题的智能遗传算法

提出了一种智能遗传算法,该算法融合了5种交叉算子、8种变异算子和5种灾变算子,能根据当前优化结果智能地选择交叉算子、变异算子和灾变算子,在不影响搜索过程随机性的前提下收敛于全局最优解。不同于传统遗传算法,本算法增加了对各种算子优化性能的统计,在优化过程中尽可能使用那些优化性能高的算子,从而提高了智能遗传算法的优化性能。为了验证本算法的性能,采用12种传统遗传算法和本算法同时对20个测试函数进行了求解。最终的数据实例表明,方法是可行的、正确的和有效的。     

支持向量回归参数调整的一种启发式算法

对支持向量回归 （Support Vector Regression, SVR）的自由参数进行调整是提高SVR模型推广能力的重要途径，通常通过最小化模型的推广误差估计来实现。交叉验（Cross Validation, CV）误差是推广误差的一种近似无偏估计，基于CV误差的参数调整大多采用网格搜索法，计算比较费时，需要寻找高效的参数调整算法。通过对径向基核函数SVR的CV误差随参数变化趋势的分析，提出一种启发式搜索算法。该算法采用阶梯式搜索以找出近似最优解，然后用局部算法求取更精确的解。基准数据集上的实验表明所提算法的有效性和高效性。     

动态武器目标分配问题中策略优化的改进算法

动态武器目标分配(Weapon Target Assignment,WTA)中的目标选择策略问题可以通过建立马尔可夫决策过程(Markov decision processes,MDP)模型进行研究,但目前尚无有效求解此类较大规模的MDP问题中最优策略的算法.通过分析动态WTA问题的MDP模型特点,给出了求解该问题最优策略的改进算法.该算法主要在初始策略选取规则、策略改进规则以及最优策略的判断准则等方面进行了改进.该算法具有计算量小,节省内存,并可得到最优解等优点.最后,通过算例将该算法与传统算法进行了比较.改进算法可以用于解决较大规模的动态WTA中的策略优化问题.