基于动态单元的敏捷车间调度实证

面向敏捷车间的动态单元调度方案设计开发,构建基于多代理系统的敏捷车间动态单元调度框架,建立动态单元调度综合满意度函数,利用协同演化遗传算法求得车间资源重组全局优化解,结合聚类分析法作出敏捷车间动态单元调度的最满意决策.实例验证了上述方法的有效性.     

基于动态直觉模糊淘汰选择法的目标类型识别

将不确定条件下的目标类型动态识别问题归结为一类特殊的多属性决策问题;结合淘汰选择法(ELECTRE)的思想和直觉模糊集的信息表达优势以及属性信息的动态积累过程,提出了动态直觉模糊淘汰选择法及相应的多属性决策方法。所建方法考虑了属性的动态变化情况、优势关系矩阵信息的直觉模糊集表示以及直觉模糊集的构建等。利用舰艇编队空中目标类型识别实例对方法的有效性进行了说明。     

新的犹豫模糊集相关系数及多属性决策应用

为解决犹豫模糊集相关系数违背统计学和随机过程直觉的问题,分析了现有相关系数的局限性,基于更严谨的数学相关系数定义模式,通过定义犹豫模糊集的方差和协方差提出新的犹豫模糊集相关系数计算方法.并考虑犹豫模糊属性权重的影响将其拓展为加权相关系数,最后将所提出的方法应用到多传感器多属性决策问题中.仿真试验验证了新的犹豫模糊集相关系数决策的有效性,并对比分析了相关系数计算性能和属性权重对的决策结果的影响.     

基于直觉语言评价的电力变压器状态维修决策方法

研究电力变压器状态维修的决策方法对提高其运行安全和可靠性具有重要意义。针对当前变压器状态维修决策方法对定性评价信息处理的不足,文中结合直觉模糊集和语言评价法提出一种基于直觉语言评价的决策方法。为得到更为完备的决策信息,该方法首先引入直觉语言数形式以充分表达专家评语的肯定度、犹豫度;在此基础上,基于直觉语言熵定义并综合考虑多方面因素建立起优化模型来确定指标权值,同时利用直觉二元语言算子对专家群体决策信息进行集成运算,以进行方案优选。实例分析表明,该方法能涵盖更多的决策信息,并减小定性到定量转化过程中的信息量损失,使得决策结果更加客观、合理和全面。     

直觉模糊集理论及其在模糊信息处理中的应用

介绍直觉模糊集(IFS)基本概念和运算及其表示形式,讨论了直觉模糊集(IFS)与Fuzzy集之间的区别和联系,回顾了直觉模糊集理论的研究进展及其在决策、近似推理领域的应用现状,最后指出直觉模糊集理论存在的一些问题和发展趋势。     

基于区间值直觉模糊集的距离测度

区间值直觉模糊集是直觉模糊集的进一步推广,具有比直觉模糊集更强大的模糊信息表达能力.基于区间值直觉模糊集理论,给出了三种基于海明距离、规范化海明距离、欧氏距离、规范化欧氏距离的扩展区间值直觉模糊集距离测度公式,对它们进行了比较分析,并给出了相应的定理和证明.     

基于直觉模糊集多属性决策的灰色关联分析法

基于直觉模糊集理论,提出了一种新的灰色关联分析方法来研究模糊多属性决策问题.首先,根据直觉模糊集的几何意义,引入了两个直觉模糊集之间的距离,且每个备选方案的评价值用直觉模糊值表示.其次,依据传统灰色关联分析方法的基本思想,通过计算每个方案对直觉模糊正、负理想方案的灰色关联度.然后计算备选方案对直觉模糊正理想方案的相对关联度度.最后,通过一个具体实例说明该方法的有效性和具体应用过程.     

基于直觉模糊集的辐射源威胁评估方法

直觉模糊集理论扩展了经典模糊集的表达能力,给辐射源威胁评估问题提供了一种新的解决方法。在构建辐射源威胁评估指标直觉模糊隶属函数的基础上,重新明确了辐射源威胁评估问题中直觉模糊集的定义。然后基于从整个直觉模糊集的角度确定弃权部分再分配比例的研究思路,提出一种改进的加权记分函数方法,较好地解决了辐射源威胁评估问题。通过算例表明了方法的有效性。     

基于多Agent偏好的决策信息融合

针对多Agent系统的群决策问题，本文提出了一种利用多Agent群体偏好进行决策融合的方法，使用群决策方法生成多Agent群体偏好，然后根据模糊排序策略进行决策信息的融合，群决策方法与模糊排序这两种方法的混合运用有效地降低了决策时间，提高了决策的精度。经过实验模拟，证明了这种方法的简单性和有效性。     

区间直觉模糊集改进记分函数在供应商选择中应用

定义了区间直觉模糊集加权得分函数和加权精确函数,解决了得分函数和精确函数无法处理带权值计算的问题,提出了属性权重确知且属性值以区间直觉模糊数形式给出的多目标决策方法.实例分析证明,该方法是解决多目标决策问题的一种新方法,在供应商选择决策中具有推广和实用价值.     

基于直觉模糊推理(1,2,2)-a型泛三Ⅰ算法的鲁棒性

本文基于直觉模糊集，研究了直觉模糊推理（1，2，2）-a型泛三I算法，给出了IFMP、IFMT问题的直觉模糊推理（1，2，2）-a型泛三I算法解的表达形式和分解形式.其次，利用直觉模糊集间的自然距离定义了直觉模糊连接词和直觉模糊集的灵敏度，给出了直觉Lukasiewicz蕴涵、直觉Gödel蕴涵以及它们各自对应三角模的灵敏度，在此基础上，证明了直觉Lukasiewicz蕴涵是直觉模糊集上最鲁棒剩余型蕴涵算子.最后，讨论了直觉模糊推理（1，2，2）-a型泛三I算法的鲁棒性，并且针对以上两种具体蕴涵算子，相应地获得了直觉模糊推理（1，2，2）-a型泛三I算法解的灵敏度.结论表明，直觉模糊推理算法的鲁棒性完全取决所选择的直觉模糊连接词.     

一种两阶段的敏捷卫星任务并行调度技术

敏捷卫星灵巧的姿态机动能力令其观测能力和使用效率得到大幅提升,也使得卫星任务调度变得更加复杂和困难.首先,通过分析敏捷卫星的工作模式、任务调度特点和使用约束,构建了基于任务重要性、任务满足度和任务成像质量等目标的敏捷卫星任务调度优化模型;然后,通过对敏捷卫星多种成像模式进行统一编码,设计了一种新的差分变异策略——基于排名的变异算子,提出了基于主从式的改进并行差分进化算法;最后,和基于时间轴的成像质量贪心算法相结合,给出一种新的两阶段敏捷卫星观测任务调度方法,并通过仿真对比验证了方法的有效性.     

基于核距离的直觉模糊c均值聚类算法

针对现有直觉模糊c均值聚类算法无法发现非凸聚类结构的缺陷,提出了一种基于核化距离的直觉模糊c均值聚类算法。算法在定义了基于核的直觉模糊欧式距离基础上,通过把聚类样本映射到高维特征空间,使原来没有显现的特征突现出来,从而能够更好地聚类。实验选择一组人工数据集及一组UCI数据集测试了本文算法,并将其与五种经典的聚类算法进行了比较。实验结果充分表明了该算法的有效性及优越性。     

混合粒子群算法在动态车间调度中的应用

车间调度问题是广泛存在于现实生活中的经典算法规划问题。好的生产调度系统有利于提高企业工作效率及降低企业成本,是工业生产的核心竞争力。粒子群算法因为强大的智能规划能力而被广泛用于车间调度问题当中。文章在原有标准粒子群算法基础上,引入模拟退火机制及遗传算法中交叉变异策略形成的混合粒子群优化算法,并在更具有实际生产环境的动态车间调度中模拟应用,与遗传算法、离散粒子群算法进行比较,具有较强优势。     

一种新的基于直觉模糊集的作战决策算法

针对现有作战决策算法存在的不足,提出了一种新的基于直觉模糊集的作战决策算法.用直觉模糊值表示可行方案指标的不确定信息,综合考虑了方案满足指标的可能性、不满足的可能性和未知的可能性3个方面的因素,给出了直觉模糊决策矩阵的建立方法和可行方案优劣度排序方法.实例及实际应用证明了算法的有效性与可行性.     

基于近邻搜索花授粉优化的直觉模糊聚类图像分割

为克服传统模糊聚类算法应用于图像分割时,易受噪声影响,对聚类中心初始值敏感,易陷入局部最优,模糊信息处理能力不足等缺陷,该文提出基于近邻搜索花授粉优化的直觉模糊聚类图像分割算法。首先设计一种新颖的图像空间信息提取策略,进而构造融合图像空间信息的直觉模糊聚类目标函数,提高对于噪声的鲁棒性,提升算法处理图像中模糊信息的能力。为了优化上述目标函数,提出一种基于近邻学习搜索机制的花授粉算法,实现对于聚类中心的寻优,解决对于聚类中心初始值敏感,易陷入局部最优的问题。实验结果表明所提算法能在多种噪声图像上取得令人满意的分割效果。     

基于相似度的直觉模糊推理反向三I算法的鲁棒性

本文将直觉模糊集与反向三I算法结合起来,研究了直觉模糊推理a－反向三I算法,给出了IFMP、IFMT问题的直觉模糊推理a－反向三I算法解的表达形式和分解形式.其次,借助双剩余,定义了直觉模糊集间的相似度,给出了直觉?ukasiewicz蕴涵、直觉Gödel蕴涵、直觉Goguen蕴涵、直觉R₀蕴涵的相似度,并分析了它们之间的关系.最后,利用直觉模糊集上的相似度作为扰动参数,讨论了直觉模糊推理a－反向三I算法的鲁棒性,特别是,针对以上四种剩余型蕴涵算子,得到了直觉模糊推理a－反向三I算法的一些关于鲁棒性的结论.