带时间因数的模糊指派问题的求解

在模糊变量的可信性理论基础上建立带时间因数的模糊指派问题的模糊期望值模型，且证明此期望值模型与传统模型具有相同解，并设计了一个遗传算法来求解该模型。最后，通过一个项目招标的数值例子说明此算法求解速度快，容易达到最优解。     

模糊方程的广义解与模糊数差值及应用

将模糊数差值视为模糊方程的解，探讨了模糊方程的求解问题，并基于目的规划理论给出了一模糊方程的广义解定义，运用的规划的单纯型方法，得到了模糊方程广义解的计算公式及模糊方程广义解的若干性质，由模糊方程的广义解引申出了模糊数差值的定义。本文亦探讨了模糊数差值在模糊环境下的工程网络计划理论与指派理论的应用问题。结果表明，本文的模糊数差值定义，克服了基于扩展原理意义下的模糊运算所产生的各种问题，解决了这些传统理论方法的拓展问题。     

一类模糊多目标指派问题的解法及应用

讨论了任务数大于人数，且每两人分配的任务数相差不超过1的模糊多目标指派问题。首先建立数学模型，然后结合模糊数学的理论基础，将各目标的属性矩阵转化为模糊关系矩阵，再将问题转化成为平衡指派问题，用匈牙利法很容易求出最优解，最后给出一个物资供应的实例。     

一类模糊指派问题及其禁忌搜索算法

研究了一类更加贴近于现实生活的模糊环境中的指派问题,即利润矩阵和时间矩阵中的元素均为模糊变量的指派问题.并借鉴针对模糊环境中的优化问题提出的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思想,建立了模糊指派问题的数学模型.此外,考虑到模型涉及大量具有复杂性和多样性的模糊变量,设计了一种混合智能算法,即基于模糊模拟的禁忌搜索算法来求解模型的近似最优解.最后,通过一个算例说明了所建立的模型和所设计算法都是行之有效的.     

模糊合作博弈下的供应链多目标优化

针对模糊合作博弈下供应链多层次多方合作博弈,分析节点企业通过机会成本和乐意支付进行多方合作博弈的过程,导出模糊整数规划可以用来表示供应链不同层次合作伙伴间利益均衡时模糊指派博弈,进一步研究不同目标下的生产任务指派方式,建立基于效益和效率的多目标供应链模糊指派博弈模型;研究模糊数的排序问题,提出模型的求解方法,并给出了说明示例.结果表明,在确保供应链稳定运作的前提下,通过目标权重设置可以达到不同的生产组织模式.     

带时间因数的模糊指派问题的求解

在模糊变量的可信性理论基础上建立带时间因数的模糊指派问题的模糊期望值模型,且证明此期望值模型与传统模型具有相同解,并设计了一个遗传算法来求解该模型。最后,通过一个项目招标的数值例子说明此算法求解速度快,容易达到最优解。     

复合量化多目标方法在维修力量派遣决策中的应用

针对部队装备维修决策特点,从多目标决策需求出发,结合三角模糊数结构特点,考虑非平衡指派和任务紧急程度,建立装备维修力量模糊多目标指派模型,用水平效应及不确定度对决策意识的模糊性进行描述并加以量化,应用改进遗传算法求多目标模糊派遣模型的最优决策解。实例仿真表明,其计算结果符合实际情况,其最优结果可为决策者提供决策依据,帮助提高维修保障调配的适时性和任务执行的有效性,充分发挥装备维修力量的作用。     

模糊控制与模糊神经网络研究的现状及展望

回顾了模糊控制理论的发展历程，介绍了模糊产品和模糊硬件的开发概况，阐述了将模糊逻辑与神经网络相结合的模糊神经网络技术的研究动态，并对模糊控制学科的发展进行了展望。     

常规可靠性理论的困境与出路探讨

本文简述了常规可靠性理论研究和工程应用现状，分析了常规可靠性理论基本假设的不合理性，论述了可靠性学科中存在的形形色色的模糊以及常规可靠性理论面临的严重挑战，展望了模糊可靠性理论的应用前景。     

有约束多目标模糊指派问题的改进算法

对有约束多目标模糊指派问题的算法进行了改进，提出借助于运输问题的表上作业法的思想，用最大差额法和列差额法来求解工程指派问题。对工程数小于、等于或大于位置数的情形均可求解，且不用考虑最大化与最小化之间的转化问题，算法简便、实用；并探讨了如何利用非线性隶属函数将指标矩阵转化为模糊关系综合评价矩阵．使多目标工程选址问题的求解更趋合理。     

基于模糊偏好的多目标粒子群算法在库存控制中的应用

针对多目标库存控制中决策者对目标偏好的不确定性问题,定义了模糊偏好的效用函数,提出了一种基于模糊偏好的多目标粒子群优化算法的求解方法.该方法在改进的双极偏好粒子群优化算法基础上,引入模糊隶属度函数,给出了模糊偏好效用函数的计算方法;利用该函数对得到的非支配解集进行效用评价,以效用评价值作为选取优化方案的依据.针对连续盘点(r,Q)多目标库存控制模型,仿真实验表明:该方法有效地解决了决策者对库存总成本、年平均缺货率和年平均缺货量目标偏好的不确定性问题,为决策者提供了优化的库存控制方案.     

基于T-S模糊模型的直接自适应预测控制

提出一种基于T-S模糊模型的直接自适应预测控制算法。该算法利用加权递推最小二乘法在线辨识T-S模糊模型的后件参数。用已经辨识好的参数,进行直接迭代计算,直接得到模型的预测输出。此算法很好地解决了非线性预测控制中,建模与优化两大难题,为非线性系统的高精度控制提供了保证。计算机仿真表明,该算法具有较好的跟踪性能。     

一种基于改进FCM划分算法的T—S模型辨识

鉴于以往T—S模型建模过程中,在模糊划分上存在主观性的差异,提出了一种基于改进模糊C-均值算法的模糊划分方法,使划分结果尽可能地依赖于原始数据的分布情况,进而将该模糊划分算法用于多输入单输出非线性系统的基于T—S模型模糊辨识。在用该方法对多参量水质评价系统进行基于T—S模型模糊辨识建模时,取得了较好的验证效果。该研究结果表明,基于改进模糊C-均值划分算法的T—S模型辨识能在模糊综合评价与决策等应用领域中取得较好的应用效果。     

基于模糊逻辑聚类神经网络算法的中长期负荷预测

电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响,聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型,提高了预测精度。采用一种由模糊逻辑单元组成的聚类神经网络用于中长期负荷预测。利用模糊集理论中的模糊逻辑算子y1完成网络运算,提高了聚类神经网络的运算速度。虽然网络采用了竞争学习作为网络的学习算法,但是它克服了一般竞争学习算法固有的死点问题,使得历史数据的聚类分析中聚类中心初始点的选取有更大的随意性。运用文中所述模型及算法综合考虑了历史负荷情况和未来不确定因素等对未来负荷变化的影响。通过与传统的方法进行中长期负荷预测比较,结果表明该方法可以提高负荷预测的精度。     

一类全系数模糊规划问题及其求解方法

模糊规划是不确定规划的重要一类,对许多带有模糊信息的实际问题都能进行有效地处理,对模糊规划的求解方法进行讨论不仅具有理论意义,还具有实际意义.为寻求一类全系数模糊规划问题的求解方法,利用三角(或梯形)模糊数的排序准则并结合禁忌搜索算法设计了一种求解系数均为三角(或梯形)模糊数的规划模型的人工智能算法.数值算例表明笔者所提方法行之有效.     

基于模糊综合评判的选择洪泛式路由算法研究

引入模糊数学理论对计算机网络中路由选择进行了探讨和研究，从而为实现最小耗费和最大可靠性目标提出了一种新的简便有效的路由选择算法，最后就其应用结合算例作了说明。