一种求解约束优化问题的遗传算法

提出一种求解约束优化问题的遗传算法。通过可行解与不可行解算术交叉的方法对问题的决策空间进行搜索,对可行种群和不可行种群分别按照适应度和约束违反度进行选择。传统变异操作使得解往往偏离了约束区域,因此引入对可行解的边界变异和对不可行解的非均匀变异,并通过维变异方法保持种群的多样性。数值实验结果说明该算法的有效性。     

Modified Immune Clonal Constrained Multi-Objective Optimization Algorithm

针对约束多目标优化问题,提出修正免疫克隆约束多目标优化算法.该算法通过引进一个约束处理策略,用一个修正算法对个体的目标函数值进行修正,并对修正后的目标函数值采用免疫克隆算法进行优化,用一个精英种群对可行非支配解进行存储.该算法在优化过程中,既保留了非支配可行解,也充分利用了约束偏离值小的非可行解,同时引进整体克隆策略来提高解分布的多样性.通过对约束多目标问题的各项性能指标的测试以及和对比算法的比较可以看出:该算法在处理约束多目标优化测试问题时,所得解的多样性得到了一定的提高.同时,解的收敛性和均匀性也得到了一定的改进.     

修正免疫克隆约束多目标优化算法

针对约束多目标优化问题,提出修正免疫克隆约束多目标优化算法.该算法通过引进一个约束处理策略,用一个修正算法对个体的目标函数值进行修正,并对修正后的目标函数值采用免疫克隆算法进行优化,用一个精英种群对可行非支配解进行存储.该算法在优化过程中,既保留了非支配可行解,也充分利用了约束偏离值小的非可行解,同时引进整体克隆策略来提高解分布的多样性.通过对约束多目标问题的各项性能指标的测试以及和对比算法的比较可以看出:该算法在处理约束多目标优化测试问题时,所得解的多样性得到了一定的提高.同时,解的收敛性和均匀性也得到了一定的改进.     

求解人力资源分配问题的多目标微粒群优化算法*

提出一种改进的多目标微粒群优化算法来求解人力资源分配问题.通过对种群进行正交初始化,保证了个体在整个可行解空间上的均匀分散,使得算法能够在整个可行解空间上进行均匀搜索;通过基于网格技术的外部存档非劣解删选策略,有效地保留了逼近Pareto前沿的非劣解;引入一种广义的学习策略来提升粒子向Pareto前沿收敛的概率.实验结...     

时间约束优化问题的解空间压缩方法研究

在对时间约束优化问题的求解中,普通优化方法的计算效率较低。为此,提出一种时间约束优化问题的解空间压缩方法。获得其对偶时间约束网络,结合路径一致性的求解方法,判断可行解的存在性并剔除非可行解。实验结果表明,该方法能有效减少迭代次数,提高计算效率。     

基于混合策略的双种群约束优化算法

提出一种基于混合策略的双种群约束优化算法.利用双种群存储机制处理约束条件,并采用约束支配更新不可行解集,同时采用混合策略进化种群:在进化前期利用Deb准则产生可行解,并保留一部分非劣不可行解参与进化,保持种群多样性;在进化后期让最优个体和次优个体参与进化,使种群快速收敛.仿真实验结果表明,所提出的算法在保证种群多样性的同时,能够较好地收敛到全局最优解,且鲁棒性较好.     

中国邮递员问题的DNA计算

提出了“虚拟权值”和“虚拟节点”的概念, 给出了中国邮递员问题的一种基于DNA计算的求解算法。新算法首先利用多聚酶链式反应技术来排除非解, 从而得到中国邮递员问题的所有可行解; 然后,结合基于表面的DNA计算方法与荧光标记等技术, 最终从所有可行解中析出最优解。算法分析表明, 新算法具有易于解读、编码简单等特点。     

区间多目标优化中决策空间约束、支配及同序解筛选策略

针对优化函数未知的昂贵区间多目标优化, 根据决策空间数据挖掘, 提出了一种基于最近邻法和主成分分析法(Principal component analysis, PCA)的NSGA-II算法. 该算法首先通过约束条件将待测解集分为可行解和非可行解, 利用最近邻法对待测解和样本解进行相似性计算, 判断待测解是否满足约束. 然后对于两个解的Pareto支配性同样利用最近邻法来区分解之间的被支配和非被支配关系. 由于目标空间拥挤距离无法求出, 为此在决策空间利用主成分分析法将K-均值聚类后的解集降维, 找出待测解的前、后近距离解, 通过决策空间拥挤距离对同序值解进行筛选. 实现NSGA-II算法的改进.     

求解非线性规划问题的改进直觉模糊遗传算法

提出一种改进的直觉模糊遗传算法用于求解带有多维约束的非线性规划问题。以遗传算法在迭代寻优中的个体适应度大小构造相应可行解的隶属度和非隶属度函数,将非线性规划问题直觉模糊化转化为直觉模糊非线性规划问题,通过建立直觉模糊推理系统,自适应地调节遗传算法的交叉率和变异率;并采用一种改进的选择策略,将个体按适应度值大小排序、等量分组,对适应度低的个体组随机选择复制,保留不可行解中可能隐含的有利寻优信息,增强种群个体的多样性和竞争性。仿真实验结果表明,该算法求解非线性规划问题时是可行和有效的。     

采用双档案协同进化离散多目标烟花算法的低碳疫苗冷链优化配送

建立低碳疫苗冷链配送问题的约束多目标优化模型,在满足可用车数量、车辆容量约束和时间窗约束的条件下,考虑最小化碳排放的企业运输成本和客户不满意度。提出一种双档案协同进化的离散多目标烟花算法,采用消除车辆数量和容量约束的解码方式,设计了部分映射爆炸算子,设置可行解档案和不可行解档案协同进化,并对不可行解档案实施可行性搜索。实验结果表明,与已有算法相比,所提算法在低碳疫苗冷链配送问题上能高效地搜索到一组收敛精度和分布性能更优的Pareto非支配解。     

基于加速寻径收敛的改进型蚁群算法

提出了一种基于基本蚁群算法的有节点信息素更新和记忆功能的算法模型;仿真结果表明,基于改进的蚁群算法模型在寻找最优解时表现出很高的效率,明显地优于现有的启发式算法的解,是一种有效的算法。     

一种基于差别矩阵属性约简的完备算法

为获取一个较优的属性约简集,在对粗糙集中基于差别矩阵的属性约简算法研究的基础上,文中提出了一种新的属性约简算法.该算法对由差别矩阵得到的属性差别集进行运算,得到一种集合内元素之间没有包含关系的新集合,在分析该集合性质的基础上,给出针对该集合的一个较优属性约简集.最后对时间复杂度进行了分析,并给出了完备性证明.     

基于树模型算法的动态网页信息抽取研究和实现

动态网页是Internet上重要的网页类型,它们通常是由网站的后台数据库通过某种通用的模板构成.提出了一种新的基于树模型算法的动态网页信息抽取方法.它在已有算法和系统的基础上,进行了多方面的扩充.实验表明,这种基于树模型的抽取方法能够准确地定位和抽取动态网页信息.     

一个基于向量空间秘密共享的新成员加入协议

提出了一个可验证的新成员加入协议。当新成员加入门限系统时,可以选择任意两个旧成员协助产生新的秘密份额,新份额最终由新成员独立计算获得。在产生新份额的过程中,新成员可以验证份额的有效性。与以往所提出的新成员加入协议不同的是,本协议中的新份额是由新成员利用“黑箱子”独立计算获得,能够避免产生旧成员“合谋攻击”的隐患;基于向量空间秘密共享,较之以往大多基于Shamir（t,n）门限理论,本协议更具一般性。     

带反馈的混沌并行GA及其在非线性约束优化中的应用

基于生物系统中普遍存在"随机进化 反馈"现象,提出了带反馈机制的混沌并行遗传算法:混沌映射的嵌入保持演化群体良好的多样性,而反馈机制,即基于Baldwin效应的后天强化学习,克服纯粹随机演化,从而加速系统演化进程.通过基准复杂非线性约束优化问题及金融领域中基准的参数优化问题的数值实验,验证了文中算法的高效性、通用性及稳健性.     

基于图模型的中文文档分类研究

信息处理领域中，现有的各种文本分类算法大都基于向量空间模型，而向量空间模型却不能够有效地表达文档的结构信息，从而使得它还不能充分地表达文档的语义信息．为了更有效地表达文档的语义信息，本文首先提出了一种新的文档表示模型一图模型，即通过带权标号图表达文档的特征词条及其位置关联信息，在此基础上本文继而提出了一种新的文档相似性度量标准，并用于中文文本的分类．实验结果表明，基于图模型的这种文档表示方式是有效的和可行的．     

多门限二进制编码方法在TM 图像处理中的应用

不同类型的地物具有不同的反射光谱, 在多维光谱空间中构成不同的特征向量, 这便是遥感多光谱图像分析与识别的物理依据。传统方法中有基于单个像元波段亮度的、空间纹理的、变换空间的多光谱图像特征提取与分析方法, 但这些方法并没有直接描述地物的最本质特征-反射光谱曲线。从20 世纪80 年代开始, 当二进制编码的方法提出并在多光谱匹配识别中获得成功应用后,多光谱图像分析处理便可以在这种特征提取的基础上, 研究新的方法。提出一种基于多门限二进制编码的光谱形状描述方法, 这种方法的核心就是将多光谱的亮度范围细分成若干个灰度区间, 也称为多门限, 分别将各波段光谱亮度与多门限进行比较, 从而建立一列能够较详细描述光谱形状的二进制编码, 我们将这种新的特征描述方法应用于多光谱图像的分类、信息提取和变化检测。遥感图像处理实验的结果表明, 这种方法是有效的。     

A new algebraic model for implementing expert systems represented under the ‘Concept-Attribute-Value’ paradigm

This paper is concerned with expounding a new representation paradigm for modeling expert systems based on computing Groebner Bases. Previous research on Groebner Bases expert systems has so far been connected to modeling expert systems based on propositional logics. Our approach instead is based on the well-known Artificial Intelligence ‘Concept-Attribute-Value’ paradigm for representing knowledge. More precisely, our research is based on translating an already existent expert system described in terms of the ‘Concept-Attribute-Value’ paradigm to a new algebraic model which represents knowledge by means of polynomials. In this way, issues about consistence and inference within this expert system will be, through this new model, transformed into algebraic problems involving calculating Groebner Bases. By using this new model of ours, some interesting advantages ensue: on the one hand, knowledge representation may be performed in a more straightforward and intuitive way; on the other, calculating the Groebner Bases associated to our algebraic model is usually faster adopting this new ‘Concept-Attribute-Value’-based paradigm than it was in previous propositional logic-based expert systems.     

基于Skowron差别矩阵属性约简的矩阵表示

针对目前基于Skowron差别矩阵的属性约简中缺少矩阵表示的问题,定义一种新的矩阵,并给出基于新矩阵的属性约简定义,证明该定义与基于Skowron差别矩阵的属性约简等价。以矩阵为基础,定义属性的重要性,设计一个基于Skowron差别矩阵的属性约简算法,实例证明了算法的有效性。     

基于概念的文本分类中的人名、地名处理研究

基于概念的文本分类方法是近年来提出的一种新的文本分类方法，弥补了以前基于关键词的文本分类方法的不足，对同义词、多义词能进行比较好的处理。但是基于概念的文本分类方法往往对人名、机构名等具有分类特征的词不能很好处理。文中提出了一种将语义词典与一部人名、机构名构成的专有名词词典相结合的新的概念分类方法。并经实验验证了其有效性。