开放式两级车辆路径问题建模与多起始点变邻域下降法求解

针对城市物流中普遍存在的物资开放式两级配送情形,构建了开放式两级车辆路径问题的数学模型,它要求物资必须先由远程的中心仓库配送至转运中心(第一级),再由转运中心配送至客户点(第二级),两级车辆在完成各自的配送任务后,均不必返回出发点,若要返回,则必须按照原路返回。为有效求解该NP难问题,设计了一种多起始点变邻域下降算法。扩展算例的测试结果表明,所设计的算法注重求解质量与求解效率的平衡,可有效求解提出的开放式两级车辆路径问题。     

最小相关性最大依赖度属性约简

在经典粗糙集中,基于重要度的决策表属性约简算法只考虑了决策属性与条件属性之间的依赖度,没有考虑约简中条件属性之间的相关性,由此求出的约简中可能依然包含冗余属性。针对这一问题,提出了一种改进算法,它利用最小相关性和最大依赖度准则求决策表属性约简。与基于重要度的决策表属性约简算法相比,本算法求出的约简包含的属性个数少、冗余小。实验结果显示,本算法优于基于重要度的决策表属性约简算法。     

医疗健康数据的模糊粗糙集规则挖掘方法研究

医疗健康数据通常属性较多,且存在连续型、离散型并存的混合数据,这在很大程度上限制了知识发现方法对医疗健康数据的挖掘效率。以模糊粗糙集理论为基础,研究混合数据上的分类规则挖掘方法,通过引入规则获取算法的泛化阈值,来控制获取规则集的大小和复杂程度,提高粗糙集知识发现方法在医疗健康数据上的分类效率。最后通过对比实验验证了该算法在医疗决策表上挖掘规则的有效性。     

覆盖粗糙集的图表示和2-部矩阵

通过图论和矩阵理论研究覆盖粗糙集。首先提出覆盖的关联二部图,一个覆盖的任意两个关联二部图都是同构的,进而从图论的角度给出一类覆盖近似算子的等价描述;然后给出二部图的2-部矩阵的定义,通过一个覆盖的关联二部图的2-部矩阵,既可以判断出这个覆盖是不是一元覆盖,又可以求出这个覆盖中的可约元;最后,研究划分对应的2-部矩阵的特点。     

判定粗糙XML函数依赖的一种算法

为了刻画和处理不确定XML数据,利用粒计算方法研究粗糙XML树信息系统中粗糙XML函数依赖的判定问题。基于粗糙集给出粗糙XML树信息系统的上近似、下近似的定义,借助粗糙相似关系进一步给出粗糙XML函数依赖;分析如何利用位模式表示粗糙XML树信息系统中的信息值;提出粗糙XML树信息系统中路径间的依赖关系的判定算法,并对算法的时间复杂性进行了分析。实例分析表明,信息值采用位模式时,数据格式更接近机器的内部表示,该方法可以快速判定粗糙XML函数依赖,算法的运算效率与速度也得到了提高。     

基于随机优势关系的区间值信息系统

在区间值信息系统中引入了分布函数,得到了基于随机优势关系的区间值信息系统,构造了区间值信息系统的α-随机优势关系。利用Levy距离,对α-随机优势关系进行了计算,实例说明了方法的有效性。     

一种基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法磁

为解决传统遗传算法在属性约简时会出现迭代次数多,收敛较慢的问题,论文提出了一种改进的遗传算法。该方法在适应函数上加入属性重要度因子,同时在交叉操作中有选择地保留子代个体,确保算法能够快速收敛。实验结果证明,改进之后的算法在保证属性约简的基础上,能够实现比传统遗传算法更快的迭代和收敛。     

基于多代表点学习的RSKNN分类算法

RSKNN 算法是一种基于变精度粗糙集理论的 k-近邻改进算法,该算法能够保证在一定分类精度的前提下,有效地降低分类的计算量,提高分类效率。但由于 RSKNN 算法只是简单地将每个类中的样本划分成一个核心和边界区域,并没有根据数据集本身的特点进行划分,因而存在极大的局限性。针对存在的问题,提出一种多代表点学习算法,运用结构风险最小化理论对影响分类模型期望风险的因素进行分析,并使用无监督的局部聚类算法学习优化代表点集合。在UCI公共数据集上的实验表明,该算法比RSKNN算法具有更高的分类精度。     

基于逻辑或的双量化粗糙集模型的计算分析与属性约简

双量化具有完备刻画粗糙集近似空间的重要功能,而精度与程度的逻辑或粗糙集模型则是一类基本的双量化扩张模型.针对该模型进行深入的计算分析,进而探讨其在近似空间中的属性约简.利用区域结构,分析计算公式,在此基础上构建宏观算法和结构算法,算法的分析和比较结果说明结构算法具有较好的计算复杂性.基于近似空间讨论关于4区保持的基本性质,提出区域保持的属性约简,得到经典定性约简的一类扩张量化约简.该研究为双量化粗糙集模型的优化计算与约简应用提供泛化思路.     

基于改进差别矩阵和专家知识的态势指标提取算法

针对常规粗糙集约简算法在应用中的样本指标提取困难和效率低下等问题,将粗糙集理论引入到态势指标提取中,基于差别矩阵压缩和分类选择实现态势指标决策表的信息约简,结合专家知识的指标重要性度量调整态势指标的选择,提出一种基于改进差别矩阵和专家知识的态势指标提取算法.在态势指标体系实例中进行分析和验证,实验表明该算法具有较好的态势指标约简效果,提取后的指标在网络安全评估中是合理的,因此该研究为态势指标的有效提取提供一种可行的解决途径.