基于精英集选择进化个体的交互式遗传算法

大种群交互式遗传算法中,评价个体数目的增多加重了用户疲劳,限制了该方法的应用.本文提出一种基于精英集的进化个体选择方法,首先,基于用户评价较高的个体形成精英集;然后,选择与精英集相似的个体类别,在无需用户评价和适应值估计的情况下,直接用于遗传操作;最后,根据种群的进化阶段和个体对精英集的贡献,更新精英集.将其应用于窗帘进化设计系统中,并与已有典型方法比较.结果表明,该方法在提高种群搜索性能的同时,能够有效减轻用户疲劳.     

基于多目标微粒群优化的异质数据特征选择

环境和测量仪器精度的影响,使得采样数据的不同特征具有不同的质量.对这类异质数据进行特征选择,需要同时考虑特征子集确定分类器的准确度和可靠性,从而增加了特征选择的难度.本文研究异质数据的特征选择问题,提出一种基于多目标微粒群优化的特征选择方法.该方法首先以特征选择的概率为决策变量,将具有离散变量的特征选择问题,转化为连续变量多目标优化问题;然后,采用微粒群优化求解时,基于高斯采样,产生微粒的全局引导者,以提高Pareto解集的分布性;最后,依据储备集中元素更新的速度,确定需要扰动的微粒,以帮助微粒群跳出局部最优.将所提方法应用于多个典型数据集分类问题,实验结果表明了所提方法的有效性.     

高维多目标优化问题融入决策者偏好的集合进化优化方法

高维多目标优化问题普遍存在且非常重要,但是,已有的解决方法却很少.本文提出一种有效解决该问题的融入决策者偏好的集合进化优化方法,该方法首先基于决策者给出的每个目标的偏好区域,将原优化问题的目标函数转化为期望函数;然后,以原优化问题的多个解形成的集合为新的决策变量,以超体积和决策者期望满足度为新的目标函数,将优化问题转化为2目标优化问题;最后,采用多目标集合进化优化方法求解,得到满足决策者偏好且收敛性和分布性均衡的Pareto优化解集.将所提方法应用于4个基准高维多目标优化问题,并与其他2种方法比较,实验结果验证了所提方法的优越性.     

控制图失控模式识别的研究

控制图是实施统计过程控制的最有效工具。文章在控制图简单失控模式基础上研究了两种简单失控模式相结合的情况，并给出其数学模型。该模型对分析工序夫控原因起到重要作用。     

综合考虑经济-环境-社会因素的多能耦合系统高维多目标规划

提高能源系统运行经济性、减少污染排放、改善能源利用效率是我国未来能源系统发展的重要目标.但是,在实际能源系统规划中,由于上述不同目标之间具有复杂的关联性,因此当问题的目标函数数量多于3个且存在不确定性参数时,现有方法往往难以实现对该类问题的有效求解.为应对上述挑战,该文提出一种面向多能耦合系统规划的高维多目标优化分析框架.首先,在深入剖析多能源系统中源荷耦合特性及其对系统运行影响的基础上,提出了综合考虑经济-环境-社会因素的综合能源系统多目标规划范式;然后,鉴于不同规划目标之间存在的天然矛盾性并充分考虑系统中供需侧行为的不确定性,分别以投资运行成本最小、用能效率最高、碳排放最小以及供能不满意度最小作为目标,构建了针对多能系统规划的高维多目标优化模型,该模型综合考虑系统元件容量配置以及终端负荷管理,并利用区间方法计及各不确定性因素的影响,从而使最终规划方案可有效兼顾最优性与鲁棒性;接着,根据所建模型的特点,利用模糊偏好函数法分别对目标函数和约束条件进行处理,将其转换为确定性优化问题,采用基于降维分解的带精英策略非支配排序遗传算法(DNSGAⅡ)对此进行求解;最后,通过相关算例分析,验证所提方法的有效性.     

基于合作式协同进化算法的神经网络优化

针对一般遗传算法优化神经网络存在的不足，提出合作式协同进化遗传算法实现神经网络结构和权值同步优化方法．首先，结合合作式协同进化遗传算法本身特性和神经网络特点，给出种群分割方法；其次，为了实现结构和权值的同步优化，提出一种新的混合编码方法，并根据该混合编码方法设计新的交叉和变异算子；然后，根据编码结构、代表个体和合作团体之间的关系，提出一种新的结构优化方法；再次，给出进化过程所需代表个体选择、适应度构造方法等．最后，通过双螺旋线问题验证本文算法的有效性．     

基于递阶遗传算法的模糊控制系统的模糊集优化研究

由于模糊系统的输入、输出变量模糊集中模糊集的多少直接影响到模糊规则集的完备程度，并决定着控制系统的性能，所以本文提出了一种基于递阶遗传算法的模糊控制系统的模糊集优化方法，同时对模糊集的个数和形状进行优化，使其能尽量完美地反映系统输入、输出变量，减少了规则的冗余．对二阶动态系统的仿真研究证明了该方法的有效性．     

基于图论的企业非正式组织辨识研究

非正式组织在企业管理中起着极其重要的作用。文章基于图论理论给出了非正式组织辨识的一种新方法 ,为深入研究企业非正式组织找到了一条新的思路。     

交互式遗传算法基于NN 的个体适应度分阶段估计

针对交互式遗传算法中人的疲劳问题，提出一种基于神经网络(NN)的个体适应度分阶段估计方法，给出了神经网络估计进化个体适应度与人的评价之问的转换策略以及神经网络学习效果的评价指标，并分析了算法的复杂性．实例结果验证了该方法的有效性。     

基于质量职能配置的产品规划模型

分析了质量决策过程,提出了一种基于质量职能配置的产品规划模型,该模型以顾客满意度最大为优化目标函数,以时间、技术特征的变化范围以及发迹技术特征所涉及的费用等为约束函数。该模型充分利用了质量屋中各组成部分的信息,考虑到了质量配置过程中存在的种种矛盾。最后,以某产品设计作为研究实例,建立了以市场调研结果和技术信息为基础的质量屋,给出了顾客需求与技术特征之间的关系数、每个技术特征的最小值和最大值、固定费