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应急设施选址是长期战略性决策布局问题,选址-分配网络面临潜在的中断风险.在中断情境下构建以成本经济性、覆盖质量均衡性及公平性为核心的多目标体系.以最小化系统成本为目标反映经济性,以覆盖服务质量最大化为目标反映均衡性,以最大化最小需求覆盖水平为目标反映公平性,建立中断情境下服务能力有限的可靠性应急设施选址-分配多目标优化模型.采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)对模型予以求解,获得经济成本、覆盖服务质量均衡性与公平性之间的Pareto解集,给出Pareto最优解集在三维空间的分布及应急设施选址布局网络的拓扑结构.研究成果将为决策者在中断环境下设计可靠的选址-分配网络提供决策支持. 相似文献
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为增强绯鲵鲣算法搜索的覆盖性及寻优的精准性以优化全局探索能力和局部开采能力,提出一种融合步长因子递减策略与混沌局部增强机制的改进绯鲵鲣优化算法(IYSGA)。首先,该改进算法在标准YSGA算法基础上,设计了一种动态的步长因子递变模式以实现绯鲵鲣算法高效全面的搜索,此策略有利于提高算法的搜索效率并扩大寻优范围;其次,混沌搜索机制则是借鉴Fuch映射理论优越的混沌特性与较好的局部收敛性能而构造的一种当前最优解的局部再开采方式,以完成对YSGA算法的局部搜索性能的改善。该耦合方法对YSGA的改进,有利于实现IYSGA算法全局探索与局部搜索能力间的多轮动态迭代平衡。最后,通过数值实验验证了IYSGA算法优越的并行迭代寻优性能与稳健性。 相似文献
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基于非线性复杂经济系统中的部分变量具有长期的记忆性,利用整数阶微积分理论不能描述其演化特征,而利用分数阶微积分理论可以对其进行建模演化分析。在定性分析一类分数阶混沌经济系统平衡点的稳定性基础上,研究了该系统非退化平衡点附近的复杂性演化规律以及在此平衡点渐近混沌状态的发生条件,利用Block-by-Block算法对该混沌经济系统非退化平衡点的演化进行时间序列图与相图仿真研究。结果表明：基于投资需求和微分阶数的变化,该经济系统演化处于不同的稳定状态,为政府调控经济系统提供理论依据。 相似文献
4.
求解支持向量机的核心问题是对一个大规模凸二次规划问题进行求解。基于支持向量机的修正模型,得到一个与之等价的互补问题,利用Fischer-Burmeister互补函数,从一个新的角度提出了求解互补支持向量机的非单调信赖域算法。新算法避免了求解Hesse矩阵或矩阵求逆运算,减少了工作量,提高了运算效率。在不需要任何假设的情况下,证明算法具有全局收敛性。数值实验结果表明,对于大规模非线性分类问题,该算法的运行速度比LSVM算法和下降法快,为求解SVM优化问题提供了一种新的可行方法。 相似文献
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针对彩色图像在去噪时易产生模糊现象和伪色彩的问题,提出多信息结合字典算法。首先提出了基于RGB颜色空间各通道模值的加权梯度定义,并在此基础上建立了由彩色图像的亮度、加权梯度、颜色信息结合的一种过完备结构字典。其次利用噪声图像的稀疏性,通过不断更新迭代的字典训练过程,找到最优稀疏系数和最优学习字典,从而将噪声信息和图像有用信息分离开,精确重构图像并单求其颜色,进而得到去噪后的彩色图像。实验结果显示,与已有算法相比,本文提出的算法在不同的噪声强度下都取得了更好的视觉效果和更高的客观评价指标值,表明该算法具有良好的去噪性能。 相似文献
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支持向量机参数的选择决定着支持向量机的分类精度和泛化能力,而其参数优化缺乏理论指导,在此背景下提出了ACO-SVM模型。该模型将SVM分类预测准确率作为目标函数,对蚁群算法进行改进,引入有向搜索和基于时变函数更新的信息素更新原则,利用蚁群算法的并行性、正反馈机制和较强的鲁棒性,以求得最优目标并得到SVM的最优参数组合。数值实验结果表明,改进蚁群算法在SVM参数优化选取中具有更好的寻优性能,具有较高的分类准确率;该方法具有较好的并行性和较强的全局寻优能力。 相似文献
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为了提高求解半定规划问题的运算效率,提出了一种新的求解半定规划的非单调信赖域算法。将半定规划的最优性条件转化为无约束优化问题,并构造无约束优化问题的信赖域子问题,修正信赖域半径的校正条件,当初始搜索点处于峡谷附近时仍能搜索到全局最优解。实验结果表明,对于小规模和中等规模的半定规划问题,该算法的迭代次数都比经典的内点算法少,运行速度快。 相似文献
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提出了非单调信赖域算法求解无约束非光滑优化问题,并和经典的信赖域方法作比较分析。同时,设定了一些条件,在这些假设条件下证明了该算法是整体收敛的。数值实验结果表明,非单调策略对无约束非光滑优化问题的求解是行之有效的,拓展了非单调信赖域算法的应用领域。 相似文献
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