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1.
基于随机模拟与PSO算法相结合的随机机会约束规划算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
随机机会约束规划作为一类重要的随机规划,广泛存在于许多领域中.为了寻找更有效的求解随机机会约束规划的算法,通过采用随机模拟来逼近随机函数,并在微粒群算法PSO(Particle Swarm Optimization)中利用随机模拟实现估计适应值和检验解的可行性,从而给出了求解随机机会约束规划的新算法,最后,测试其性能并与遗传算法进行了比较,实例结果表明该算法的正确性和有效性.  相似文献
2.
半方差约束下的模糊随机收益率贷款组合优化模型   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
潘东静 《计算机科学》2010,37(5):291-294
银行贷款的收益率在很多情况下具有模糊随机性。将贷款收益率刻画为模糊随机变量,使用半方差作为风险度量方式,建立半方差约束下的模糊随机收益率贷款组合优化模型,目的是在一定的半方差约束和置信水平下,最大化贷款组合的收益率不小于预置收益率的本原机会测度。应用集成模糊随机模拟、神经网络、遗传算法的混合智能算法进行求解,最后通过实例验证了模型和算法的可行性和有效性。  相似文献
3.
求解随机机会约束规划的混合智能算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
随机机会约束规划是一类有着广泛应用背景的随机规划问题,采用随机仿真产生样本训练BP网络以逼近随机函数,然后在微粒群算法中利用神经网络计算适应值和实现检验解的可行性,从而提出了一种求解随机机会约束规划的混合智能算法。最后通过两个实例的仿真结果说明了算法的正确性和有效性。  相似文献
4.
基于PSO求解随机期望值模型的混合智能算法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
随机期望值模型是一类有着广泛应用背景的随机规划问题,为了寻找更为高效的求解随机期望值模型的算法,采用随机仿真产生样本训练BP网络以逼近随机函数,然后应用微粒群算法并以逼近随机函数的神经元网络作为适应值估计和实现为了检验解的可行性,从而提出了一种求解随机期望值模型的混合智能算法。最后通过两个实例的仿真结果说明了算法的正确性和有效性。  相似文献
5.
基于PSO求解随机相关机会规划的有效算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
随机相关机会规划是一类有着广泛应用背景的随机规划问题,通过采用随机仿真产生样本训练BP网络以逼近机会函数,然后应用微粒群算法并以逼近机会函数的神经网络作为适应值估计,从而提出了一种求解随机相关机会规划的混合智能算法。最后通过实例仿真说明了算法的正确性和有效性。  相似文献
6.
随机相关机会规划作为一类重要的随机规划,存在于许多领域中.为了寻找更为有效的求解随机相关机会规划的算法,采用随机仿真来逼近机会函数,在微粒群算法中利用随机仿真估计适应值,提出一种将随机仿真与微粒群算法相结合的随机相关机会规划算法.通过实例仿真测试该算法的性能,并与遗传算法进行比较,结果表明本算法具有一定的优势.  相似文献
7.
Intel提出的第三代总线技术PCI Express在结构上可以满足计算机系统的发展对总线带宽的要求,基于PCIE的设计得以蓬勃发展,对PCIE的验证也成为SoC功能验证的重要组成部分。为此,设计并实现一种状态图和覆盖率组合驱动的自动化验证平台,主要包括激励生成、自动检测和覆盖率分析机制,并将其应用于一款基于PCIE接口的协议栈芯片的功能验证。实验结果表明,该验证平台具有较好的激励生成机制,能够对协议栈芯片进行全面验证,同时具有较好的复用性、可扩展性,可以对多个协议栈的互连进行验证。  相似文献
8.
段富  杨茸 《计算机应用》2012,32(8):2230-2234
为更有效地求解随机机会约束规划问题,提出一种基于克隆选择算法(CSA)、随机模拟技术及神经网络的混合智能算法.采用随机模拟技术产生随机变量样本矩阵训练反向传播(BP)网络以逼近不确定函数,之后在CSA中利用神经网络检验个体的可行性、计算适应度,从而得到优化问题的最优解.为保证算法搜索的快速性和有效性,CSA采用双克隆和双变异策略.仿真结果表明,与已有算法相比,混合智能算法在500代时已取得比较满意的结果,且其精度在单目标优化问题中提高了2.2%,在多目标优化问题中提高了65%;将该算法应用于求解水库优化调度的难题上,结果也表明所建立的模型及算法的可行性和有效性.  相似文献
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